Анализ личности через профиль соцсетей. Интернет-разведка
Для определения общей тенденции публикаций человека рассматривается понятие дискурса, в общем смысле определяемое как речь, выступление, рассуждение.
Заслуживает внимание работа Сергеевой А.С., Кирилова Б.А. и Ворониной Е.Ю., в которой авторами были проанализированы дискурсные практики виртуального профессионального сообщества IT-специалистов Habrahabr.ru, которые были представлены в виде комментариев к статьям. Основная задача исследования – понять, «служит ли данное общение цели нахождения ответов в рамках текущей профессиональной деятельности или же для успешного функционирования подобного сообщества необходимо нахождение множественных коммуникаций внутри сообщества и множественных целей участников сообщества, которые сплачивают сообщество и превращают сервис по поиску информации в живой социальный организм с комплексной иерархией и сложными интенциями» [42, с. 84]. Исследование показало, что для изучения дискурса профессионального виртуального сообщества как профессионального дискурса особого типа, конституирующего поведение своих членов и транслирующего определённый набор тем и «разрешённых» способов высказывания, необходимо решение задач: 1) анализа лингвистического содержания дискурса профессионального виртуального сообщества методами лингвостатического анализа, 2) анализа концептуальной структуры высказываний в сообществе с помощью алгоритмов кластеризации k-means, 3) анализа отношений «Мы – Они» как маркера сформированности системы власти и угнетения в рамках сообщества методами критического анализа дискурса. Использованные методы показали возможность определения содержания дискурса сообщества, концептуальной структуры высказываний, а также выявления дискурса о «Других» [Там же].
По мнению Волковой А.Г., дискурсивный анализ предполагает рассмотрение текста с различных позиций: не только с лингвистической, но и с психологической, социологической (текст как продукт социума, определённой социальной группы), культурологической – так как для дискурса важны не только языковые средства, использованные в том или ином тексте, но и ситуация произнесения /написания текста [12].
Дискурс-анализ может распадаться на следующие этапы (по Волковой):
анализ текста с формальной точки зрения (лексические, грамматические, синтаксические средства),
взаимоотношения текста и его интерпретации (движение от текста к дискурсу),
рассмотрение влияния на дискурс различных контекстов (культурного, политического, социального и т. п.) [12].
Рассматривая вопрос влияния социальных сетей на жизнь человека, обратимся к работе Ефимовой Г.З. и Зюбан Е.В., где приводятся примеры того, как частные лица, маркетологи, экономисты и рекрутеры извлекают материальную и нематериальную выгоду из «открытой публичности» данных о пользователях – для составления впечатления о кандидате, претендующем на вакантное место в компании, рекрутеры часто посещают их страницы в социальных сетях, что стало негласным правилом (особенно для зарубежных компаний). Именно поэтому многие потенциальные работники заинтересованы в презентации себя как профессионала через социальные сети. Однако некоторые пользователи из числа публичных лиц заводят официальные страницы в социальных сетях для размещения «серьёзной» информации о себе и «неофициальные» (как правило, под другим именем, фамилией или никнеймом, известным и доступным только их родственникам, и близким друзьям) [19].
Практикуя такое поведение, пользователь рискует тем, что информация с непубличной страницы может стать доступна широкому кругу пользователей вследствие взлома, ошибки в настройках приватности, распространение информации людьми из числа доверенных лиц (друзей) и по иным причинам [Там же].
Согласно исследованиям, проведённым в 2014 г. глобальным ресурсом по трудоустройству CareerBuilder, «51 % потенциальных работодателей во всём мире отвергают кандидатов после изучения их аккаунтов в социальных сетях, в 2013 г. данный показатель составлял 43 %, а в 2012-м – 34 %. Пятью главными причинами отказа кандидатам в связи с их изучением через социальные сети были: провокационные фотографии или информация о себе; сведения о том, что они употребляют алкоголь или наркотики; распространение данных, порочащих их прежних нанимателей или коллег; плохие навыки общения; замечания дискриминационного характера, относящиеся к расовой, половой и религиозной принадлежности людей» [Там же, с. 5]. По материалам сайта «Ведомости» «почти половина (43 %) американских работодателей, принимавших участие в опросе Wall Street Journal, признались, что резко изменили своё мнение о кандидате в худшую сторону после посещения его страниц в социальных сетях. И только 19 % подчеркнули, что добытая таким образом информация добавила очков кандидату».
Также справедливо замечание авторов о невозможности интерпретации поведения пользователя в социальной сети без влияния субъективного мнения, стереотипных оценок и суждений. Например:
• постоянное нахождение в сети может свидетельствовать о том, что человек не способен сконцентрироваться на работе;
• большое количество фотографий из путешествий и демонстрирование дорогих вещей может свидетельствовать о больших финансовых притязаниях кандидата;
• если все обновления на странице приходятся на период с 9 до 18 часов (рабочее время), вряд ли человек является добросовестным сотрудником;
• не очень хорошо, если активность в социальной сети кандидат проявляет ночью – скорее всего, он – «сова» и утром долго входит в рабочий режим [19].
Наконец, мы сходимся во мнении с этими авторами о том, что анализ страницы кандидата экономит время на составление первого впечатления о нём, которое традиционно формируется во время собеседования.
1.3. Теоретико-методологическое обоснование основных методов интернет-разведки
Разведка на основе открытых источников (англ. Open source intelligence, OSINT) – одна из разведывательных дисциплин, включающая в себя поиск, выбор и сбор разведывательной информации, полученной из общедоступных источников, и её анализ [25].
Самуэль Уилсон, который был руководителем Разведывательного управления Министерства обороны США в 1976–1977 гг., отмечал, что «90 процентов разведданных приходит из открытых источников и только 10 за счёт работы агентуры» [26].
В качестве источников выступают: СМИ, интернет-сообщества и контент, созданный пользователями (социальные сети, блоги, тематические форумы), а также публикации (отчёты, статьи, журналы, газеты).
Обращаясь к работам отечественных авторов, следует сказать, что определение разведки на основе открытых данных строго не определено. Так, Мовчан А. В. в своей работе приводит целый ряд терминов, характеризующих деятельность по гласному и негласному поиску и получению информации из открытых и закрытых информационных систем, контролю за сообщениями, которые передаются в компьютерных сетях («компьютерная разведка», «компьютерный поиск», «компьютерный шпионаж», «аналитическая разведка», «аналитическая разведка средствами Интернет», «информационно-аналитическая работа в интернете», «компьютерный мониторинг», «киберразведка»), отмечая при этом то, что в нормативно-правовых актах и научных публикациях по данной тематике отсутствует единое терминологическое толкование сущности, задач и методов компьютерной разведки [32, с. 107].
При этом разведка на основе открытых данных, используемая как метод в нашей работе, лежит в той области, которая не затрагивает ограничения Конституционных прав и свобод человека.
Мовчан А.В. также отмечает, что в современных условиях противодействия преступности компьютерная разведка:
становится одним из самых востребованных оперативно-поисковых мероприятий, которое заключается в поиске и получении оперативной информации из компьютерных систем и сетей, доступ к которым не ограничивается их собственником, владельцем или держателем или не связан с преодолением системы логической защиты, с целью выявления сведений криминогенного и криминального характера;