Difference between revisions of "Sireni dezinformace"

From Simulace.info
Jump to: navigation, search
(Created page with "Existuje hodně různých nástrojů, jež se využívají během informačních válek, ale jeden z nejstarších a nejefektivnějších je bodová injekce dezinformací v ko...")
 
 
(One intermediate revision by the same user not shown)
Line 1: Line 1:
Existuje hodně různých nástrojů, jež se využívají během informačních válek, ale jeden z nejstarších a nejefektivnějších je bodová injekce dezinformací v konkrétní skupinu. Na zkoumání tohoto nástroje je zaměřená má simulace. Předpokládá se že nepřítel zvolil jako cíl malou a pevně propojenou skupinu uživatelů (například, internet-forum). Musíme být připravený, a proto se pokusíme zjistit, jaká minimální konfigurace je dostatečná pro minimalizaci šíření dezinformací.  
+
Existuje hodně různých nástrojů, jež se využívají během informačních válek, ale jeden z nejstarších a nejefektivnějších je bodová injekce dezinformací v konkrétní skupinu. Na zkoumání tohoto nástroje je zaměřená má simulace. Předpokládá se že nepřítel zvolil jako cíl malou a pevně propojenou skupinu uživatelů (například, internet-forum). Musíme být připravený, a proto se pokusíme zjistit, jaká minimální konfigurace je dostatečná pro minimalizaci šíření dezinformací. Sledujeme výsledek jednotlivé, neopakované "injekci", která potenciálně nacílená na přípravu auditoria k následujícímu po injekci rozhodování, buď marketingovému nebo politickému.
 
 
  
  
Line 18: Line 17:
 
=Model=
 
=Model=
  
[[File:Model111.png|center|400px]][[File:Příklad.jpg]]
+
[[File:Simulace-1.jpg|left|600px]]
 +
 
 +
Po zmáčknuti "setup" se vytvoří model sociálních spojení uživatelů a administrátorů. Uživatele mají náhodný počet spojení v rámci 1-100, administrátor-člověk je spojen s 10% uživatelů, administrátor-AI s 30%.
 +
 
 +
Pravidla a postup simulace:
 +
1. Agenti provádějí své akce. Když přijmou dezinformaci, tak podle svých parametrů rozhodnou, jestli ji předají dál náhodnému počtu sousedů (v rámci od 1 do všech sousedů) nebo se stanou "informovaní", což znamená že rozpoznali dezinformaci a nebudou ji předávat dál.
 +
2. Administrátoři provádějí své akce: když administrátor přijme dezinformaci, nejdřív vypočítá jestli ji rozpozná. Jestli ano, tak odstraní ji u všech spojených s nim uživatelů způsobem, že je "proinformuje".
 +
3. Krok se končí a opakujeme znovu.
 +
 
 +
[[File:Simulace-2.jpg|left|600px]]
 +
 
 +
=== Parametry agentů ===
 +
Typy agentů: Jsou zde dva hlavní typy agentů - uživatelé a administrátoři. Uživatelé jsou ti, kteří sdílejí a přijímají informace. Administrátoři jsou ti, kdo ji odstraňují.
 +
 
 +
- Charakteristiky uživatelů: Tito agenti jsou dále rozděleni na základě demografických údajů, jako je věk, vzdělání, politická orientace, takže počet spojení a počet už sdílených odkazů. Podle těchto parametrů se určuje jejich náchylnost k přijetí a šíření takových informací.
  
== Agenti a premenné ==
+
-- Věk. Skupina 18-29 = 0,1 (koeficient pravděpodobností šíření dezinformace). Skupina 30-44 = 0,2. Skupina 45-65 = 0,3. Skupina 65-100 = 0,7.
==='''Ľady'''===
 
Ľady sú v tomto modeli agenty, reprezentované ako polárna čiapka (polar cap), ktoré pomaly v dôsledku pôdobenia okolných vplyvov v klimatických podmienkach menia svoje skupenstvo z pevného (ľad) na kvapalné (voda). Samotné ľady nadobúdajú stanovenú výšku a šírku, ktoré je možné regulovať a tým ovplyvňovať štádium pokročilosti globálneho otepľovania. U týchto agentov je sledované:
 
* Odkryté strany:
 
Ľady môžu mať podľa svojej polohy, veľkosti a orientácie odkryté svoje strany/hrany. Na základe odkrytosti strán sa odvíja ďalší postup, pôsobenie a teplota ľadu.
 
