Метод выявления «троллей» в сетевых сообществах

В статье исследована проблема распознавания пользователей социальных сетей, чатов и прочих виртуальных пространств фликтов между участниками различных онлайн-сообществ. Авторы дают краткую характеристику понятия троллинга. Показана актуальность решения проблемы троллинга в социальных сообществах сети Интернет в связи с широким распространением агрессивного провокационного поведения отдельных пользователей в виртуальном пространстве, а также влиянием такого поведения на психику и общее состояние человека. Для обработки экспертных наблюдений, оценок или измерений применяется теория функций убеждений. Предлагаемый подход включает использование данной теории в совокупности с вводом величины, которая определяет конфликт между двумя сочетающимися функциями убеждений. Целью работы является тестирование нового подхода для вычисления потенциальных троллей с помощью метода, основанного на мере конфликта функций убеждений между различными сообщениями ветви обсуждения в сообществах вопросов-ответов. Сделан вывод о возможности оценки конфликтности пользователя с помощью параметра, называемого мерой конфликта его сообщений по отношению к сообщениям всех остальных пользователей. Для упрощения процесса вычислений применен алгоритм кластеризации k-means.

1. Бастрикова А. А., Булгакова М. В. Роль интернета в современной жизни // Вестник совета молодых ученых и специалистов Челябинской области. – 2015. – № 3. – С. 74-76. (Bastrikova A. A., Bulgakova M. V. The role of the Internet in modern life // Vestnik soveta molodyh uchyonyh i specialistov CHelyabinskoj oblasti. – 2015. – № 3. – P. 74-76.)

2. Иванько А. Ф., Иванько М. А., Сорокина В. А. Портал государственных услуг: насколько эффективна помощь гражданскому обществу? // Инновационная наука. – 2017. – № 1-2. – С. 73-77. (Ivan’ko A. F., Ivan’ko M. A., Sorokina V. A. Public Services Portal: How effective is assistance to civil society? // Innovacionnaya nauka. – 2017. – № 1-2. – P. 73-77.)

3. 10 самых популярных запросов на портале Госуслуг за 2020 год. URL: https://siktivkar.bezformata.com/listnews/populyarnih-zaprosovna-portale-gosuslug/90613041/ (дата обращения: 01.06.2022). (The ten most popular requests on the Public Services portal for 2020. URL: https://siktivkar.bezformata.com/listnews/populyarnih-zaprosov-naportale-gosuslug/90613041/ (accessed: 01.06.2022).)

4. Ермолова Е. О., Тютюникова Н. В. Значение сетевой коммуникации и виртуального интернет-пространства в жизни человека и развитии личности // Смальта. – 2019. – № 2. – C. 16-24. (Ermolova E. O., Tyutyunikova N. V. The importance of network communication and virtual Internet space in human life and personal development // Smal’ta. – 2019. – № 2. – P. 16-24.)

5. Самые популярные соцсети в России в 2021 году. URL: https://spark.ru/user/133946/blog/80389/samie-populyarnie-sotsseti-v-rossii-v-2021-godu (дата обращения: 01.06.2022). (The most popular social networks in Russia in 2021. URL: https://spark.ru/user/133946/blog/80389/samiepopulyarnie-sotsseti-v-rossii-v-2021-godu (accessed: 01.06.2022).)

6. Лучинкина А. И. Троллинг в интернет-пространстве как результат девиантной интернет-социализации // Научный результат. Педагогика и психология образования. – 2018. – № 2. – С. 68-76. (Luchinkina A. I. Trolling in the Internet space as a result of deviant Internet socialization // Nauchnyj rezul’tat. Pedagogika i psihologiya obrazovaniya. – 2018. – № 2. – P. 68-76.)

7. Что такое «троллинг» и как с этим бороться! URL: https://dm-imc.edumsko.ru/associations/obzh/post/1367202 (дата обращения: 01.06.2022). (What is «trolling» and how to deal with it! URL: https://dm-imc.edumsko.ru/associations/obzh/post/1367202 (accessed: 01.06.2022).)

8. Агуреева Ю. А. Кто такие «Интернет-тролли»? // Знак: Проблемное поле медиаобразования. – 2017. – № 1 (23). – C. 181-185. (Agureeva Yu. A. Who are «Internet trolls»? // Znak: Problemnoe pole mediaobrazovaniya. – 2017. – № 1 (23). – P. 181-185.)

9. Акулич М. М. Интернет-троллинг: понятие, содержание и формы // Вестник Тюменского государственного университета. – 2012. – № 8. – С. 47-54. (Akulich M. M. Internet trolling: concept, content and forms // Vestnik Tyumenskogo gosudarstvennogo universiteta. – 2012. – № 8. – P. 47-54.)

10. Воронцова Т. А. Троллинг и флейминг: Речевая агрессия в интернет-коммуникации // Вестник удмуртского университета. Серия история и филология. – 2016. – № 2. – С. 109-116. (Voroncova T. A. Trolling and flaming: Speech aggression in Internet communication // Vestnik udmurtskogo universiteta. Seriya istoriya i filologiya. – 2016. – № 2. – P. 109-116.)

11. Метод выявления «троллей» в сетевых сообществах на примере Q&AC. URL: https://habr.com/ru/post/284052/ (дата обращения: 01.06.2022). (The method of identifying «trolls» in online communities on the example of Q&AC. URL: https://habr.com/ru/post/284052/ (accessed: 01.06.2022).)

12. Smets P., Kennes R. The Transferable Belief Model // Artificial Intelligence. – 1994. – Vol. 66. – P. 191-234.

13. Cambria E., Chandra P., Sharma A., Hussain A. Do not feel the trolls // Proceedings of the 9th International Semantic Web Conference, 2010. URL: http://ceur-ws.org/Vol-664/paper1.pdf (accessed: 01.06.2022).

14. Ortega F., Jose A., Fermin L., Carlos G., Fernando E. Propagation of trust and distrust for the detection of trolls in a social network // Computer Networks. – 2012. – Vol. 56. – P. 2884-2895.

15. Martin A. About Conflict in the Theory of Belief Functions // 2nd International Conference on Belief Functions, Advances in Soft Computing. – 2012. – Vol. 164. – P. 161-168.

16. Hardaker C. Trolling is asynchronous computer-mediated communication: from user discussion to academic definitions // Journal of Politeness Research. – 2010. – № 6(2). – P. 215-242.

17. Trolls Identification within an Uncertain Framework. URL: https://arxiv.org/abs/1501.05272 (accessed: 01.06.2022).

18. Zatonskiy A. V. Verification of Kolmogorov equation usability for reproduction and death processes // Bulletin of the South Ural State University. Series: Computer Technologies, Automatic Control, Radio Electronics. – 2019. – Vol. 19. – № 3. – P. 60-67.

19. Мандель И. Д. Кластерный анализ. – М.: МГУ им. Ломоносова, 1988. – 177 с. (Mandel‘ I. D. Cluster analysis. – M.: MGU im. Lomonosova, 1988. – 177 p.)

20. Затонский А. В., Иванова Е. В. Методы формализации самооценки на примере научно-исследовательской работы студентов // Информатизация образования и науки. – 2011. – № 3 (11). – С. 110-116. (Zatonskij A. V., Ivanova E. V. Methods of formalization of self-assessment on the example of students’ research work // Informatizaciya obrazovaniya i nauki. – 2011. – № 3 (11). – P. 110-116.)