worldneweconomyМир новой экономикиThe world of new economy2220-64692220-7872Financial University under The Governtment оf The Russian Federation10.26794/2220-6469-2020-14-2-44-50worldneweconomy-269Research ArticleРЕАЛЬНЫЙ СЕКТОРREAL SECTORВыявление ботов в социальных сетях на примере LiveJournalIdentifying Bots in Social Networks Using the Example of LiveJournalhttps://orcid.org/0000-0002-3232-5331КочкаровА. А.KochkarovA. A.

Азрет Ахматович Кочкаров — кандидат физико-математических наук, доцент Департамента анализа данных, принятия решений и финансовых технологий

Москва

Azret A. Kochkarov — Cand. Sci. (Phys.-Math.), Associate Professor, Department of Data Analysis, Decision Making and Financial Technologies

Moscow

akochkar@gmail.comКалашниковН. В.KalashnikovN. V.

Никита Владимирович Калашников — соискатель

Москва

Nikita V. Kalashnikov — Postgraduate student,

Moscow

nikita_007_94@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0003-3186-3901КочкаровР. А.KochkarovR. A.

Расул Ахматович Кочкаров — кандидат экономических наук, доцент Департамента анализа данных, принятия решений и финансовых технологий

Москва

Rasul A. Kochkarov — Cand. Sci. (Econ.), Associate Professor, Department of Data Analysis, Decision Making and Financial Technologies

Moscow

rasul_kochkarov@mail.ruФинансовый университетРоссияFinance UniversityRussian Federation2020301020201424450Copyright © Кочкаров А.А., Калашников Н.В., Кочкаров Р.А., 20202020Кочкаров А.А., Калашников Н.В., Кочкаров Р.А.Kochkarov A.A., Kalashnikov N.V., Kochkarov R.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://wne.fa.ru/jour/article/view/269

Социальные сети прочно вошли в жизнь миллиардов пользователей Интернета по всему миру. В социальных сетях общаются, играют в онлайн-игры, совершают покупки, организуют онлайн-мероприятия — обмениваются контентом из всех сфер жизни [1, 2]. Наиболее популярные и известные в России сервисы — Вконтакте (vk.com), Youtube. com, Facebook.com, Одноклассники (Ok.ru) и др. Интерфейсы подобных платформ позволяют создавать специальные приложения (боты), выполняющие действия в роли псевдопользователей — фейковых аккаунтов. В данной работе авторы предлагают подход к выявлению ботов на примере социальной сети LiveJournal. Для этого исследуются характеристики эгографа пользователя. Также в статье проведен сравнительный анализ результатов работы алгоритмов классификации.

Social networks have firmly entered the lives of billions of global Internet users worldwide. They communicate in social networks, play online games, make purchases, organise online events — exchange content from all walks of life [1, 2]. The most popular and well-known services in Russia are Vkontakte (vk.com), Youtube.com, Facebook.com, Odnoklassniki (Ok.ru), etc. The interfaces of such platforms allo — fake accounts. In this paper, we propose an approach to detect bots using the LiveJournal social network as an example. For this, we investigated the characteristics of the user’s egograph and performed a comparative analysis of the results of the classification algorithms.

