Психология – наука будущего. Материалы VI Международной конференции молодых ученых. 19-20 ноября 2015 г., Москва

Аудит информационной безопасности проводился в двух калининградских группах компаний, основным видом деятельности которых является разработка и внедрение программно-технических решений и информационных услуг, а также имеющих в своей организационной структуре федеральные и международные филиалы. Наличие последних, с точки зрения злоумышленника, значительно упрощает осуществление таргетированной кибератаки на предприятие за счет растянутости линий связи и наличия малознакомого персонала в различных, разнесенных локально офисах организации. Таким образом, выборку составили 82 сотрудника компании «Один» и 39 сотрудников компании «Локи». Весь постоянный персонал обеих компаний (подпадающий под скрининг) имеет высшее образование и находится в возрастном диапазоне от 22 до 45 лет, что, вероятно, обусловлено деятельностью компаний.

В ходе текущего эксперимента мы проанализировали порталы исследуемых компаний и выявили ключевой персонал организации. Это в значительной степени было упрощено в обоих случаях самими организациями, содержащими список контактов ключевого персонала на своих корпоративных порталах. На следующем этапе мы выделили аккаунты выявленных пользователей в социальной сети «Вконтакте».

Последующий этап представлял собой выявление единиц контент-анализа, применяемого нами для изучения продуктов деятельности сотрудников организаций, а именно: фотографий, рисунков, собственных записей, а также материалов, отмеченных и выделенных пользователями из множества других. На этом этапе было необходимо учитывать смену воспринимающего лица, действующего лица или категории. С учетом всего вышеописанного нами были определены тематические категории и подкатегории, выступившие единицами счета. Дальнейшая обработка полученных данных проводилась методом факторного анализа при помощи специализированного статистического программного обеспечения.

Единицами контент-анализа стали: темы сообщений, фотографии, репосты сообщений аффелированных и публичных лиц, видео- и аудиозаписи, созданные пользователем в различных социальных сетях, на форумах и в иных сообществах.

Единицы счета представляют собой тематические категории, обобщенные по изучаемым по предмету нашего исследования, а именно: склонность к азартным играм; склонность к употреблению алкоголя; конфликтность, алчность; выраженные этнические, классовые, политические или гендерные стереотипы. В связи с тем, что при анализе социальных сетей достаточно трудно достоверно разделить изображение и текст, сохранив смысловое содержание сообщения, мы обозначили за единицу частоту возникновения категории как продукта деятельности индивида.

В результате первого этапа контент-анализа нами было выявлено 77 599 тематических сообщений, из них 27 106 сообщений в виде фотографий и 50 629 сообщений в виде записей в аккаунтах социальной сети «Вконтакте». Подавляющая часть из них представляют собой сообщения, скопированные на «стену» своего аккаунта чужие сообщения – «репосты». Исключение составляет тематическая подкатегория «Гендер» во второй выборке, представленной сотрудниками группы компаний «Локи». Эта картина объясняется наличием выраженных гендерных стереотипов у нескольких сотрудников, которые суммарно образуют данный показатель.

В результате факторного анализа подкатегорий наблюдения персонала группы компаний «Один» методом главных компонент было выявлено четыре агрегированных фактора, описывающие 42,29 %, 59,71 %, 74,07 %, 85,94 % выборки соответственно. Первый фактор в три раза превышает порог выделения компонента, остальные три имеют значение, близкое к пороговому. Первый и наиболее выраженный фактор включает в себя тематическую категорию «алчность» целиком. Полагаем, что именно так его и возможно определить. Второй фактор можно определить как комплексные «классово-этнические стереотипы», «политические стереотипы» и «гендерные стереотипы», однако вес последних трех указанных факторов не столь велик.

Для того чтобы было возможно проведение факторного анализа, нами были исключены подкатегории с нулевой дисперсией. После чего был выявлен единственный значимый компонент, описывающий 83,78 % дисперсии.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

Примечания

1

Работа выполнена при финансовой поддержке РГНФ (грант № 15-06-10296а).

2

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ (проект № 14-06-00236а).

3

Исследование проводится при поддержке РГНФ (проект № 14-06-00680a).

4

Работа проводится в рамках гранта РГНФ № 15-36-01386 «Закономерности организации окуломоторной активности в среде интерфейс «мозг – компьютер».

5

Исследование было проведено в рамках мегагранта «Влияние ранней де-привации на биоповеденческие показатели развития ребенка», поддержанного решением Совета по грантам Правительства Российской Федерации от 26 декабря 2013 г. о государственной поддержке научных исследований, проводимых под руководством ведущих ученых в российских образовательных учреждениях высшего профессионального образования; грант № 14.Z50.31.0027.

6

Публикация подготовлена в рамках поддержанного РГНФ научного проекта № 13–36 -01006.

7

Работа выполнена в соответствии с Государственным заданием ФАНО РФ № 0159-2015-0002.

8

Работа выполнена при финансовой поддержке РГНФ (проект № 15-06-10895).

9

Работа подготовлена при финансовой поддержке Российского научного фонда (проект № 14-18-02163).

10

Исследование проводится при финансовой поддержке РГНФ (проект № 14-06-00669-а).

11

Здесь и далее двумя звездочками отмечены различия, значимые при p≤0,01, одной звездочкой – значимые при p≤0,05, знаком? – свидетельствующие о наличии тенденции (p≤0,10). Значимость проверялась по критерию t Стьюдента с помощью программы MS Excel.

12

Исследование проведено при финансовой поддержки РГНФ (проект № 13-06-00684а).

13

Работа выполняется при финансовой поддержке РГНФ в рамках научно-исследовательского проекта № 15-36-01271а2.

14

Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ (проект № 15-36-11108а(ц)).

15

Исследование проведено при финансовой поддержке Министерства образования и науки РФ (проект № 25.2141.2014/К).

16

Исследование выполнено при поддержке Российского научного фонда (проект № 14-28-00087).

17

Исследование выполнено при финансовой поддержке гранта РФФИ, проект № 15-06-07899, и гранта Президента РФ МК-3877.2015.6.