Анализ личности через профиль соцсетей. Интернет-разведка

Российский лидер отметил, что реклама такого рода стала появляться в связи с изменением интересов подростка: «Оказывается, машина, исходя из большого количества данных, пришла к выводу, что, в связи с изменением её интересов, предпочтений, запросов, машина имеет дело с беременной женщиной. Тогда она дала команду другой машине – давать рекламу товаров для беременных. Это же какой контроль возникает со стороны техники в вопросах контроля человека?!» [16].

Для того чтобы представить себе, насколько данная проблема глобальна и значима в будущем, следует обратить внимание на привлекательное событие 14 июня 2014 года, произошедшее в Китае. Дело в том, что Государственный Совет Китая опубликовал документ под названием «Проект плана по созданию системы социального кредита доверия». Как и все государственные документы Китая, он представляет собой довольно длинный и сухой текст, но в нём содержится одна радикальная идея: «Что, если бы каждому гражданину страны присваивался на государственном уровне рейтинг доверия?» [17].

Несложно представить мир, где многие повседневные занятия постоянно отслеживаются и оцениваются: покупки в магазинах и в интернете, местоположение в конкретное время, круг друзей и знакомых, количество времени, затраченное на просмотр различного контента (социальные сети, YouTube, Coub и пр.) и на видеоигры, какие счета и налоги оплачиваются, а какие нет, и т. д. Для этого в Китае по технологии организации Sesame Credit тестируется система оценки человека. При подсчёте «кредита доверия» этой системой пока учитываются пять факторов:

Кредитная история человека (своевременно ли оплачиваются счета).

Исполнительность (возможность пользователя исполнять обязательства по контракту).

Персональные данные (степень подтверждённости личной информации, например телефонного номера и адреса).

Поведение и предпочтения – такая, казалось бы, безобидная вещь, как предпочтения в плане покупок, становится характеристикой человека. Alibaba признает, что судит о людях по тому, что они покупают. Со слов директора технологии Sesame Credit Ли Инян: «Если человек играет по десять часов в день в видеоигры, он считается малоподвижным. Если кто-то часто покупает подгузники, система будет считать, что он, скорее всего, родитель. Люди, чей баланс счёта постоянно в плюсе, будут считаться более ответственными». Таким образом, система не просто изучает поведение людей – она его определяет, «вынуждает» граждан отказываться от покупок и действий, нежелательных для государства.

Отношения. Друзья тоже играют роль в системе. Что говорят о человеке выбор друзей в сети и его взаимодействие с ними? Если вы излучаете в сети «позитивную энергию», как говорят в Sesame Credit, и пишете про правительство в положительном ключе, то ваш рейтинг станет выше [Там же].

Следующий пример из истории прекрасно иллюстрирует аспекты идентификации «свой – чужой». Во время англо-аргентинской «фолклендской» войны 1982 года (военный конфликт в Южной Атлантике) с обеих сторон было потоплено несколько военно-морских судов, в том числе английский эсминец «Шеффилд». История его гибели, согласно материалам советского еженедельника «За рубежом», такова: за много миль от «Шеффилда» аргентинский пилот выпустил в его направлении самонаводящуюся ракету. Бортовые локаторы эсминца немедленно обнаружили ракету, замерили её параметры и привели в действие компьютер, управляющий системой корабельной противовоздушной обороны (ПВО). Но компьютер, проанализировав полученные данные, дал команду «Отбой». Таким образом, участь эсминца «Шеффилд» была решена. Ракета оказалась французской типа «Экзосет», а компьютер был твёрдо обучен тому, что сбивать ракеты своих союзников по НАТО не следует. Поэтому своевременно отличить своих от чужих – задача очень важная [35].

Как можно заметить из вышеприведённых примеров, научный интерес представляет исследование возможности применения технических методов, а именно интернет-разведки (в том числе разведки в социальных сетях) с целью анализа электронной информации и дальнейшего её применения в процедуре классического профайлинга.

В связи с этим, по мнению авторов, представляется логичным предположение о том, что если машина профилирует проекцию человека в сети Интернет, то аналогичные действия доступны и другому человеку.

Актуальность работы состоит в изучении возможности привнесения в классический профайлинг комплекса методов интернет-разведки и определения психологических характеристик и особенностей личности исследуемого человека для предварительной оценки личности.