Кибервойны ХХI века. О чем умолчал Эдвард Сноуден

В сентябре 2013 года правительство Японии опубли- ковало информацию о разработке национальной про- граммы по Большим Данным. Летом того же года прави- тельство Австралии заявило, что рассматривает Большие Данные как важнейший национальный стратегический ресурс и выдвинуло задачу стать головной страной в сфере использования технологий Больших Данных как на правительственном уровне, так и на всех других уров- нях государственного аппарата в масштабах Британского Содружества Наций.

.2. Большие Данные в сетевом измерении

Долгие десятилетия в основе политтехнологий, методов жесткого информационного противоборства, конструкторов для проведения государственных пере- воротов и революций лежала так называемая «теория толпы». Она была разработана усилиями Лебона, Тарда, Конетти, Московичи и проч. Эта теория базировалась на

Глава 3 БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ

внешнем описании процессов. Как любая описательная теория она исходила частично из наблюдений, частично из картины мира самих исследователей. Тем не менее, теория, так или иначе, работала и построенные на ее основе методы давали определенный эффект. Едва ли не последним представителем школы «теории толпы» был Дж. Шарп с его книгами, включая работу «От дик- татуры к демократии». Однако сегодня с уверенностью можно сказать, что «теория толпы» описывает лишь не- большой фрагмент реальности.

В последние годы создана, по сути, новая наука – со- циодинамика, которая обобщает эмпирические законо- мерности, полученные в результате применения техно- логий Больших Данных к огромным массивам информа- ции, содержащейся в архивах крупнейших социальных платформ web 1 и web 2, таких как Google, Facebook, Twitter и т.п.

Эти эмпирические закономерности сегодня исполь- зуются для отработки практического инструментария внешнего воздействия, управления и манипулирования социальными группами любых масштабов и любого уровня структурированности, а также для сборки и де- струкции социальных субъектов. Именно применение Больших Данных к информации, полученной из соци- альных сетей, позволило осуществить прорыв в отработ- ке инструментария внешнего социального управления поведением.

Как правило, зарубежные работы о Больших Данных можно поделить на две основных группы. Одни заполне- ны техническими подробностями архитектурных реше- ний и интересны лишь профессионалам-айтишникам. Другие представляют собой набор красивых поучитель- ных историй об эффективности применения Больших Данных для решения тех или иных задач, прежде всего, в бизнесе. Читать такие истории весьма занимательно, но с практической точки зрения абсолютно бесполезно.

Елена Ларина, Владимир Овчинский

КИБЕРВОЙНЫ XXI ВЕКА. ВОЗМОЖНОСТИ И РИСКИ ДЛЯ РОССИИ

Поэтому мы постарались пойти третьим путем. Он заклю- чается в изложении результатов наиболее интересных исследований социодинамики и соответственно описа- нии тех самых, только что выявленных эмпирических за- кономерностей, которые используются для разработки нового инструментария социального конструирования и разрушения.

Научная группа Facebook с привлечением специали- стов из американских университетов, научных центров Европы и Азии провела исследование не только на ма- териалах Facebook, но и ряда других крупнейших сетей. Было установлено, что внутри глобальной сети существу- ют более-менее устойчивые субсети, или как их называ- ют на английском – паттерны.

Оказалось, что при всем многообразии этих пат- тернов, в конечном счете, они образуют восемь базо- вых структур. В основу типологии структур положена внутренняя конфигурация паттерна, плотность связей и структура внешнего взаимодействия паттерна с гло- бальной сетью или другими паттернами. Под внутрен- ней конфигурацией понимают взаимоотношения внутри паттернов между людьми с различными социальными ролями. Оказалось, и возможно это самое главное, что в каждом из восьми базисных паттернов информация распространяется различным образом и с неодинако- вой скоростью. Различаются также по этим паттернам взаимоотношения между онлайн и офлайн поведением. Фактически – это ключевое открытие. Оно позволяет за- метно увеличить эффективность внешнего управления групповым и массовым сознанием и поведением.

К. Марлоу, руководитель научной команды Facebook отметил, что им, вместе с исследователями Северо- Западного университета в Чикаго удалось обнаружить, что все сложные сетевые системы, например, такие как интернет, социальные сети, электросети и даже колонии термитов имеют множество сходных черт, характери-

Глава 3 БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ

зующих как динамику, так и статику этих систем. Более того, выяснилось, что во всех этих системах есть своего рода несущие узлы и элементы, которые образуют свое- го рода «скелет» сети, либо ее устойчивого паттерна. Собственно эти «скелеты» и определяют само существо- вание сетей, паттернов. В значительной степени от них зависит жизненный цикл сети и ее устойчивость к внеш- ним воздействиям.