Ниже — детально сформулированное задание на разработку агентной модели (ABM) распространения дезинформации (фейков) в социальной сети. Задание разбито на цели, предположения, параметры агентов и сети, правила поведения и механизмы распространения, экспериментальную дизайн‑часть, метрики эффективности и валидации, а также рекомендации по использованию результатов для политик модерации.

Цель и объём модели

Цель: смоделировать механизмы распространения фейковой информации в онлайновой социальной сети, оценить эффективность различных мер модерации (флагирование, демпфирование, удаление, блокировка, просвещение), выявить уязвимые точки сети и предложить рекомендации по ограничению распространения при минимальных побочных эффектах.Уровень детализации: агенты — пользователи (индивидуальные) с поведенческими характеристиками; сеть — связная социальная топология с сообществами; время — дискретные шаги (или событийно-ориентированное).Ограничения/предположения: контент рассматривается как дискретные «заражающие» единицы (поста/тезиса); агент принимает решение о просмотре/поделении на основе своих характеристик и сигналов от сети; часть акторов — боты/координированные кампании.

Параметры агентов (рекомендуемый набор)

Идентификация:уникальный id, тип (обычный пользователь, бот, авторитет/медиа, модератор).Демография/поведенческие характеристики:активность (постов/репостов в единицу времени),вероятность просмотра ленты (внимание),склонность к риску/импульсивность (порог для репоста),доверие к источникам (trust score),уровень критического мышления/скептицизма (credibility threshold),политическая/идеологическая позиция (позиция на одном или нескольких измерениях),эмоциональная восприимчивость (реактивность на эмоциональный контент),память/забывание (время, после которого контент «не важен»),социальное влияние (устойчивый коэффициент влияния — followers, репутация),восприимчивость к поведенческим сигналам (социальное доказательство),склонность к проверке фактов (fact-check propensity).Динамические состояния:статус по конкретному мему: невоздействованный/экспонирован/верит/распространяет/опровергает/забыл,скорость реакции (задержка между экспозицией и решением),количество предыдущих экспозиций к тому же контенту.

Параметры сети и топологии

Типы топологий для экспериментов:масштабно‑свободные (scale-free) — для моделирования хабов/инфлюенсеров,малый мир (small‑world) — высокая кластерность + короткие пути,случайные графы Эрдёша‑Реньи,реальные сети/субсети, извлечённые из данных (если доступны).Структурные характеристики:распределение степеней (degree distribution),коэффициент кластеризации,средняя длина пути,модульность/сообщество (community structure),гомофилия по признакам (homophily, например по идеологии),направленность связей (follower → followed),вес связей (strength/interaction frequency).Дополнительно:пропорция ботов/координированных аккаунтов,наличие медиа‑аккаунтов/фактчекеров как отдельных узлов.

Правила поведения агентов и механизмы распространения

Экспозиция:агент получает контент, если хотя бы один сосед, за которым он следит, поделился им или если алгоритм рекомендаций показал контент.Решение о том, верить/не верить/репостить:модель вероятности репоста P_share = f(content_virality, perceived_credibility, social_proof, alignment_with_beliefs, emotional_valence, agent_activity),perceived_credibility = function(source_reputation, internal_credibility_threshold, number_of_exposures, consistency_with_beliefs, fact_check_signals).Влияние повторных экспозиций:эффект усиления (сложное заражение): несколько экспозиций повышают вероятность принятия/распространения (пороговые или кумулятивные модели).Простые vs. сложные модели заражения:в одном варианте — «простая» передача по вероятности (SIR-подобно),в другом — модель порогов (Granovetter): агент репостит, если доля соседей, распространяющих контент, превышает порог.Алгоритм ленты (ranking):модель ранжирования, отдающая приоритет популярному/высоко‑вовлечённому контенту; имитировать демпфирование/увеличение видимости.Реакции на модерацию:получение флага/предупреждения уменьшает perceived_credibility и/или вероятность репоста,удаление контента убирает дальнейшее распространение,демпфирование снижает видимость (probability_of_exposure),блокировка/приостановка уменьшает влияние узла.Фактчекинг/опровержение:агент может получить корректирующий контент; вероятность изменения веры зависит от доверия к источнику опровержения и когнитивных факторов (консервативность убеждения).Поведение ботов/координированных аккаунтов:высокая активность, скоординированная начальная рассылка, более низкий порог проверки фактов.Секундарные механизмы:отток пользователей (unfollow/unfriend) при постоянных опровержениях,формирование/укрепление «эхо‑камер» через rewiring (добавление/удаление связей).

