Инфраструктура экстренных вычислений

Предотвращение наводнений

Анализ криминальных угроз

Распространение эпидемий

АНАЛИЗ КРИМИНАЛЬНЫХ УГРОЗ


Отдельной задачей данного проекта является развитие систем раннего реагирования (Early Warning System, EWS), предназначенных для поддержки принятия решений в критических ситуациях, имеющих существенный социальный эффект. К ним относятся явления, инициируемые внутренними и внешними факторами. Первые возникают за счет социодинамических процессов в самом обществе (например, разного рода акции, террористические акты, криминальные действия и пр.), вторые обусловлены реакцией общества на внешние воздействия (например, паника при пожарах или затоплениях, развитие эпидемий и пр.).

В настоящее время вычислительная социология (Computational Social Science, CSS) является весьма перспективным направлением научных исследований за рубежом. По сути, развитие данного направления стало возможным только при современном состоянии ИКТ, когда доступны источники информации о поведении индивидов (трекинг мобильных телефонов, социальные сети в Интернете и пр.). Это позволило, в свою очередь, строить модель поведения общественных групп из "первых принципов", опираясь на закономерности взаимодействия между индивидами. Наличие модельной базы дает возможность строить EWS для поддержки принятия решений в социальных системах, основываясь не на полуэвристических заключениях, присущих современным социально-политическим наукам, а на количественных оценках сценариев развития ситуации.

ACL определены следующие направления исследований.
  1. Разработка и обоснование модельных сценариев возникновения критических ситуаций в социальных системах. Под сценарием, с точки зрения EWS, понимается совокупность математических моделей и реализующих их прикладных пакетов под управлением VLUC, описывающих весь процесс эволюции социальной системы (сообщества индивидов). В рамках развития ACL это направление ограничено теми явлениями, для которых допустимо получение в режиме реального времени количественных данных измерений их активности. В демонстрационной EWS основной источник данных – это социальные сети в Интернете. Поэтому под критическими ситуациями подразумеваются флешмоб-акции, подготовка которых проводится в социальных сетях, а также неожиданные эксцессы, связанные со скоплением большого количества людей (провокации, террористические акты, паника и пр.).

  2. Моделирование социальных процессов на основе формализма комплексных сетей. Комплексные сети представляют собой аппарат динамики сообществ на основе учета взаимосвязей отдельных индивидов; в отличие от аналогичных подходов (например, мультиагентных систем) они позволяют определить однозначную взаимосвязь между моделями микро- и макроуровней. При этом характеристики комплексных сетей определяются предметной областью. В рамках исследований ACL рассматриваются:

  3. (а) криминальные сети,
    (б) социальные сети интересов в Интернете,
    (в) контактные (эпидемиологические) сети, характеризующие распространение эпидемий.

  4. Моделирование динамики больших толп – специфическая задача, для которой аппарат комплексных сетей не всегда эффективен вследствие слабой связности отдельных объектов. Данное направление имеет ключевое значение для определения рисков, связанных со скоплением людей, при террористических актах, пожарах, затоплениях; решение обратной задачи позволяет организовать эвакуацию с минимизацией потерь. С точки зрения эволюции социальных систем данная задача является завершающей для сценариев развития критической ситуации; именно она определяет соответствующие риски.

  5. Метрологический анализ социальных сетей – оценка неопределенности. Социальные сети в Интернете, являясь открытым источником информации о взаимосвязях индивидуумов, являются лишь "слепком" общественных отношений в силу смещенности и недостоверности предоставляемой пользователями информации. При этом сам процесс получения информации путем мониторинга социальной сети дает возможность доступа лишь к выборочной информации, ограниченной совокупно политикой оператора сети, объемами данных и физической возможностью доступа к ресурсам в текущий момент времени. Таким образом, это заставляет рассматривать процесс получения информации на основе социальных сетей как измерения, а также развивать соответствующие средства и методы измерений и метрологического анализа. В частности, этот подход обеспечивает возможность количественной оценки неопределенности.

Данное направление исследований сводится к параллельному развитию методов и моделей CSS и решению (посредством VLUC) ряда задач, демонстрирующих возможности EWS нового поколения в соответствии с парадигмой UC. Это обеспечит не только выполнение проекта, но и становление в НИУ ИТМО нового научного направления в области вычислительной социологии (как раздела ИКТ).