导读 研究人员合作开发了一个周期性不稳定社会中信息战的数学模型。这篇发表在数学模型和计算机模拟上的论文的作者首次确定了大众媒体中周期性的

研究人员合作开发了一个周期性不稳定社会中信息战的数学模型。这篇发表在数学模型和计算机模拟上的论文的作者首次确定了大众媒体中周期性的宣传浪潮如何扰乱两个对立政党之间的平衡。除了为问题提供解析解之外，研​​究人员还进行了一个数值实验来说明他们的模型。

作者将他们的模型视为一种模拟现实生活中的信息战场景并高度精确地确定其结果的手段。

“对于任何使用数学模型的社会研究，关键在于引入模型的假设是否充分。他们决定研究是否会成功，并限制结果的潜在准确性，”亚历山大·彼得罗夫解释说，KIAM RAS 的领先研究员，该论文的合著者。

“这就是为什么许多假设人类行为理性的社会现象模型——也就是说，个人寻求最大化他们的利益或最小化他们的开支——未能产生有意义的结果。人类作为社会人比经济学想象的要微妙得多.

“因此，我们正试图基于更复杂的决策如何运作的概念来开发信息战模型。例如，其中一些模型是基于尼古拉斯·拉舍夫斯基(Nicolas Rashevsky)提出的神经学方案，他是俄罗斯出生的物理学家，也是数学生物学和心理学，”彼得罗夫说。

由于信息在当代社会中占主导地位，因此对其传播进行建模是一个很有前途的新兴研究方向。数学家通过制定微分方程和积分微分方程来解决这个庞大且看似主观的问题。在模拟中，最终得到更多支持者的一方被认为在信息战中击败了对方。

研究人员使用他们的模型来确定传播媒体宣传的两个对立派系的成员数量如何随时间变化。为了更现实，该模型提供了系数，这些系数考虑了信息传播的强度、某些社会群体的特征以及信息是如何被消费和遗忘的，等等。输入方程的这些系数的数值是通过整合数据获得的，因此不代表个体的人类特征。

“目前的社会研究主要针对预测信息交互的特定实例的结果，利用大量初始数据。搜索引擎查询分析就是一个例子，”MIPT 高等数学系的 Olga Proncheva 说，论文的合著者。“但这些研究的目的不是开发通用数学模型，如果我们要预测任意信息交互结果，这是必不可少的。”

先前的模型具有代表竞争方信息传播强度的恒定值。现在，MIPT 研究人员和他们的同事已经解释了这样一个事实，即真正的宣传活动的特点是媒体中的零星信息攻击。他们引入了一个代表信息战不稳定影响的变量——即一方在短时间内加强宣传。因此，表征该方信息传播强度的参数由时间的分段周期函数给出。

所得微分方程组的解析解以及随后的数值实验表明，在不稳定器运行的间歇期之后，观察到周期性行为。也就是说，如果将社会遗忘信息的能力考虑在内，宣传强度的短暂激增不会产生长期影响。

研究人员已经将他们的模型应用于解决一个实际问题。即，为一家销售视频游戏的公司制定有效的广告活动。该团队模拟了这样一种情况：消费者很早就对产品产生了兴趣，并在盗版在互联网上免费提供之前就购买了。在这种情况下，数学模型中的两个对立方是视频游戏开发商和盗版者。使用客户提供的数据，研究人员计算了方程的系数。基于他们的模型，他们成功地预测了必须多久发布一次宣传。

尽管取得了成功，但研究人员愿意冒险超越这种模式，其主要弱点是无法适应派系变化。

彼得罗夫告诉我们其中一个可能的修改：“我们使用这种模型已经有一段时间了。目前，我们正在开发一项功能，使社会团体的成员能够改变他们对一个派系的效忠到另一个，取决于影响它们的一系列参数。在我们最近名为“建模政治极化对宣传战结果的影响”的论文中，我们研究了极化现象。

“社会成员本质上更倾向于持有左翼或右翼的政治观点。我们让竞争政党之一——左翼或右翼——对大众媒体有更多的控制权。现在，问题是：如果“社会变得两极分化——即左移进一步向左移动，右移向右移动——两个对立的政党中的哪一个会受益?对媒体有更多控制权的群体会获得优势还是另一个?”

“答案并非微不足道，”彼得罗夫继续说道。“只要两极分化相对较小，更多的两极分化有利于主导媒体的一方。通过两极分化，它可以在社会中找到支持者，最终通过宣传获得稳定的多数。但是，一旦两极分化太严重， ”极端的，对媒体的更大控制没有效果，因为左派和右派无法将彼此转换为各自的观点。虽然这一结果与人们的直觉预期并不矛盾，但如果没有数学模型，仍然很难获得。”