* Teplota:
 
Každý ľad ako agent má svoju vlastnú celkovú teplotu.
 
* Okolie:
 
U každého agenta je sledované jeho okolie. Na základe odkrytých/zakrytých strán je stanovené množstvo a poloha okolitých agentov a ich následné interakcie.  
 
  
==='''Uvažované premenné'''===
+
-- Vzdělání: Střední škola - 0,4. Vysoká škola - 0,2.
Funkcie agentov a vlastnosti sú definované následovnými procedúrami:
 
* Orientácia:
 
Ak je agent v kvapalnom skupenstve a nachádza sa vedľa agenta v skupenstve pevnom (ľad), tak sa zmení jeho skupenstvo na pevné (zmrzne voda) ak nie, tak agent pláve/zostane bez špecifickej orientácie.
 
* Ochladzovanie/otepľovanie:
 
Nastaví teplotu agenta na teplotu všetkých susedných agentov, so zohľadnením podielu vplyvu koncentrácie skleníkového plynu na teplotu okolia a tým vplyv na odhalené strany ľadových agentov a výškou krýh.
 
* Zmena skupenstva:
 
Procedúra pre priradenie farby agentom, tvorba indexu v rozsahu 1 až 8 pre všetky farby úrovne agentov v procese topenia. Biela až všetky úrovne modrej predstavujú pevné skupenstvo, s rozdielnymi teplotami ľadu v závislosti na farbe. Čím tmavšie modrá, tým chladnejšie (viď index hist.). Farba cyan následne predstavuje kvapalné skupensvo vo vlastnom teplotnom rozsahu.  
 
* Počet roztopených agentov
 
  
 +
-- Politická orientace: Konzervativní - 0,8. Ostatní - 0,2.
 +
 +
-- Počet už sdílených odkazů: 0-2000 = 0,4. 2000-4000 = 0,1.
  
== Prostredie ==
+
-- Barva: Žlutá - neovlivněn dezinformací, Červená - rozhodl ji šířit, Modrá - informován a nešíří ji dál.
  
[[File:Par.png|center|]]
+
- Charakteristiky administrátorů: člověk (zelený) nebo AI (růžový).
  
 +
-- Člověk: reakční doba = 1 tick (může odstranit dezinformace jen v příští tick). Pravděpodobnost rozpoznání dezinformací - 0,7.
  
==='''Základné nastavenie'''===
+
-- AI: reakční doba = 0 (může odstraňovat dezinformace hned). Pravděpodobnost rozpoznání dezinformací - 0,3.
Pre základné nastavenie sú použité tieto parametre:
 
*Koncentrácia skleníkových plynov:
 
Uvažujeme priemernú globálnu atmosférickú koncentráciu skleníkového plynu oxidu uhličitého sledovanú zo satelitov, v jednotkách parts per 10 million v období od 2003 do 2022. Informácia prevzatá z datasetu poskytnutého climate.copernicus.eu. Predvolene je úroveň koncentrácie zvolená na súčasný priemer medzi mesiacmi jún-december pre arktické oblasti (408ppm = 40ppm*10^-1).
 
