Оглавление

ВВЕДЕНИЕ 4

Глава 1. Теоретико-методологические основы Интернетразведки в классическом профайлинге

1.1. Технологии классического профайлинга

1.2. Методы и принципы анализа страниц в социальных сетях сети Интернет для комплексного лингвистического, психологического и социального портретирования личности

1.3. Теоретико-методологическое обоснование основных методов Интернет-разведки

Глава 2. Практические примеры использования методов Интернетразведки с последующим анализом материалов

2.1. Идентификационная задача № 1. Поиск данных о человеке на основе известных формальных сведений о нём на примере одного объекта исследования под именем «Марина»

2.2. Идентификационная задача №2. Деанонимизация пользователя сети Интернет

2.3.Идентификационная задача № 3. Анализ анкеты

при недостаточности и недоступности других личных данных

Глава 3. Текстовый профайлинг. Практические примеры исследования текстов различных видов

3.1. Установление личности заказчика убийства по объявлению и переписке в социальных сетях

3.2. Определение личности хакера под никнеймом «Гучифер 2.0»

3.3. Исследование материалов уголовного дела Р. Шамсуарова

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ВВЕДЕНИЕ

С повсеместным распространением глобальной сети Интернет широкое распространение получили социальные сети и сервисы для мгновенного обмена сообщениями. Причём характер данных сервисов, будь то социальная сеть (например, «Вконтакте», «Одноклассники» или«Facebook») или сервис для обмена сообщениями (например, «Viber», «Telegram» или «Whatsapp») подразумевает определённую идентичность пользователя, начиная от выбора логина (никнейма) и заканчивая выбором фотографии профиля – аватара. Под социальной сетью понимается «платформа, онлайнсервис и вебсайт, предназначенные для построения, отражения и организации социальных взаимоотношений в Интернете» [43].

Выделяют следующие функции социальных сетей: социальнопсихологическую, информационную, социализирующую, идентифицирующую, самоактуализирующую [40].

Садыгова Т.С. определяет социальные сети как «…хранилище результатов творческой деятельности её пользователей. Там публикуются высказывания, стихи, рассказы и даже научные статьи, фотографии, аудио и видеозаписи, сделанные пользователями» [Там же, C. 193].

Немаловажную роль играет возможность публикации личных материалов с функцией публичной оценки и комментирования, равно как и оценки чужих публикаций и комментариев. Данные действия позволяют внутреннему механизму социальной сети понимать, какие есть интересы у пользователя, и таким образом составлять его «цифровой отпечаток личности» аналогично с техническими отпечатками, давно используемыми для идентификации браузера сайтом, который посещает человек.

Как известно (из контекстной рекламы в поисковых системах), данные о том, какие поисковые запросы человек использует и чем интересуется (в том числе, в социальных сетях), давно собираются крупными компаниями («Google», «Яндекс»). Имеет место и следующий пример: Президент Российской Федерации Владимир Путин во время итоговой пленарной сессии Международного дискуссионного клуба «Валдай» рассказал о сверхзадачах, которые будут стоять перед гражданами страны в 2018 – 2024 гг. В частности, он отметил важность развития технологий: «Когда мы обсуждали технологии, Джек Ма говорил о больших данных, а мы даже не отдаём себе отчет, что это такое. Он рассказал историю девочки, которой в Сети неожиданно стали предлагать необычную контекстную рекламу. Дело в том, что подростку 14 лет, а ему показывают товары для будущих мам. Недавно в Соединённых Штатах компания начала присылать 14летней девочке рекламу товаров для беременных. Родители узнали и пожаловались. Компания извинилась. Но девочка действительно оказалась беременна, о чём сама не знала».

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:

  1. Кредитная история человека (своевременно ли оплачиваются счета).
  2. Исполнительность (возможность пользователя исполнять обязательства по контракту).
  3. Персональные данные, (степень подтверждённости личной информации, например, телефонного номера и адреса).
  4. Поведение и предпочтения – такая, казалось бы, безобидная вещь, как предпочтения в плане покупок, становятся 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 ктото часто покупает подгузники, система будет считать, что он, скорее всего, родитель. Люди, чей баланс счета 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.
  5. Отношения. Друзья тоже играют роль в системе. Что говорит 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 англоаргентинской «фолклендской» войны 1982 года (военный конфликт в Южной Атлантике) с обеих сторон было потоплено несколько военноморских 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, управляющей 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 их вышеприведённых примеров, научный интерес представляет исследование возможности применения технических методов, а именно Интернетразведки (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 Интернетразведки и определения психологических характеристик и особенностей личности исследуемого человека для предварительной оценки личности.

