Журнал «Компьютерра» № 27-28 от 24 июля 2007 года (695 и 696 номер)
Шрифт:
Все упомянутые численные метрики сказываются на повседневной жизни ЖЖ. Вспомним, что пользователи – это не абстрактные узлы в сети, а живые люди, общающиеся и обменивающиеся мнениями в своих и чужих журналах. Они обсуждают, спорят, ссорятся, мирятся, делятся своими знаниями и здесь же черпают их, распространяют свои заблуждения и оказываются под влиянием чужих. В этом плане ЖЖ сравним с огромной нервной системой, где люди играют роль нейронов, распространяя по своим социальным связям нервные информационные импульсы, которые, проходя через многие журналы, фильтруются и перевариваются. Порой таким образом появляются образцы народной мудрости, полученные усилиями стихийных "мозговых штурмов". Иногда же определенные веяния, преодолевая некоторый порог, превращаются во флэш-мобы, информация о которых в кратчайшие сроки доносится практически до всех активных пользователей. Основной механизм флэш-моба –
Хотя сценарий развития общения в ЖЖ и зависит от индивидуальных качеств составляющих сеть пользователей, значительную роль здесь играет структура. Влияние последней можно изучить моделированием "динамики мнений" в социальной сети, заменив пользователей LJ на виртуальные автоматы, которые действуют по заранее заданному алгоритму, имитирующему мышление пользователей, и проследить, как будут формироваться мнения в подобной системе.
Этот подход уверенно набирает популярность и является наглядным примером сближения методов социологии и физики. Виртуальные ЖЖ-пользователи в модели имеют определенное мнение, выраженное неким числом. Предположим для простоты, что –1 соответствует резко отрицательному, +1 – резко положительному, а 0 – нейтральному мнению о некоемпредмете. Мнение автоматов не остается постоянным, оно меняется с течением времени в результате обсуждения с друзьями.
На каждом шаге моделирования автомат «выслушивает» мнения всех своих друзей, определяет среднее значение их численного мнения и делает некоторый шаг от своего текущего мнения к этому среднему. Пусть этот шаг будет равен половине разницы. Резонно предположить, что независимо от набора исходных данных рано или поздно автоматы придут к единому мнению. Начав же с одинакового для всех нейтрального мнения, они при нем и останутся. Однако же люди в реальном мире руководствуются не только чужими мнениями, они думают и приходят к самостоятельным выводам, получают информацию извне, да и просто порой неправильно понимают своих друзей и их мнение. Все это приводит к иррациональному поведению с точки зрения модели, которое тоже можно учесть, добавив шум. Пусть иногда, относительно редко (раз на тысячу обсуждений), робот меняет свое мнение на совершенно иное. В случайной сети это тоже не составляет большой проблемы: «оригинал» относительно быстро вернется к общепринятому мнению, не сильно повлияв на среднее.
Однако в данном случае наблюдается интересное явление: ЖЖ перестает быть в согласии с остальным LJ. В то время какструктура социальной сети англоязычного LJ подавляет иррациональное мнение своих «заблуждающихся» и сохраняет устойчиво нейтральное мнение, ЖЖ подвержен относительно резким отклонениям от средневзвешенного в обе стороны. И хотя среднее мнение пользователей никогда не доходит до экстремальных уровней, в большинстве случаев, исходя из мнения конкретного пользователя, можно практически безоши– бочно определить, к какому сообществу он принадлежит.
Причиной такого поведения является все тот же "толстый хвост" – слишком много чрезвычайно популярных пользователей. Достаточно одному из них иррационально изменить собственное мнение, и за ним потянется большое количество людей, которые, в свою очередь, потянут других, за френдивших уже их, и т. д. И хотя виновник недоразумения вскоре вернется к более взвешенному мнению, эффект уже будет достигнут – среднее мнение сообщества изменится и ЖЖ удалится от остального LJ. Тут свою роль сыграет слабая связанность ЖЖ с остальным LJ. Вспомним, что лишь одна из ста дружеских связей в ЖЖ присоединяет ЖЖ к LJ, чего явно недостаточно, чтобы обеспечивать эффективный обмен мнениями между этими сообществами. Что же следует из результатов подобного моделирования? Во-первых, как ни печаль но это осознавать, но даже абсолютное внимание к мнениям окружающих и готовность адаптировать свое мнение к мнению большинства не спасает нас от глобального недопонимания, если общество разобщено, как разделены ЖЖ и LJ. Присутствие людей, обладающих значительным влиянием на общественное мнение, выступает дестабилизирующим фактором и углубляет разрыв, даже если эти люди не имеют злого умысла. Следует учесть, что мы проанализировали очень грубую модель, лишь отдаленно повторяющую реальный социум. Добавление в модель людей, намеренно и еленаправленно вводящих окружающих в заблуждение, а также "экстремистов", неохотно меняющих свое мнение, может значительно усугубить ситуацию. В LJ многочисленные пользователи, имеющие примерно равный ранг популяр– ности, эффективно сглаживают откло– нения именно за счет демократичности структуры. В кириллическом ЖЖ тысячники оказывают гораздо большее влияние на настроения в ЖЖ, которое лишь частично компенсируется большинством рядовых пользователей, оригинальные мнения ко– торых, напротив,