  
[[File:F3.png|center|600px]]
+
== Prostredí ==
  
*Počiatočná teplota ľadu, rozmery:
+
Prostředí je sociální síť, konkrétně internet-forum nebo skupina uživatelů v sociální síti. Pro zjednodušení jsem odebral funkčnost rekomendace dezinformací pomocí algoritmů sociální síti.  
V závislosti na geografii a úrovne pokročilosti globálneho otepľovania je regulovaná teplota ľadovcov a ľadových krýh (Ice Sheets) v Arktických oblastiach, podľa štúdie skúmajúcej štrukturálne vlastnosti ľadovcov. Táto štúdia rovnako kategorizuje ľadovce a ľadové kryhy na základe hĺbky a šírky, čo je možné rovnako regulovať v modeli. Podľa rovnakej štúdie je ponorené ľadové jadro teplotne na rozmedzí -15 až -20 stupňov celzia, a preto uvažujme teplotu -20 stupňov celzia a rozmer ľadov s výškou 35m a šírkou 91m, čím podľa spomínanej štúdie spadajú do strednej veľkosti. <ref name = fifth> WADHAMS, Peter <i> Iceberg - Antarctic Circumpolar Current, Coriolis Force, and Ice-Rafted Debris  </i> Britannica https://www.britannica.com/science/iceberg/Iceberg-structure  </ref>
 
  
*Teplota topenia:
+
Můžeme kontrolovat a měnit tři základní parametry simulace: počet uživatelů, administrátorů a počátečních zdrojů dezinformací.
Pohybujeme sa v rozmedzí fyzikálnych zákonov, a preto bola teplota topenia ľadu ponechaná na hodnote vedeckého konsenzu, a teda 0 stupňoch celzia.
 
  
*Tvar a výsledky:
 
Pre resemblenciu polárnej čiapky vyobrazuje model kruh, no je možné toto upraviť spínačom, ako aj výsledky v histograme.
 
  
 
=Výsledky=
 
=Výsledky=
Použitím spomínaných počiatočných parametrov dostávame jednoznačné výsledky, nad ktorými bude v nasledujúcej časti vedená diskusia
 
== Premenné ==
 
==='''Vývoj priemernej teploty ľadovcov počas priebehu simulácie'''===
 
Funkcia vývoja priemernej teploty ľadovcov so zvolenými parametrami má logaritmický postup, kedy sa od počiatočnej teploty ľadovcov v dôsledku topenia táto priemerná teplota postupne zvyšuje. Najrýchlejšie sa teplota zvyšuje v prvých 100 mesiacoch (uvažovaná jednotka času na základe hodnôt spomínanej štúdie pojednávajúcej o vývoji hladiny mora v prienehu času <ref name = third> <i> Contribution of Antarctica to past and future sea-level rise. </i> Nature, 2016-03-31, roč. 531, čís. 7596, s. 591–597, ISSN 0028-0836. DOI: https://dx.doi.org/10.1038%2Fnature17145. </ref>). S uvažoavanými parametrami dôjde k roztopeniu všetkých ľadov v Arktickej oblasti za dobu 1191 mesiacov.
 
  
[[File:ait.png|center|]]
+
1. Začal jsem s konfiguraci Uživatele (dál - U) = 100, Administrátoři (dál - A) = 0, zdroje dezinformací (dál - Z) = 5.
 +
Ukazuje se že model se vybalancuje na ~90% ovlivněných uživatelů (ty, kteří rozhodli dezinformace šířit). To znamená že sociální sítě bez moderace určitě nejsou schopni čelit dezinformacím.  
  
==='''Počet roztopených krýh'''===
+
2. Když dám U = 100, A = 5, Z = 5, tak výsledek je ~30%
Pri stanovených rozmeroch ľadovcov je počet uvažovaných krých 5060. Počet roztopených krýh nám zobrazuje vývoj postupu topenia krýh v čase. Okrem počiatku simulácie môžeme hovoriť o lineárnom raste roztopených krýh v priebehu spomínaných 1191 mesiacov do úplného roztopenia všetkých ľadov.
 