Экспериментальный дизайн и параметры симуляции

Инициализация:размер сети (N), степень начальной связности,начальные «сиды» фейка: количество и распределение (хабы/случайные/координированные),пороговые и распределённые параметры агентов (гистограммы/распределения).Время моделирования: до достижения стационарного состояния или фиксированного числа шагов.Сценарии/интервенции:baseline — без модерации,раннее вмешательство (удаление/демпфирование через t0 от запуска),целевое вмешательство (удаление постов от хабов, приоритетное флагирование по авторитету),массовое обучение/инокуляция (пред‑предупреждение населения),фокус на сетевые мосты (жесткая модерация узлов, связывающих сообщества),смешанные стратегии (флагирование + демпфирование + таргетированное удаление).Прогнозируемые факторы для варьирования: доля ботов, гомофилия, алгоритм ленты, шум в восприятии credibility.

Метрики эффективности модели и показатели результата

Метрики распространения:покрытие/reach: доля пользователей, которые были экспонированы (exposed) к контенту,заражённость/penetration: доля пользователей, которые поверили в фейк (believers),распространение/propagation: доля пользователей, которые поделились (sharers),размер каскада (cascade size) и распределение размеров каскадов,глубина каскада (max hop), ширина и средняя длина цепочки,скорость распространения: время до пика/время до 50% покрытия,базовое R0_инфо — среднее число новых расшариваний на одного «заражённого».Метрики устойчивости/влияния сети:изменение модульности/кластеризации (влияние на эхо‑камеры),индекс централизации/концентрации влияния,показатель «чувствительности» (как быстро рост зависит от небольших изменений параметров).Оценка мер модерации:снижение reach и sharers при вмешательствах,время до локализации (containment time),эффективность на единицу ресурса (reduction per moderation_cost),побочные эффекты: ложные удаления/флагирование (precision/recall), снижение распространения правдивой информации, увеличение поляризации.Социально‑поведенческие последствия:доля агентов, у которых поменялись убеждения,долговременная приверженность (пersistence) ложных убеждений после опровержения.Метрики для валидации/сопоставления с данными:распределение размеров каскадов (CCDF) — сравнение с эмпирическими,временные паттерны активности (интенсивность по времени),статистические тесты (KS‑test, KL divergence) между модельными и реальными распределениями.

Валидация и калибровка модели

Источники данных:эмпирические треки распространения (Twitter/X, Reddit, VK, Telegram, Facebook) и метаданные о репостах/RT/retweet chains,базы fact‑check (Snopes, Poynter, WHO, локальные фактчек‑ресурсы),данные о ботах (Botometer, вручную аннотированные наборы),результаты A/B‑тестов платформ (если доступны).Подходы к калибровке:детерминированная подгонка ключевых параметров под эмпирические распределения (cascade size, скорость),использование Bayesian inference / Approximate Bayesian Computation (ABC) для оценки параметров,оптимизация по многим целям (multi‑objective calibration) — одновременно подгонять временные и структурные метрики.Проверки/верификация:sensitivity analysis (One‑at‑a‑time и глобальная — Sobol), чтобы выявить наиболее влиятельные параметры,cross‑validation: калибровка на одном наборе событий — тестирование на других,репликация известных кейсов (ретроспективное моделирование конкретных фейк‑кампаний) — сравнение деталей каскадов,стресс‑тесты: проверка на устойчивость результатов к шуму/ошибкам в данных.Метрики качества подгонки:RMSE/MAE для временных рядов распространения,KL divergence / JS divergence для распределений размеров каскадов,AUC/ROC для моделей классификации (если добавлен модуль детектора).

