Co wspólnego ma polityka z matematyką? Kilka uwag o grach masowo równoległych i modelowaniu wojny informacyjnej

W życiu codziennym polityka otacza nas z każdej strony. Jadąc do pracy słyszymy w aucie rozmowy dnia z politykami, wieczorem oglądamy wydania magazynów informacyjnych, a w trakcie dnia bombardują nas newsy podawane przez różne portale internetowe. Te ostatnie wiadomości nie zawsze są prawdziwe, zdarzają się w nich przekłamania a nawet manipulacje. Jak zatem rozróżnić dobrą informację od fałszywej? I czy w XXI wieku mają miejsce wojny informacyjne?

Naukowcy z Wyższej Szkoły Informatyki i Zarządzania zakończyli właśnie projekt grantowy Podkarpackiego Centrum Innowacji pt. „Gry masowo równoległe i modelowanie wojny informacyjnej za pomocą Web Mining i analizy Big Data”. W projekcie zweryfikowano komponenty oprogramowane w środowisku R dla analizy dyskursu politycznego w Polsce – przeanalizowano fale informacyjne w kontekście 780 polityków Sejmu i Senatu dwóch ostatnich kadencji oraz 6 partii politycznych.

Fale informacyjne (z którymi mamy do czynienia, gdy wiadomości o zbliżonej treści jednocześnie i równolegle pojawiają się w różnych mediach) dotyczące polityków lub partii zostały określone na podstawie częstotliwości istotnych słów kluczowych pojawiających się np. w różnych wiadomościach.  Wykorzystano do tego metody przetwarzania języka naturalnego oraz eksploracji tekstów (Text Mining). Zrealizowana została także klasteryzacja (czyli podział na grupy zgodnie z własnościami) wspomnień polityków w celu wydzielania rozłącznych podklas grupujących dane ze względu na ich znaczenie.

Podstawowe komponenty opracowanej technologii dla masowo-równoległej analizy wahań informacyjnych w polityce i w dużym kapitale Polski zostały zintegrowane z rzeczywistymi elementami wspomagającymi – z danymi mediów krajowych i lokalnych oraz z danymi Giełdy Warszawskiej. Opracowana technologia może być przetestowana w symulowanych warunkach operacyjnych.

Jakie wyniki uzyskaliśmy?  

W trakcie trwania projektu zaproponowano mieszane metody logiki i kognitywistyki do zaprojektowania nowego narzędzia bazującego na teorii gier agentów ukrytych z masowo równoległym zachowaniem się. Jako przykład modelowania wojny informacyjnej została zastosowana analiza mediów niemieckich. Utworzono platformę w środowisku R dla pobierania wiadomości z różnych polskich portali informacyjnych. Określone zostały w tej platformie sposoby analizy zjawisk ekonomicznych oraz politycznych w Polsce, z ich korelacją. Zaproponowane zostały nowe metody Web Mining dla zasobów polskiej przestrzeni publicznej, wykorzystujące technikę, która pozwala automatycznie ekstrahować informacje z dokumentów w sieci w przestrzeni opinii publicznej na podstawie następujących kroków: (i) ekstrakcja danych z dokumentów tekstowych online na platformie w środowisku R; (ii) selekcja specyficznej informacji ze znalezionych zasobów w sieci; (iii) transformacja oryginalnych danych do postaci informacji; (iv) wygenerowania ogólnych wzorców jako wniosków i interpretacji. Klasteryzacja jest zastosowana w celu wydzielania rozłącznych podklas grupujących dane ze względu na ich znaczenie.

Określone zostały fale informacyjne i ich dynamika w: (a) polityce, (b) dużym kapitale, (c) opinii publicznej. Każda fala jest określana jako: (i) kompleksowy gracz łączący 780 polityków Sejmu i Senatu z dwóch ostatnich kadencji oraz kompleksowy gracz łączący 395 spółek akcyjnych Giełdy Warszawskiej, (ii) wyniki i korzyści pochodzące od tej fali dla dwóch graczy kompleksowych. Zastosowaliśmy metody klasteryzacji w określaniu graczy i ich strategii w grach refleksyjnych dla polityki i biznesu. Określone też zostały gry refleksyjne dla dwóch graczy kompleksowych na podstawie fal informacyjnych.

Utworzona platforma w środowisku R pozwoliła zebrać duże dane w: (a) dynamice politycznej, (b) dynamice opinii publicznej w Polsce za różny okres czasu (przeanalizowane zostały trzy ostatnie lata). Przez te dane można wyjaśniać fale informacyjne i ich dynamikę dla różnych miast Polski (przede wszystkim dla okręgów wyborczych) i dla województw. Oprogramowanie w środowisku R pozwalające na analizę 780 polityków Sejmu i Senatu dwóch ostatnich kadencji oraz 395 spółek akcyjnych Giełdy Warszawskiej zawiera integrację, agregację i prezentację danych w celu wyjaśnienia przyczyn i skutków fal informacyjnych. Modelowanie danych i ich analiza zostały wykonane w celu określenia gier refleksyjnych przede wszystkim dla polityki. To pozwala interpretować i opracować strategie zarządzania refleksyjnego w polityce Polski. Warto zaznaczyć, że wykorzystanie mieszanych metod logiki i kognitywistyki pozwoli zaprojektować nowe narzędzie bazujące na teorii gier masowo równoległych, w którym można oceniać i prognozować fale informacyjne i manipulację polityczną.

Komu najbardziej przydadzą się uzyskane informacje?

Potencjalni odbiorcy to duże korporacje. Na co dzień korzystają one z automatycznego monitorowania zasobów sieci WWW, ale używają do tego bardzo prostych narzędzi i nie określają np. fal informacyjnych, ukrytych graczy oraz strategii możliwego wpływu na tych graczy. Innym potencjalnym odbiorcą jest Państwo. Jest ono zainteresowane rozwojem e-demokracji, w tym nowoczesnych narzędzi automatycznego

monitorowania Internetu. Wynika to m.in. z chęci ochrony interesu narodowego w podejmowaniu decyzji dotyczących funkcjonowania kraju. Metody te powinny zwiększyć potencjał informacji zbieranej, przetwarzanej i rozpowszechnianej w środkach masowego przekazu, raportach think-tanków, itp. Uzyskanie takiej przewagi w celu zabezpieczenia interesu państwa jest konieczne wobec  działań potencjalnego przeciwnika w wojnie informacyjnej. Ukraiński kryzys polityczny (który zaczął się w 2014 roku) pokazał, że są możliwe w sieciach społecznych i środkach masowego przekazu takie fale informacyjne, które mogą bardzo skutecznie destabilizować społeczeństwo. Pewną część tych fal może stanowić atak informacyjny w ramach niejawnych wojen informacyjnych.