Фото: АР
Алгоритм позволяет находить источники слухов, спама и компьютерных вирусов
Швейцарские ученые разработали алгоритм, позволяющий точно определять источник слухов в социальной сети. Метод может использоваться для мониторинга эпидемий, террористических атак и оппозиционной политической активности, пишет Газета.Ru.
Исследовательская группа из Лаборатории ауидовизуальных
коммуникаций при Федеральной политехнической школе Лозанны (EPFL),
работающая под руководством Педру Пинту, представила математический алгоритм,
который может сильно облегчить работу не только криминалистам, но и социологам,
маркетологам, медикам и даже обычным пользователям сетевых сервисов.
Как утверждают ученые, этот метод можно использовать для поиска источника любого информационного сигнала в
массиве данных, циркулирующих в социальной сети, членом которой является
человек. Для определения источника достаточно всего несколько членов этой сети,
подчеркивают авторы исследования.
"Проанализировав с учетом временного фактора и некоторых других доступных
параметров сообщения, присланные всего 15–20 участникам сети, наш алгоритм
восстановит траекторию распространения этой информации и найдет ее источник", -
комментирует результаты исследования Педру Пинту.
С помощью данного алгоритма, отмечают ученые, можно также
определить источники спам-рассылок, вредоносных программ и компьютерных вирусов.
Как сообщают ученые, эффективность их алгоритма не
ограничивается Сетью, ее также можно использовать для локализации и
обезвреживания источников эпидемии.
"Мы протестировали алгоритм на эпидемических данных,
полученных в ЮАР и предоставленных профессором Андреа Ринальдо из Лаборатории
экогидрологии. Построив модель местного водоснабжения, включающую речную сеть,
очистные сооружения, водопроводы, естественные водоемы, цистерны-отстойники и
прочие промежуточные элементы, мы смогли локализовать инфекционные очаги
холеры, опираясь на мониторинг очень небольшой группы деревень", - рассказывает
Пинту.
Эффективность алгоритма была продемонстрирована авторами a
posteriori, то есть на основе данных, собранных уже после того, как произошло
событие – эпидемия холеры, распространение слуха или атака террористов. Между
тем авторы не сомневаются, что разработанный метод окажется чрезвычайно
эффективным в мониторинге и предотвращении подобного рода ситуаций.
Отметим, ранее математики выяснили механизм распространения и причину успешности популярных мемов.