Использование результатов для разработки политик модерации

Выявление эффективных стратегий:раннее таргетирование сидов и хабов — если модель показывает, что удаление постов от хабов резко снижает reach, рекомендовать быстрое реагирование на хабах;демпфирование/дополнительная проверка — если алгоритмическое снижение видимости оказывается почти столь же эффективным, но с меньшими побочными эффектами, предложить поэтапную демпфинг‑политику;таргетирование мостов между сообществами — закрывает распространение между кластерами с минимальными вмешательствами.Баланс эффективности и свободы слова:использовать модель для оценки trade‑offs: эффективность подавления vs. процент ложноположительных блокировок правдивых сообщений; строить кривые «эффективность/риски» и предлагать пороговые политики.Определение приоритетов модерации:при ограниченных ресурсах — приоритизировать вмешательства по ожидаемому снижению распространения (marginal benefit per cost).Разработка ответных стратегий:оптимальные места и время размещения корректирующего контента (кто должен опровергать, когда, с каким сигналом доверия),инокуляционные кампании (prebunking): модель может показать, какая доля населения требует «инокации» для предотвращения всплеска.Оценка непреднамеренных последствий:смоделировать эффекты усиления поляризации/ухудшения доверия к платформе и включить их в KPIs.Практические рекомендации:набор KPI для мониторинга в продакшне (reach_fake, time_to_contain, false_positive_rate модерации, доводов доверия),регулярная переоценка модели на новых данных и A/B тестирование политик на живой платформе.

Техническая реализация и требуемые материалы

Платформы и инструменты: NetLogo (быстрая разработка), Mesa (Python), Repast/AnyLogic (скейлинг), networkx/igraph для анализа графов; базы данных для логирования; визуализация каскадов.Масштабирование: возможность моделировать от 10^4 до 10^7 агентов (для больших сетей использовать агрегирование/гетерогенное представление).Репозитории/процесс:код, параметры, сценарии, датасеты и инструкцию по воспроизведению,модульная архитектура: ядро (сеть + агенты), модуль модерации, модуль алгоритма ленты, модуль фактчекинга.Эксперименты и отчётность:набор сценариев (baseline + N вмешательств),sensitivity analysis, uncertainty quantification,интерактивные панели для визуализации результатов (dashboards).

Этические и правовые аспекты

Конфиденциальность данных: обеспечить анонимизацию/агрегацию при использовании реальных данных.Риски злоупотребления: ограничить детали, которые могут помочь злоумышленникам оптимизировать кампании (например, точные алгоритмы детекции).Транспарентность: документировать предположения и ограничения модели.Тестирование на отсутствие предвзятости: проверять, не приводит ли модерация к непропорциональным ограничениям для маргинальных/меньшинственных групп.

Ожидаемые результаты и deliverables

Рабочая модель (исходный код) с настраиваемыми параметрами и несколькими сценариями вмешательств.Набор отчётов: описательная статистика по каждому сценарию, визуализации каскадов и временных рядов, sensitivity analysis, рекомендации по политике на основе cost‑benefit.Руководство по использованию модели и интерпретации результатов.Предложение KPI для мониторинга в продакшне и протокол A/B‑тестирования политик.

Краткие рекомендации по приоритетам модели:

Начать с простых моделей принятия решения (вероятностный логит/пороговый), затем добавить сложные механизмы (распространение по повторным экспозициям, влияние рекомендационного алгоритма).Калибровать на небольших эмпирических кейсах, затем масштабировать и проводить sensitivity analysis.Включить целевые сценарии модерации (раннее вмешательство, таргет на хабов, демпфирование) и оценить побочные эффекты (ложные удаления, поляризация).

Если хотите, могу:

подготовить шаблон спецификации параметров (список переменных с диапазонами и предложенными начальными значениями);предложить конкретные алгоритмы принятия решений для агентов (формулы для P_share, perceived_credibility);описать пример набора экспериментов и визуализаций для отчёта.