Георгий Почепцов - Виртуальные войны. Фейки

Анализ работы российских троллей и распространение их информации в Твиттере привел исследователей к интересным результатам [548] Badawy A. a. o. Analyzing the Digital Traces of Political Manipulation: The 2016 Russian Interference Twitter Campaign // arxiv.org/pdf/1802.04291.pdf . . Дезинформация, которую они производили, а анализировался массив с 16 сентября по 21 октября 2016 г., более широко распространялась дальше консерваторами, чем либералами. Российских троллей, распространявших консервативные взгляды, было в 4 раза больше, чем либеральных. Однако тролли-консерваторы произвели в 20 раз больше контента. А среди тех, кто делал ретвиты, было в 30 раз больше консерваторов, чем либералов.

Западные аналитики вписывают Путина в ручной контроль ключевых медиа вопросов. Они приходят к выводу, когда именно Путин применяет ручной контроль. Для этого необходимо проявление одного или нескольких следующих факторов:

• контроль политической системы, то есть для борьбы с внутренними политическими вызовами, например, от российских губернаторов и олигархов в начале двухтысячных, включая атаки на частные медиа олигархов, а также выигрыш в переизбрании в последующие годы,

• политическая легитимность, то есть в управлении ключевыми экономическими вопросами и в ответ на протесты, такие, как забастовка 2009 в Пикалево, после которой он публично унизил алюминиевого магната Олега Дерипаску, или послевыборные демонстрации 2011,

• представление о российской национальной безопасности и жизненно важных национальных интересах, то есть в работе с внутренним терроризмом, в ответ на украинскую оранжевую революцию 2004 и протесты на Майдане в 2013–2014, управление в 2008 г. в войне с Грузией, российской аннексией Крыма [549] Zakem V. a. o. Mapping Russian media network. Media’s role in Russian foreign policy and decision-making // www.cna.org/CNA_files/PDF/DRM-2017-U-015367-3Rev.pdf . .

Все это уже реализованные «отклонения» социальной системы, когда события полностью вышли из-под контроля. Более успешна та политика, которая является не реактивной, а проактивной. Но госуправление слабо оперирует с будущими событиями.

При этом мы забываем, что на сегодня созданы мощные системы предсказания социальных беспорядков в рамках военных исследований [550] Open Source Indicators (OSI) // www.iarpa.gov/index.php/research-programs/osi . [551] Weinberger S. Spies to use Twitter as crystal ball // www.nature.com/news/2011/111017/full/478301a.html . [552] Weinberger S. Social science: web of war // www.nature.com/news/2011/110330/full/471566a.html . [553] Ball P. News mining might have predicted Arab Spring // www.nature.com/news/2011/110913/full/news.2011.532.html . [554] Leetaru K. Culturomics 2.0.: forecasting large scale human behavior using global use media tone in time and space // firstmonday.org/article/view/3663/3040 . [555] Goodman L.M. The EMBERS project can predict the future with Twitter // www.newsweek.com/2015/03/20/embers-project-can-predict-future-twitter-312063.html . [556] Ramakrishnan N. a. o. «Beating the News» with EMBERS: Forecasting Civil Unrest using Open Source Indicators // www.cs.umd.edu/~srin/PDF/2014/embers-conf.pdf . [557] Qi H. a. o. Open source data reveals connection between online and onstreet protest activity // www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4944590/ . [558] Tucker P. Military-Funded Study Predicts When You’ll Protest on Twitter // www.defenseone.com/technology/2016/02/military-funded-study-predicts-when-youll-protest-twitter/126156/ . [559] Tucker P. Can the Military Make a Prediction Machine? // www.defenseone.com/technology/2015/04/can-military-make-prediction-machine/109561/?oref=d-river . . Тем более в далекие времена начального периода применения цветных революций для смены режимов было зафиксировано, что наблюдения над социальной активностью граждан дают возможность определять время включения в этот процесс: это должно быть время возрастания активности, а не период ее падения.

Уже в 2012 г. в рамках современных подходов военным, например, удалось предсказать вариант так называемой мексиканской арабской весны и протесты в Бразилии и Парагвае. Следует признать это хорошим результатом.

Каждая страна имеет горячие споры и дискуссии в сфере политики и экономики. От победы в этих коммуникациях с гражданами зависит будущее продвижение страны, те пути, которые она изберет для себя на десятилетия вперед. Именно поэтому эти информационные битвы бывают такими яростными, а население всегда вовлекается в них. Президентские выборы являются пиком таких дискуссий в любой стране. А современное смещение политики в сторону популизма, как в США, так и в Европе, делает эти споры еще более яростными.

Если российские избирательные интервенции в президентские выборы в США вызвали и массовое обсуждение, и судебное разбирательство только потому, что шли извне, то внутренние, или британско-американские, как в случае выборов Трампа, вообще могли пройти незамеченными, если бы в выборах не было российского следа.

А. Никс, директор Cambridge Analytica, так охарактеризовал их вхождение на выборы: «Американский политический рынок является наиболее конкурентным и враждебным в мире. Множество специалистов отказались работать на Трампа, поскольку не верили, что у него есть наименьший шанс на победу. Cambridge Analytica поступила наоборот. Мы инвестировали в Трампа» [560] Wood P. The British data-crunchers who say they helped Donald Trump to win // www.spectator.co.uk/2016/12/the-british-data-crunchers-who-say-they-helped-donald-trump-to-win/ . .

Основная идея, с которой они работали, это психографическое определение человека по пяти параметрам — открытость, сознательность, согласие, экстравертность, невротизм. У них в базе уже был миллион личностных тестов американцев. Люди оценивали себя по 120 высказываниям типа: Я не нравлюсь себе, Я принимаю поспешные решения и под.

На следующем шаге они могли перенести все это на 230 миллионов человек электората. Это можно сделать, поскольку Cambridge Analytica уже имела 4000–5000 информационных характеристик о каждом взрослом американце. Это возраст, пол, национальность, какие журналы читают, какие программы смотрит, что ест и пьет, на какой машине ездит.

В основе переноса характеристик на поведение лежали два допущения. Во-первых, люди, которые покупают то же самое, имеют те же привычки, будут иметь одинаковые личностные характеристики. Во-вторых, эти личностные характеристики помогают предсказать, вы пьете Пепси или Коку, вы за Клинтон или Трампа. Никс подчеркнул, что поведение вытекает из личности.

Никсу нравится цитировать фразу, которую произнес Ф. Лунц, известный республиканский исследователь общественного мнения, который в свое время проверял на фокус-группах все выступления Дж. Буша-младшего. Лунц сказал: «Больше нет экспертов, кроме Cambridge Analytica. Они были дигитальной командой Трампа, которые смогли вычислить, как выиграть» [561] Lusher A. Cambridge Analytica: Who are they, and did they really help Trump win the White House? // www.independent.co.uk/news/uk/home-news/cambridge-analytica-alexander-nix-christopher-wylie-trump-brexit-election-who-data-white-house-a8267591.html . .

Cambridge Analytica, например, поняла, как молодые белые консерваторы хорошо реагируют на фразы «осушить болото», «глубинное государство», что им нравится идея большой стены от мигрантов. И все эти идеи активно эксплуатировал Д. Трамп в своих выступлениях.