  
[[File:Np.png|center|]]
+
3. V případě, že U = 100, A = 10, Z = 5, tak výsledek je ~10%
  
 +
4. Jestli U = 100, A = 15, Z = 5, tak výsledek je ~5%
  
==='''Počet ľadov v závislosti na ich teplote počas topenia'''===
+
5. V případě, že U = 100, A = 20, Z = 5, tak výsledek je ~0%, což znamená že taková proporce už skoro vždycky schopna zajistit úplné blokování šíření dezinformací. Ale takže nebude ekonomický vhodná, proto zvolíme konfiguraci č. 4, která je dostatečná pro naše účely.
Histogram vyobrazuje farby stĺpcov korešpondujúce s farbami agentov a indexom teplôt v samotnom modeli a ich četnosť v priebehu simulácie. V dôsledku topenia sa mení dominantný stĺpec s rozmedzím teplôt -17 až -20 stupňov a klesá jeho trend v prospech teplejších ľadovcov, až sa trend vodných (roztopených) agentov zvyšuje s teplotným rozmedzím od 0 stupňov. Do 0 stupňov sa jednalo o skupenstvo pevné, od 0 o kvapalinu.
 
  
[[File:Hist.png|center|]]
+
Zkontrolujeme proporci, dáme U = 200, A = 30, Z = 10, a zjistíme že výsledek je stejně ~5%.
  
 
=Záver=
 
=Záver=
V simulácii autor splnil svoj cieľ, ktorým bolo vytvoriť model podložený reálnymi dátami pre simuláciu priebehu roztápania ľadovej čiapky v dôsledku globálneho otepľovania. Pre zachovanie čo najvyššej vernosti realite, autor v modeli uvažuje detaily ako orientáciu ľadovcov a ich styku s ďalšími ľadovcami so zohľadnením ich teplôt a teplotnej výmeny. So stúpajúcou teplotou ľadovcov dochádza ich postupnému topeniu a zmene skupenstva na kvapalné. Autor dokonca uvažuje v modeli aj počty odkrytých strán ľadovcov, na ktoré majú susedné ľady vplyv. Autor simuluje (ak zvažujeme predvolené hodnoty parametrov) v rozmedzí roku 2023 až roku 2123, kedy očakáva z výsledku simulácie úplné roztopenie ľadov v Arktických oblastiach. Táto skutočnosť by mala devastačné následky, a preto autor simulácie odporúča zvážiť výsledky modelu v kontexte green politík a zaviesť adekvátne metriky pre mitigáciu rizík. Počas tvorby simulácie sa autor stretol s prekážkami vo forme nedostupnosti potrebných dát a komplexnosti predstavovanej simulácie. V budúcnosti autor odporúča na model nadviazať modelom pre pevninské ľadovce na Južnom póle, prípadne rozšíriť súčasný model o ďalšie premenné a parametre. Práca v plnej miere splnila svoj cieľ a náležitosti kurzu na daný typ projektu.  
+
Splnil jsem postavený cíl: pochopil jsem líp jak se šíří dezinformace na sociálních sítích a našel jsem optimální konfiguraci U, A, i Z pro čelení podobným způsobům ovlivnění mínění.
 +
 
 +
Z mé simulace vyplývá, že efektivním způsobem, jak minimalizovat šíření dezinformací v sociálních sítích, je zavést určitý počet administrátorů (lidí a AI) s určitými charakteristikami.
 +
 
 +
Model jasně ukazuje, že bez přítomnosti administrátorů bude převažující většina uživatelů náchylná k šíření dezinformací. Na druhou stranu, s rostoucím počtem administrátorů se snižuje procento uživatelů, kteří jsou nakonec ovlivněni dezinformacemi.
 +
 
 +
Optimální konfigurace, kterou jsem našel, je, že pro 100 uživatelů by mělo být asi 15 administrátorů schopných účinně blokovat šíření dezinformací. Tato konfigurace však může být nákladná z hlediska provozu a správy sítě, a proto je důležité najít správnou rovnováhu mezi náklady a účinností.
 +
 
 +
Můj model je zjednodušený a nebere v úvahu některé další faktory, které mohou ovlivnit šíření dezinformací, jako je například algoritmy sociální sítě pro doporučování obsahu. Nicméně poskytuje užitečný rámec pro další výzkum a zkoumání v této oblasti.
 +
 
