Кибервойны ХХI века. О чем умолчал Эдвард Сноуден

Долгие десятилетия в основе политтехнологий, методов жесткого информационного противоборства, конструкторов для проведения государственных переворотов и революций лежала так называемая «теория толпы». Она была разработана усилиями Лебона, Тарда, Конетти, Московичи и проч. Эта теория базировалась на 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 диктатуры к демократии». Однако сегодня с уверенностью можно сказать, что «теория толпы» описывает лишь небольшой фрагмент реальности.

В последние годы создана, по сути, новая наука — социодинамика, которая обобщает эмпирические закономерности, полученные в результате применения технологий Больших Данных к огромным массивам информации, содержащейся в архивах крупнейших социальных платформ web 1 и web 2, таких как Google, Facebook, Twitter и т. п.

Эти эмпирические закономерности сегодня используются для отработки практического инструментария внешнего воздействия, управления и манипулирования социальными группами любых масштабов и любого уровня структурированности, а также для сборки и деструкции социальных субъектов. Именно применение Больших Данных к информации, полученной из социальных сетей, позволило осуществить прорыв в отработке инструментария внешнего социального управления поведением.

Как правило, зарубежные работы о Больших Данных можно поделить на две основных группы. Одни заполнены техническими подробностями архитектурных решений и интересны лишь профессионалам-айтишникам. Другие представляют собой набор красивых поучительных 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.

Поэтому мы постарались пойти третьим путем. Он заключается в изложении результатов наиболее интересных исследований социодинамики и соответственно описании тех самых, только что выявленных эмпирических закономерностей, которые используются для разработки нового инструментария социального конструирования и разрушения.

Научная группа Facebook с привлечением специалистов из американских университетов, научных центров Европы и Азии провела исследование не только на материалах Facebook, но и ряда других крупнейших сетей. Было установлено, что внутри глобальной сети существуют более-менее устойчивые субсети, или как их называют на английском — паттерны.

Оказалось, что при всем многообразии этих паттернов, в конечном счете, они образуют восемь базовых структур. В основу типологии структур положена внутренняя конфигурация паттерна, плотность связей и структура внешнего взаимодействия паттерна с глобальной сетью или другими паттернами. Под внутренней 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 неодинаковой скоростью. Различаются также по этим паттернам взаимоотношения между онлайн и офлайн поведением. Фактически — это ключевое открытие. Оно позволяет заметно увеличить эффективность внешнего управления групповым и массовым сознанием и поведением.

К. Марлоу, руководитель научной команды Facebook отметил, что им, вместе с исследователями СевероЗападного 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, характеризующих как динамику, так и статику этих систем. Более того, выяснилось, что во всех этих системах есть своего рода несущие узлы и элементы, которые образуют своего рода «скелет» сети, либо ее устойчивого паттерна. Собственно эти «скелеты» и определяют само существование сетей, паттернов. В значительной степени от них зависит жизненный цикл сети и ее устойчивость к внешним воздействиям.