Научная проблема исследования заключается в изучении возможности определения «проекций», портретов и профилей человека в сети Интернет (в том числе публикуемых фотографий, материалов, диалогов, статей и пр.) с применением методов Интернетразведки, а также классификации и обобщение связей между «проекциями» человека в сети и его реальными характеристиками или особенностями.

Степень научной разработанности проблемы в настоящее время представляет собой множество различных исследований, проводимых как в отечественных социальных сетях («Вконтакте», «Одноклассники»), так и зарубежных («Facebook»), в основе которых лежит психологическое тестирование и дальнейшее сопоставление его результатов с анализом контента страниц пользователей в социальных сетях. Однако при этом упускается из вида комплексный подход к использованию этих методов и полученных с их помощью результатов вместе с предварительной Интернетразведкой в качестве дополнения к процедуре классического профайлинга.

Объектом исследования выступает Интернетпространство, включая социальные сети («Вконтакте», «Одноклассники», «Facebook»), в которых размещены анкеты различных пользователей.

Предметом исследования является конкретная информация, содержащаяся в текстах различной степени сложности, включая поликодовые (изображения, видеозаписи, формальные сведения о себе, публикуемые в открытом доступе материалы и комментарии к ним, «репосты», «посты» и др.).

Цель исследования заключается в обосновании комплексного подхода к проблеме повышения эффективности использования методов профайлинга (лингвистического, психологического и социального портретирования людей) на дистанционном уровне.

Задачи:

  1. Провести теоретикометодологический анализ состояния и уровня развития видов и методов профайлинга в отечественной и зарубежной литературе.
  2. Выявить закономерности между «проекциями» человека в сети Интернет и его психологическими характеристиками, особенностями.
  3. Проанализировать возможности существующих методов Интернетразведки (включая разведку в социальных сетях), разработать их эффективную совокупность (обосновать комплексный подход) и соответствующие алгоритмы диагностического поиска.

При проведении исследования мы опирались на современные научные работы отечественных авторов:

  1. Агадуллина Е.Р. Пользователи социальных сетей: современные исследования // Современная зарубежная психология. – 2015. – Т.4. – № 3. С. 36 – 46.
  2. Бочарова Т.А. Интернетфорумы как социальнокультурный феномен: проблема конструирования виртуальной реальности: Автореф. дис. канд. социол. наук. – Хабаровск, 2015. – 24 с. [Электронный ресурс]. URL: http://cheloveknauka. com/v/595128/a#?page=1 (дата обращения 10.11.2017).
  3. Гребенщикова Т.А., Павлова Н.Д., Афиногенова В.А., Модификация интернационального пространства в постсобытийном Интернетдискурсе // Психология дискурса: проблемы детерминации, воздействия, безопасности / Под ред. А. Л. Журавлева, Н. Д. Павловой, И. А. Зачесовой.– М.:Издво «Институт психологии РАН», 2016. – 315 с. (Труды Института психологии РАН), 2016 – С. 201 – 219.
  4. Ефимова Г.З., Зюбан Е.В. Влияние социальных сетей на личность // Интернетжурнал «Мир науки» 2016, Том 4, номер 5. [Электронный ресурс]. – URL: http://mirnauki.com/PDF/20PSMN516.pdf(дата обращения: 20.11.2017)
  5. Пронина Е. Е., Пароваткина А. А. Закономерности конструирования виртуального Я в социальных сетях // Психология образования: Модернизация системы образования в условиях введения в действие новых профессиональных стандартов. Москва, 8– 10 апреля 2014 года. Материалы Х Всероссийской научнопрактической конференции. – Общероссийская общественная организация Федерация психологов образования России Москва, 2014. – С. 295–297.
  6. Сергеева А.С., Кирилов Б.А., Воронина Е.Ю., Комментарий как форма существования дискурса профессионального виртуального сообщества (на примере IT) // Психология дискурса: проблемы детерминации, воздействия, безопасности / Под ред. А. Л. Журавлева, Н. Д. Павловой, И. А. Зачесовой. – М.: Издво «Институт психологии РАН», 2016. – 315 с. (Труды Института психологии РАН), 2016 – С. 84 – 101.