  
 
=Kód=
 
=Kód=
[[Media:Semv5.nlogo]]
+
[[File:Dezinfo-Liubchenko.nlogo]]
  
 
=Zdroje=
 
=Zdroje=
 +
https://www.science.org/doi/full/10.1126/sciadv.aau4586
 +
 +
https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2216614120

Latest revision as of 22:46, 12 June 2023

Existuje hodně různých nástrojů, jež se využívají během informačních válek, ale jeden z nejstarších a nejefektivnějších je bodová injekce dezinformací v konkrétní skupinu. Na zkoumání tohoto nástroje je zaměřená má simulace. Předpokládá se že nepřítel zvolil jako cíl malou a pevně propojenou skupinu uživatelů (například, internet-forum). Musíme být připravený, a proto se pokusíme zjistit, jaká minimální konfigurace je dostatečná pro minimalizaci šíření dezinformací. Sledujeme výsledek jednotlivé, neopakované "injekci", která potenciálně nacílená na přípravu auditoria k následujícímu po injekci rozhodování, buď marketingovému nebo politickému.


Definice problému

Dezinformace jsou falešné nebo zavádějící informace, které jsou šířeny, často s úmyslem ovlivnit veřejné mínění nebo skryt politickou pravdu. Problém dezinformace je zvlášť palčivý v dnešní digitální éře, kdy je velké množství informací a dezinformací sdíleno online přes sociální média a jiné platformy.

Šíření dezinformací má vážné důsledky. Dezinformace mohou narušovat demokratické procesy, šířit nenávist a konflikty a narušovat veřejné zdraví. Například dezinformace o COVID-19 vedly k závažným zdravotním rizikům a zmatení ve veřejnosti. Můžou být využité pro podporu strategií velkých byznysů a států.

V kontextu tohoto problému je cílem mé simulace zkoumat, jak se dezinformace šíří v sociální síti, a jak mohou administrátoři (AI a lidé) rozpoznat a odstraňovat tyto dezinformace. Mým cílem je lépe pochopit, jak dezinformace ovlivňují jednotlivé uživatele a jak konfigurace administrátorů může pomoct minimalizovat rozsah šíření dezinformací.


Metóda

K řešení tohoto problému používám agent-based modelování v NetLogo. Tento přístup mi umožňuje simulovat chování jednotlivých agentů a sledovat, jak se dezinformace šíří v sociální síti.

Model

Simulace-1.jpg

Po zmáčknuti "setup" se vytvoří model sociálních spojení uživatelů a administrátorů. Uživatele mají náhodný počet spojení v rámci 1-100, administrátor-člověk je spojen s 10% uživatelů, administrátor-AI s 30%.

Pravidla a postup simulace: 1. Agenti provádějí své akce. Když přijmou dezinformaci, tak podle svých parametrů rozhodnou, jestli ji předají dál náhodnému počtu sousedů (v rámci od 1 do všech sousedů) nebo se stanou "informovaní", což znamená že rozpoznali dezinformaci a nebudou ji předávat dál. 2. Administrátoři provádějí své akce: když administrátor přijme dezinformaci, nejdřív vypočítá jestli ji rozpozná. Jestli ano, tak odstraní ji u všech spojených s nim uživatelů způsobem, že je "proinformuje". 3. Krok se končí a opakujeme znovu.

Simulace-2.jpg

Parametry agentů

Typy agentů: Jsou zde dva hlavní typy agentů - uživatelé a administrátoři. Uživatelé jsou ti, kteří sdílejí a přijímají informace. Administrátoři jsou ti, kdo ji odstraňují.

- Charakteristiky uživatelů: Tito agenti jsou dále rozděleni na základě demografických údajů, jako je věk, vzdělání, politická orientace, takže počet spojení a počet už sdílených odkazů. Podle těchto parametrů se určuje jejich náchylnost k přijetí a šíření takových informací.

