2.1. Скрытые сообщества: определение и применение
В последнее время проблема определения сообществ превратилась в задачу сетевого анализа, что позволяет обеспечить понимание структуры социальных сетей. Несмотря на значительный прогресс в сфере сетевого анализа, существует такой вид сообществ, который называют скрытыми сообществами. Скрытые сообщества – те группы людей, которые имеют общие интересы, но связи между которыми либо размыты, либо отсутствуют. Реальный мир сети содержит неявную структуру сообществ: в жизни встречаются как секретные организации, так и временные группы. Эти структуры имеют неочевидные связи, они наименее сплочённые, чем обычные сообщества: семьи, коллеги или лучшие друзья [He, Li, Soundarajan, 2018, p. 92]. Аналогичная тенденция проявляется и в глобальной сети интернет. Так, например, если в социальных сетях существует несколько групп, посвящённых теме здоровья, то эти люди могут делать репосты на свою страницу, чтобы сохранить важную для них информацию. В то же самое время люди могут оставлять и свои собственные мысли, которые не привязаны ни к одному из сообществ. В результате личную страницу каждого пользователя можно разделить по тематическим блокам в зависимости от его записей. Можно взять несвязанных между собой пользователей и объединить их в скрытые сообщества по определённым тематикам. В общем виде скрытые сообщества представляют совокупность нескольких семантических сетей (рис. 2). Каждая вершина в семантической сети имеет связи, однако в данном случае скрытые сообщества можно определить как связи между вершинами, которые находятся в разных семантических сетях.  Рис. 2. Графическое представление скрытых сообществ Выявление скрытых сообществ применяется во многих сферах жизни человека. В работе [Митягин, Якушев, Бухановский, 2012] описывается процесс анализа текстов социальных сетей и определения лиц, склонных к наркомании. Авторы рассматривают две задачи: выявление пользователей, которые с некоторой вероятностью занимаются незаконным оборотом наркотиков, а также выявление тематик постов пользователей, которые склонны к употреблению наркотиков. Их алгоритм разделён на три основных этапа и обобщён в виде следующей схемы. 1. Определение страниц пользователей социальных сетей, посты которых связаны с искомой тематикой – потреблением наркотиков. 2. Переход по ссылкам на страницы данных пользователей. 3. С помощью алгоритмов извлечения мнений и взглядов оцениваются посты пользователей. Если искомые мнения не найдены, то поиск прекращается. В данном случае использование данных социальных сетей в моделировании помогает определить взаимосвязь распространения наркокультуры как в социальных сетях, так и в обществе.  Рис. 3. Алгоритм поиска скрытых сообществ людей, склонных к наркомании [Митягин, Якушев, Бухановский, 2012] В работе исследователей из ВШЭ П.А. Мейлахса и Ю.Г. Рыкова рассматриваются проблемы взаимодействия СПИД-отрицателей в социальных сетях: проводится анализ их постов, процента оставленных комментарием и лайков, процесса общения между участниками данных сообществ [Мейлахс, Рыков, 2015]. Было установлено, что диссиденты применяют различные стратегии для убеждения людей, которые не определись в вопросе о существовании вируса ВИЧ: описание личного опыта, идеологические аргументы, «научные» аргументы и т. д. Таким образом, люди, которые образовывали скрытые сообщества, читая лишь отдельные посты и статьи на эту темы, были подвержены влиянию пользователей данной группы и вступали в них, в результате чего статус скрытых сообществ менялся на статус явных. Скрытые коллективы выявляются могут выявляться не только среди социально опасных групп, но и в научных сообществах. В работе [Хорошевский, Ефименко, 2017] приводятся результаты работы по выделению скрытых сообществ на основе анализа электронных копий трудов конференции «Диалог» за 2000–2009 гг. Были выявлены тематики, которые являются популярными среди докладчиков и на которые будет нацелено внимание исследователей в ближайшем будущем: искусственный интеллект, синтез речи и т.д. В недавнем исследовании О.С. Смирновой было рассмотрено выявление личностей, склонных к суицидальному поведению, посредством автоматического анализа детских и подростковых аккаунтов в социальной сети ВКонтакте, размещённых в открытом доступе. Автор выделяет значения признаков суицидального поведения, классифицирует их и проводит экспертную оценку. Подход к автоматизированному выявлению групп риска аккаунтов социальной сети позволяет в дальнейшем оградить детей и подростков от суицидального контента [Смирнова, 2017]. Из вышесказанного следует, что методики выявления скрытых сообществ применяются для многих сфер сетевого анализа, однако возникает вопрос, какой из ныне существующих алгоритмов является наиболее оптимальным. Некоторые учёные проводят сравнительный анализ, описывая достоинства и недостатки различных подходов. Так, например, в статье [Fortunato, 2016] отмечается, что одни из часто встречающихся методов – это алгоритмы кластеризации и графовые алгоритмы. Среди них нельзя выделить универсальный. Для того чтобы разрешить этот вопрос, необходимо сделать акцент на проверке экспериментальных данных, а также собственных характеристиках метода, чтобы определить возможные сферы его применения. Для этого авторы предлагают краткое освещение методов, приложений с их реализацией и рекомендаций по их использованию. Наравне с вышеописанными вариантами реализации поиска скрытых сообществ существует другой не менее эффективный способ – машинное обучение. В [Liu, Xue, Wu, 2020] авторы заявляют, что классические методы для работы с сообществами, такие как кластеризация, статистический вывод и графовый поиск, не эффективны, поскольку методы глубокого обучения демонстрируют возможность обрабатывать многомерные графические данные с впечатляющей производительностью. Применяются три основных метода из этой области – глубокие нейронные сети, графы с эмбеддингами и нейронные графы. По результатам серии экспериментов было установлено, что новый способ обнаружения скрытых сообществ действительно может работать с большими данными, но некоторые проблемы остались нерешёнными. Среди них можно выделить улучшение аннотирования узлов полученного графа, варьирование числа скрытых сообществ и пр. Учитывая вышесказанное, мы можем сказать, что задача выявления скрытых сообществ позволяет решать различные социальные проблемы и предсказывать поведение групп как в реальной жизни, так и в интернет-среде.
В статье рассматривается проблема выявления скрытых сообществ в социальных сетях. Описывается процесс анализа текстов социальных сетей и определения лиц, склонных к наркомании, а также выявление тематик постов пользователей, которые склонны к употреблению наркотиков. Также рассматривается вопрос о применении методов машинного обучения для выявления скрытых сообществ.