могут легко затеряться и не быть услышанным. Происходит естественное разграничение пользователей на пишущее меньшинство и читающее большинство – ситуация, обычная для мира вне Интернета. Нам свойственно винить правительства, государственные границы, разницу уровней жизни в недопонимании других народов, однако в виртуальной среде, где все равны и отсутствуют межгосударственные границы и диктат политических систем [Возможно, не совсем верно ограничивать влияние политических систем офлайн-жизнью граждан. – Прим. ред.], мы продолжаем привычно обособляться, формируя свой субкультурный анклав. При этом, как в случае ЖЖ, сама собой выстраивается иерархическая система, где некое меньшинство «избранных» наделяется несоразмерно большим влиянием, степень которого даже трудно вообразить. Во благо или во вред подобные особенности – вопрос с долгой историей, так и не получивший точного ответа.ТЕХНОЛОГИИ: Улики под сомнением
Автор: Киви Берд
Постоянный рост доли преступлений, так или иначе совершаемых с применением компьютеров, – это вполне закономерное следствие процессов всеобщей компьютеризации. С одной стороны, остается лишь радоваться, что никому, похоже, не приходит в голову навязчивая идея винить именно компьютерные технологии в никак не снижающемся уровне преступности. С другой же стороны, не может не озадачивать определенная, скажем так, неадекватность, с которой подобного рода технологии зачастую воспринимаются в судах. Особенно это очевидно при извлечении экспертами из компьютеров доказательств вины в виде разного рода лог-файлов, содержимого технических полей в файлах и прочих данных и программ.
Имеется отчетливая тенденция к излишне завышенным оценкам достоверности подобного рода улик. Как сказано в одном из недавних решений американского суда, компьютерные записи "уникально надежны в том смысле, что они были сгенерированы компьютером, а не являются результатом записей человека"… Для любого специалиста – да и просто продвинутого пользователя – вполне очевидно, что сформулировать подобную идею мог лишь тот мыслитель, кто очень смутно представляет себе принципы работы компьютера и степень возможного контроля человека за содержимым файлов.
Конечно, среди компьютерных экспертов, участвующих в криминальных расследованиях, нет недостатка в честных и знающих людях, которые в своих выступлениях и статьях пытаются объяснить суду, полиции и обществу реальное положение дел. Они рассказывают о том, что содержимое любого лог-файла при желании можно менять; о том, что легко доступны несложные утилиты для быстрой перезаписи содержимого в технических полях файлов, невидимых обычному пользователю. О том, наконец, что грамотный злоумышленник может сделать с содержимым компьютера что угодно – как вычистить практически все обычно используемые улики, так и залить в память машины тучу фальшивых доказательств вины вполне натурального вида.
Но главная проблема в том, что компьютерные улики – это лишь наиболее очевидный пример излишнего доверия правосудия к не особенно надежным доказательствам. И если копнуть чуть глубже, то нечто похожее откроется и в других, куда более освоенных областях криминалистической науки.
ИГРУШКА
Один из наиболее известных «антиследственных» инструментов, пакет Metasploit Framework, часто используемый в компьютерных преступлениях для заметания следов, берет начало от сетевой игры Metasploit.
Никто в здравом уме не станет спорить, что анализ отпечатков пальцев является ценным и в основном надежным инструментом при всяком криминальном расследовании. Но нельзя игнорировать и тот факт, что несмотря на более чем вековую историю, методы дактилоскопии никогда не оценивались на надежность по принятым в науке критериям (см., например, материал в NewScientist com от 19 сентября 2005 г. "How far should fingerprints be trusted?"). Причина в том, что отпечатки пальцев начали использовать как веские доказательства раньше, чем стало нормой применение серьезных критериев для оценки научности метода. Сегодня это вопиющее несоответствие попросту парадоксально, поскольку подобной оценки требуют правила, регулирующие принятие научных свидетельств в судах, например, США.
Принятое американским верховным судом в 1993 году особое постановление (Daubert ruling, то есть по делу Доберта) определило пять базовых критериев, на основе которых судьям надлежит учитывать в своих решениях заключения научной экспертизы. Согласно одному из этих критериев, криминалистические методики анализа должны иметь четко определенную вероятность ошибок. Но именно этот параметр для отпечатков пальцев никогда строго не оценивался. Более того, поскольку в постановлении сделана оговорка, что судьи не обязаны привлекать критерии или «факторы» Доберта в каждом из рассматриваемых дел, то на дактилоскопию эти правила до сих пор так и не распространены.