Персональная аналитика в социальных сетях - классических и на блокчейне

Сегодня я расскажу о том, что можно узнать по следам, которые мы оставляем в социальных сетях, кому это может быть полезно, кто этим может воспользоваться, и как это можно сделать самостоятельно. Поскольку наш проект https://aigents.com/ дает такую возможность простым пользователям, мы рассмотрим его в качестве примера, на основе нашей последней презентации http://aigents.com/papers/2017/Personal-Analytics-In-Social-Networks-2017-ru.pdf (а краткое изложение - на следующем видео).

Если в прошлом веке общество управлялось через средства массовой информации, то в 21-ом веке это происходит посредством социально-информационных сетей, которые делают это гораздо более эффективно. Более 2 миллиардов жителей планеты постоянно подсоединены к Сети, которая круглосуточно отслеживает перемещение, характер деятельности, текущее настроение и интересы каждого, к ней подключенного. Это происходит как явно — через наши сообщения и загрузки в Facebook или Youtube, так и неявно через наши запросы в Google и переходы по ссылкам в Chrome. Таким образом мы расплачиваемся за бесплатные онлайн-сервисы — выполняя роль живого «сенсора», собирающего данные для нескольких глобальных корпораций и их клиентов.

На основе собранных данных, существующие алгоритмы машинного обучения позволяют использовать бесплатно накопленный «человеческий материал» для построения поведенческих моделей представителей этого материала — предсказывать их поведение как потребителей товаров на рынке либо участников социальных и политических процессов в обществе.

Имея модели поведения людей, и постоянный доступ к ним, ими можно управлять в режиме реального времени — синхронно поднимать или опускать настроение тех или иных групп пользователей, побуждать их массово приобретать те или иные товары или услуги либо отказываться от них, голосовать за нужные политические силы, принимать участие в социальных мероприятиях. Накачивая массы людей идеями идеями религиозного и этнического превосходства на негативном фоне можно разрушать неоднородные сообщества, а формируя позитивное информационное поле на основе общих ценностей это общество можно консолидировать. Если в прошлые века это требовало столетия, в прошлом веке — десятилетия, то с использованием современных технология — хватает месяцев.

Например, сами исследователи из Facebook показали в своем эксперименте, что искусственно увеличивая «позитивность» сообщений, «подмешиваемых» в новостную ленту пользователей, можно зарядить их оптимизмом, и они будут создавать более радостные сообщения, в среднем. И наоборот — искусственная загрузка «негативных» сообщений в ленту переводит пользователей в более депрессивное состояние и они начинают формировать сообщений в мрачных тонах.

При этом, информационное пространство может быть засорено как роботами - «ботами», не имеющих реальных друзей и интересов и способных только разносить заданную информацию с «нечеловеческой» скоростью (десятки и сотни «лайков» и «репостов» в минуту), так и реальными людьми, выполняющими эту функцию по характеру профессиональной деятельности.

В некоторых случаях, популяция ботов в той или иной сети может превышать популяцию людей, особенно — если сеть имеет низкий порог защиты от «роботов» - при этом возможны смехотворные ситуации когда за статью «проголосовало» 90 ботов при том, что реально прочитало ее только три человека.

Чтобы дать возможность простому пользователю увидеть собственное отражение в «зеркале Сети», узнать каким он предстает со стороны, кто его окружает и как меняется его собственное поведение, мы предусмотрели функцию персональной аналитики в Web-версии «персональных агентов» Aigents на https://aigents.com/. Теперь, используя как «старомодные» соцсети Facebook, Google+ и ВКонтакте, так и соцсети «новой волны» на основе технологии «блокчейн» Steemit и Голос, можно посмотреть на себя «глазами сети». При этом, ваш собственный образ, полученный вашим «персональным агентом», может быть использован им для автоматического поиска и мониторинга нужной вам информации в Сети.