-- Věk. Skupina 18-29 = 0,1 (koeficient pravděpodobností šíření dezinformace). Skupina 30-44 = 0,2. Skupina 45-65 = 0,3. Skupina 65-100 = 0,7.

-- Vzdělání: Střední škola - 0,4. Vysoká škola - 0,2.

-- Politická orientace: Konzervativní - 0,8. Ostatní - 0,2.

-- Počet už sdílených odkazů: 0-2000 = 0,4. 2000-4000 = 0,1.

-- Barva: Žlutá - neovlivněn dezinformací, Červená - rozhodl ji šířit, Modrá - informován a nešíří ji dál.

- Charakteristiky administrátorů: člověk (zelený) nebo AI (růžový).

-- Člověk: reakční doba = 1 tick (může odstranit dezinformace jen v příští tick). Pravděpodobnost rozpoznání dezinformací - 0,7.

-- AI: reakční doba = 0 (může odstraňovat dezinformace hned). Pravděpodobnost rozpoznání dezinformací - 0,3.

Prostredí

Prostředí je sociální síť, konkrétně internet-forum nebo skupina uživatelů v sociální síti. Pro zjednodušení jsem odebral funkčnost rekomendace dezinformací pomocí algoritmů sociální síti.

Můžeme kontrolovat a měnit tři základní parametry simulace: počet uživatelů, administrátorů a počátečních zdrojů dezinformací.


Výsledky

1. Začal jsem s konfiguraci Uživatele (dál - U) = 100, Administrátoři (dál - A) = 0, zdroje dezinformací (dál - Z) = 5. Ukazuje se že model se vybalancuje na ~90% ovlivněných uživatelů (ty, kteří rozhodli dezinformace šířit). To znamená že sociální sítě bez moderace určitě nejsou schopni čelit dezinformacím.

2. Když dám U = 100, A = 5, Z = 5, tak výsledek je ~30%

3. V případě, že U = 100, A = 10, Z = 5, tak výsledek je ~10%

4. Jestli U = 100, A = 15, Z = 5, tak výsledek je ~5%

5. V případě, že U = 100, A = 20, Z = 5, tak výsledek je ~0%, což znamená že taková proporce už skoro vždycky schopna zajistit úplné blokování šíření dezinformací. Ale takže nebude ekonomický vhodná, proto zvolíme konfiguraci č. 4, která je dostatečná pro naše účely.

Zkontrolujeme proporci, dáme U = 200, A = 30, Z = 10, a zjistíme že výsledek je stejně ~5%.

Záver

Splnil jsem postavený cíl: pochopil jsem líp jak se šíří dezinformace na sociálních sítích a našel jsem optimální konfiguraci U, A, i Z pro čelení podobným způsobům ovlivnění mínění.

Z mé simulace vyplývá, že efektivním způsobem, jak minimalizovat šíření dezinformací v sociálních sítích, je zavést určitý počet administrátorů (lidí a AI) s určitými charakteristikami.

Model jasně ukazuje, že bez přítomnosti administrátorů bude převažující většina uživatelů náchylná k šíření dezinformací. Na druhou stranu, s rostoucím počtem administrátorů se snižuje procento uživatelů, kteří jsou nakonec ovlivněni dezinformacemi.

Optimální konfigurace, kterou jsem našel, je, že pro 100 uživatelů by mělo být asi 15 administrátorů schopných účinně blokovat šíření dezinformací. Tato konfigurace však může být nákladná z hlediska provozu a správy sítě, a proto je důležité najít správnou rovnováhu mezi náklady a účinností.

Můj model je zjednodušený a nebere v úvahu některé další faktory, které mohou ovlivnit šíření dezinformací, jako je například algoritmy sociální sítě pro doporučování obsahu. Nicméně poskytuje užitečný rámec pro další výzkum a zkoumání v této oblasti.


Kód

File:Dezinfo-Liubchenko.nlogo

Zdroje

https://www.science.org/doi/full/10.1126/sciadv.aau4586

https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2216614120