СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ АНАЛИЗА ДАННЫХ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ ЭКСТРЕМИЗМУ И ТЕРРОРИЗМУ

MODERN TECHNOLOGIES FOR ANALYZING SOCIAL MEDIA DATA TO COUNTER EXTREMISM AND TERRORISM

Pironzoda Safarali Umarali

Listener, Academy of Management of the Ministry of Internal Affairs of Russia, Russia, Moscow

Аннотация. Настоящая статья посвящена обзору и анализу современных технологий, применяемых для обработки и интерпретации больших объемов данных, генерируемых в социальных сетях, с целью раннего выявления, мониторинга и противодействия экстремистской и террористической деятельности. Рассматриваются ключевые методы машинного обучения, анализа графов, обработки естественного языка и визуализации данных, которые используются для идентификации угроз, картирования сетей радикализации и прогнозирования потенциально опасного поведения. Особое внимание уделяется этическим аспектам и проблемам конфиденциальности при использовании этих технологий в контексте обеспечения национальной безопасности.

Abstract. This article reviews and analyzes modern technologies used to process and interpret large volumes of data generated on social media for the early detection, monitoring, and countering of extremist and terrorist activity. Key methods of machine learning, graph analysis, natural language processing, and data visualization used to identify threats, map radicalization networks, and predict potentially dangerous behavior are discussed. Particular attention is given to the ethical and privacy aspects of using these technologies in the context of national security.

Ключевые слова: анализ социальных сетей, противодействие терроризму, машинное обучение, обработка естественного языка, анализ графов, выявление угроз, большие данные.

Keywords: Social media analysis, counter-terrorism, machine learning, natural language processing, graph analysis, threat detection, big data.

Стремительное развитие информационных технологий и повсеместное распространение социальных сетей (таких как X (ранее Twitter) (принадлежат Meta, признана экстремистской и запрещенной в России), Facebook (принадлежат Meta, признана экстремистской и запрещенной в России), Telegram, VK и др.) радикально изменили ландшафт угроз национальной безопасности. Экстремистские и террористические организации активно используют эти платформы не только для пропаганды, вербовки новых членов и сбора средств, но и для координации своих действий, в том числе планирования атак [1, c. 30]. Скорость распространения дезинформации и радикализирующего контента в социальных сетях многократно превышает возможности традиционных методов правоохранительных органов. В ответ на эту динамику возникла острая необходимость в разработке и внедрении передовых, автоматизированных технологий анализа больших данных социальных сетей. Эти технологии призваны обеспечить проактивный подход к мониторингу, позволяя выявлять аномалии, паттерны поведения и скрытые связи, указывающие на потенциальную угрозу.

Основным источником данных для анализа являются открытые и частично закрытые API социальных платформ. Ключевыми типами данных являются текстовые сообщения, метаданные (время публикации, геолокация, тип устройства), медиафайлы (изображения, видео) и данные о взаимодействиях (репосты, лайки, комментарии). Главный вызов заключается в колоссальном объеме и разнородности (гетерогенности) этих данных. Необходимо не только эффективно собирать и хранить петабайты информации, но и справляться с «шумом» – огромным количеством нерелевантного контента. Кроме того, экстремисты постоянно меняют тактику, используя зашифрованные каналы, кодирование языка (мемы, сленг, эвфемизмы) и временные аккаунты, что требует постоянного обновления алгоритмов детекции.

Обработка естественного языка является краеугольным камнем в анализе контента социальных сетей. Первоначальные методы фокусировались на частотном анализе ключевых слов, однако современные подходы используют глубокое обучение, в частности рекуррентные нейронные сети и трансформеры (например, BERT, GPT-подобные модели), адаптированные для выявления специфического жаргона и идеологически окрашенной лексики. Данные модели позволяют проводить:

1. Автоматическое определение сообщений, содержащих призывы к насилию, пропаганду или вербовку.

2. Оценку уровня агрессии, враждебности или эмоционального вовлечения автора.

3. Идентификацию новых или развивающихся тем, связанных с радикализацией, часто до того, как они станут широко известны [2].

Особенно важным является мультимодальный анализ, сочетающий обработку естественного языка с компьютерным зрением для анализа изображений и видео, которые могут содержать символику, инструкции или зашифрованные послания.

Терроризм и экстремизм по своей сути являются сетевыми явлениями [3, c. 2498]. Анализ графов или графовый анализ позволяет моделировать социальные сети как математические структуры, где пользователи (узлы) связаны отношениями (ребрами) [4, c. 47]. Этот подход критически важен для:

1. Выявления лидеров, модераторов групп и наиболее влиятельных распространителей контента с использованием метрик центральности (например, междуузловая центральность, степень).

2. Обнаружения скрытых связей между, казалось бы, независимыми пользователями или группами.

3. Идентификации скоординированного поведения, такого как «ботофермы» или внезапное формирование кластеров вокруг новой темы.

Алгоритмы, такие как обнаружение сообществ и анализ путей, помогают понять, как информация (или дезинформация) распространяется внутри сети и как быстро происходит «заражение» новыми идеями.

Современные системы противодействия стремятся перейти от реактивного реагирования к проактивному прогнозированию. Для этого используются продвинутые модели машинного обучения, включая ансамблевые методы и нейронные сети. Модели обучаются на исторических данных о пользователях, которые были идентифицированы как вовлеченные в экстремистскую деятельность, для выявления предиктивных индикаторов. Эти индикаторы могут включать: резкое изменение частоты публикаций, переход на более радикальный язык, начало взаимодействия с известными экстремистскими аккаунтами или изменение географической активности. Система раннего предупреждения генерирует оценки риска для отдельных пользователей или групп, позволяя правоохранительным органам сосредоточить ресурсы на наиболее вероятных угрозах.

Таким образом, технологии анализа данных социальных сетей стали незаменимым инструментом в арсенале сил, противодействующих экстремизму и терроризму. Интеграция методов обработки естественного языка, графового анализа и глубокого машинного обучения позволяет трансформировать хаотичный поток информации в структурированные данные для принятия решений. Однако эффективность этих систем напрямую зависит от их способности адаптироваться к постоянно меняющимся тактикам злоумышленников и от способности общества решать сложные этические вопросы, связанные с массовым мониторингом. Будущее противодействия терроризму в цифровой среде лежит в развитии более точных, объяснимых (Explainable AI, XAI) и этически обоснованных систем, способных работать в условиях постоянного противоборства с теми, кто стремится использовать свободу общения для подрыва общественной безопасности. Дальнейшие исследования должны быть сосредоточены на кросс-платформенном анализе и разработке методов, минимизирующих ложные срабатывания при сохранении высокой прогностической ценности.