Аналитические возможности Aigents ограничены только двумя факторами. Во-первых, «старомодные» соцсети официально предоставляют для автоматического анализа только малую толику вашей информации как пользователя, даже если вы дадите агенту разрешение на анализ. Это ограничение продиктовано бизнес-моделью указанных соцсетей, где ваша информация является основой их бизнеса. В случае соцсетей на «блокчейне», вся информация публична и это ограничение отсутствует. Второй ограничивающий фактор — сложность анализа — пока что, в бесплатной версии продукта, мы даем доступ только к простейшим видам аналитики.

Анализ отношений с друзьями и коллегами в соцсети позволяет выявить тех из них, с кем вы поддерживаете наиболее тесные взаимные коммуникации. Также, вы можете неожиданно для себя обнаружить своих поклонников, на существовании которых вы не обращали внимание. Или наоборот, вы можете удивиться, узнав что тот ли иной человек является авторитетом для вас, либо же вы сами активно ищете его внимания.

Также, вы можете узнать группы своих собственных интересов, определяемые по вашим постам, а также слова, которые вы наиболее активно, по сравнению с «общим фоном» используете либо на которые вы реагируете, либо — на которые положительно реагируют ваши друзья и поклонники. Аналогичную информацию вы можете узнать о своих друзьях и коллегах, взаимодействующих с вами в соцсети.

Вы можете также определить собственное сходство со своими друзьями и коллегами, понять с кем вас что именно объединяет и в какой степени. Причем, в случае «старомодных» соцсетей с ограниченным доступом к информации, это возможно только для узкого круга лиц, взаимодействующих непосредственно с вами, то в публичных сетях на «блокчейне» это можно делать по всей сети.

Вы можете наблюдать за изменением своих собственных интересов в сети во времени, а также за тем — как меняется ваша «Сетевая Карма» - количество и качество внимания, которое вы привлекаете к себе со стороны окружающих. Например, вы можете выявить периоды получения максимально внимания со стороны окружающих и связать это с темами ваших публикаций за этот период.

Также, на основе текстов ваших сообщений возможно построение психологического профиля вашей собственной личности, как это уже пробует делать, например, система «IBM Watson Personality Insights» компании IBM (пока — не для русского языка). Причем, на основе этой модели потенциально возможно определение потенциальной успешности ваших взаимодействий теми или иными вашими друзьями и коллегами.

Чтобы получить такую персональную аналитику на веб-сайте Aigents, нужно просто зайти на https://aigents.com/ и через кнопочку в правом верхнем экрана углу зарегистрироваться через ту или иную социальную сеть (Facebook, Google+ или ВКонтакте). Если вы уже зарегистрированы в одной из них, подключить другую можно по соседней же кнопочке. После этого, через меню, появляющееся под этими кнопочками, можно получать отчеты по соответствующим соцсетям. Подключение к социальным сетям Steemit и Golos через пользовательский интерфейс пока не предусмотрено, но можно связаться с нами и узнать как получить доступ к аналитике этих сетей.

Информация, которую наш агент узнает о вас, не может быть перепродана на сторону для рекламы или изучения вашего поведения. Она будет использована исключительно для того, чтобы агент на ее основании начал автоматически мониторить известные вам сайты на предмет интересующих вас тем, а вы можете ему помогать по ходу, поправляя списки сайтов и определяющих темы ключевых слов.

Тем самым агент также помогает вам отчасти решить проблему так называемых «фэйковых новостей» избавляя от информации валящейся на вас ежедневно из новостных источников различной степени «желтизны» и различной политической «предвзятости».

Агент решает эту задачу на основе самообучения — он запоминает те публикации, которые одобрили вы сами и те, которые одобрили ваши друзья и коллеги — определяя актуальность информаци одновременно в персональном (ширина голубого столбика на https://aigents.com/) и социальном (ширина зеленого столбика) аспектах.

Более подробное описание возможностей персональной аналитики и оценки актуальности новостей в Интернете можно услышать и увидеть в следующем видео.