выявление ботованализ структуры эгографаклассификация пользователейсоциальная сетьвыявление сообществbots identificationegograph structure analysisusers classificationsocial networkcommunity identificationReferencesScott J. Social Network Analysis: A Handbook. London: SAGE Publications Ltd; 2000. 224 p.Scott J. Social Network Analysis: A Handbook. London: SAGE Publications Ltd; 2000. 224 p.Fortunato S., Castellano C. Encyclopedia of Complexity and Systems Science. Springer. Rough Sets in DecisionMaking. 2009;7753–7786.Fortunato S., Castellano C. Encyclopedia of Complexity and Systems Science. Springer Rough Sets in DecisionMaking. 2009; 7753–7786.Чесноков В. О., Ключарёв П. Г. Современные методы выделения сообществ в социальных сетях. Наука и Образование: Научное издание. 2017;(4):137–152.Chesnokov V. O., Klyucharyov P. G. Modern methods of highlighting communities in social networks. Nauka i Obrazovaniye: Nauchnoye izdaniye. 2017;(4):137–152. (In Russ.).Dunbar R. I.M. Neocortex size as a constraint on group size in primates. Journal of Human Evolution. 1992;22(6):469–493.Dunbar R. I.M. Neocortex size as a constraint on group size in primates. Journal of Human Evolution. 1992;22(6):469–493.Калашников Н. В., Анализ социальных графов пользователей Facebook. Современная математика и концепции инновационного математического образования. 2018;5(1):408–413.Kalashnikov N. V., Analysis of social graphs of Facebook users. Sovremennaya matematika i kontseptsii innovatsionnogo matematicheskogo obrazovaniya. 2018;5(1):408–413. (In Russ.).Perepelitsa V. A., Kochkarov A. M., Sergienko I. V. Recognition of fractal graphs. Cybernetics and Systems Analysis. 1999;35(4):572–585.Perepelitsa V. A., Kochkarov A. M., Sergienko I. V. Recognition of fractal graphs. Cybernetics and Systems Analysis. 1999;35(4):572–585.Кочкаров А. А., Кочкаров А. М., Салпагарова Л. У. Моделирование разрушения сложных сетевых систем: теоретико-графовый подход. Известия ЮФУ. Технические науки. 2009;5(94):234–240.Kochkarov A. A., Kochkarov A. M., Salpagarova L. U. Modeling the destruction of complex network systems: graph-theoretic approach. Izvestiya YUFU. Tekhnicheskiye nauki. 2009;5(94):234–40. (In Russ.).Кочкаров А. А., Кочкаров Р. А., Малинецкий Г. Г. Некоторые аспекты динамической теории графов. Журнал вычислительной математики и математической физики. 2015;55(9):1623–1629.Kochkarov A. A., Kochkarov R. A., Malinetskiy G. G. Some aspects of dynamic graph theory. Zhurnal vychislitel’noy matematiki i matematicheskoy fiziki. 2015;55(9):1623–1629. (In Russ.).Кочкаров А. А., Кочкаров Р. А. Параллельный алгоритм поиска кратчайшего пути на предфрактальном графе Журнал вычислительной математики и математической физики. 2004;44(6):1157–1162.Kochkarov A. A., Kochkarov R. A. Parallel algorithm for finding the shortest path on a pre-fractal graph. Zhurnal vychislitel’noy matematiki i matematicheskoy fiziki. 2004;44(6):1157–1162. (In Russ.).Кочкаров Р. А. Многовзвешенные предфрактальные графы с недетерминированными весами. Приложения в экономике, астрофизике и сетевых коммуникациях. М.: Ленанд; 2017. 432 с.Kochkarov R. A. Multi-weighted prefractal graphs with non-deterministic weights. Applications in economics, astrophysics and network communications. Moscow: Lenand; 2017. (In Russ.).Кочкаров А. А., Салпагаров С. И., Кочкаров Р. А. О количественных оценках топологических характеристик предфрактальных графов. Известия ТРТУ. 2004;8(43):298–301.Kochkarov A. A., Salpagarov S. I., Kochkarov R. A. On quantitative estimates of the topological characteristics of prefractal graphs. Izvestiya TRTU. 2004;8(43):298–301. (In Russ.).Биккузина А. И., Жуков А. О., Никольский Ю. В., Буханец Д. И. Подход к решению задачи упорядочения альтернатив в диалоговой системе моделирования принятия решений при информационно-аналитическом обеспечении оценки и прогноза экологического состояния территорий эксплуатации крупных технических комплексов. Новые исследования в разработке техники и технологий. 2014;(1):33–39.Bikkuzina A. I., Zhukov A. O., Nikolsky Yu.V., Bukhanets D. I. An approach to solving the problem of ordering alternatives in the dialogue system for modeling decision-making with information and analytical support for assessing and predicting the ecological state of the territories of operation of large technical complexes. Novyye issledovaniya v razrabotke tekhniki i tekhnologiy. 2014;(1):33–39. (In Russ.).Гладышев А. И., Жуков А. О. Использование в автоматизированной системе контроля полномочий биометрической идентификации. Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление. 2013;(4):95–98.Gladyshev A. I., Zhukov A. O. Use in an automated control system of authority of biometric identification. Vestnik Rossiyskogo novogo universiteta. Seriya: Slozhnyye sistemy: modeli, analiz i upravleniye. 2013;(4):95–98. (In Russ.).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.