Текст книги "Анализ личности через профиль соцсетей. Интернет-разведка"

Статистический анализ (по критериям Спирмена и Манна – Уитни) выявил значимые связи. В таблице 6 представлены закономерности, выявленные авторами, – взаимосвязь между способами самопрезентации в Интернете и личностными особенностями: структурой идентичности и особенностями самоотношения личности.

Таблица 6

Закономерности между особенностями самопрезентации в интернете и личностными характеристиками человека (по Прониной, Пароваткиной)

Агадуллина Е.Р. в своём обзоре научных исследований пользователей социальных сетей и особенностей их поведения в онлайн-пространстве показала, что информация, размещённая в личном профиле, и стиль поведения человека в онлайн-пространстве прочно связаны с его реальными социально-демографическими и индивидуально-психологическими особенностями [2].

Автор указывает на то, как прибегают к оценке индивидуально-психологических характеристик пользователей социальных сетей, используя шкалы пятифакторной модели личности (Экстраверсия, Интроверсия, Нейротизм, Открытость опыту – Консерватизм, Согласие – Доброжелательность и Сознательность – Импульсивность, а также нарциссизм и самооценка. Закономерности, выявленные автором, представлены в таблице 7.

Таблица 7.

Закономерности между шкалами оценки личности и признаками (по Агадуллиной Е.Р.)

Определить личностные характеристики человека можно путём анализа его публичных высказываний: комментариев и сообщений на открытых форумах (группах). В связи с этим представляет интерес классификация, предложенная Бочаровой Т.А. (рисунок 3).

Учитывая то, что социальные сети давно имеют функционал для создания обсуждений и участия в них, а также комментариев к чужим публикациям, можно расширить применение данной схемы как для анализа сообщений, найденных на форумах, так и для комментариев (в том числе записям на личной «Стене»).

Рисунок 2. Классификация информационно-коммуникативного поведения участников интернет-форумов (по Бочаровой Т.А.)

Исходя из данной схемы, происходит анализ комментариев анкеты изучаемого человека, в результате которого выделяют два типа поведения (по наличию материала для изучения):

Статичное, характеризующееся такими видами деятельности, как созерцание, мониторинг и наблюдение. Данный вид поведения можно приписать тем анкетам, для которых не было найдено комментариев, то есть человек не участвует в дискуссиях, обсуждениях (материал для изучения отсутствует).

Динамичное, характеризующееся направленностью (созидание или девиантность) и степенью вовлечённости (активность, пассивность)

Всего Бочарова Т.А. выделяет 15 видов динамичного поведения: 1) информация, 2) опыт, 3) эмоции, 4) вопросы, 5) благодарности, 6) просьбы о помощи, 7) оскорбления, 8) конфликты, 9) троллинг (форма социальной провокации или издевательства в сетевом общении, использующаяся как персонифицированными участниками, заинтересованными в большей узнаваемости, публичности, эпатаже, так и анонимными пользователями без возможности их идентификации), 10) обиды, флуд (нетематические сообщения в интернет-форумах и чатах, зачастую занимающие большие объёмы), овертопинг (избыточное создание тем сообщений), оверквротинг (избыток цитат в тексте) [10].

Подходя к вопросу анализа никнейма, в том числе имени почтового ящика (например, «[email protected]»), короткого имени страницы социальной сети (например, «vk.com/durov»), следует согласиться с Бочаровой Т.А. в том, что текстовый характер взаимодействия в веб-сообществах определяет необходимость идентификации пользователей, индивидуальность которых представлена фрагментарно. Подмена реальных имён псевдонимами (никнеймами) решает вопрос идентификации пользователей, а также служит средством самопрезентации [10].

В процессе сетевой коммуникации члены сообщества создают виртуальные личности, в разной степени соответствующие их реальным психологическим и социальным характеристикам. Исследование, проведённое автором, подтверждает гипотезу о том, что сетевое имя участника в рамках интернет-форума влияет на определённые ассоциации.

Для использования в рамках предварительного анализа необходимой и достаточной является классификация, предложенная Бочаровой Т.А.:

1. ники-имена – полные, сокращённые, ласкательные, символьные, могут содержать инициалы, даты рождения («alexey», «alex1990», «katusha1708», «@ntonio»);

2. фито– и зооники(«black_bear», «enot777»);

3. профф-ники – использование своей профессии, демонстрация увлечений («alex-photographer», «anna-dance»);

4. гео-ники («Russian_bear», «Olga_UA»);

5. ники-герои – использование любимых героев, персонажей игр («darklord», «aragon»);

6. мифо-ники («hercules», «afrodita»);

7. фэнтези-ники («avatar», «ice_queen»);

8. эмо-ники («darksoul», «positiff»);

9. ники-характеристики («artur_Power»);

10. нечитаемые ники – «Чтобы никто не догадался», например: «vonavi», «e$f9fjsdfg»;

11. ники-фразы («my_life_my_rules», «woman_in_black») [10].

Немаловажную роль играет анализ статусных текстов. Углова Н.Ю. определяет тексты из статуса как статусные реплики, считая при этом, что они создаются как элемент, нацеленный на передачу реальных событий реальной жизни адресанта в данный момент, как нестабильный и изменчивый компонент пользовательской страницы. Но фактически в статусную строку можно ввести практически любую текстовую информацию, и одна реплика может функционировать очень долго. Статусная реплика становится основой для возникновения диалога между пользователем и его коммуникантами, т. е. аналогом микроблога. Это удобный способ передачи небольшой информации огромному количеству людей, а также возможность самовыражения [50].

Проведённый Угловой Н.Ю. анализ продемонстрировал то, как эти технические особенности статусной реплики осваиваются коммуникативной практикой, в результате чего развивается ряд лингвостилистических особенностей, определяемых её прагматической направленностью и сверхкратким объёмом. Наиболее последовательно в статусных репликах выражены следующие категории, реализуемые за счёт употребления соответствующих языковых средств:

1. модальность (отношение пользователя-адресанта к сообщаемому, например: «И можно быть сильной, а нужно быть слабой»),

2. эмотивность (выражение чувств и эмоций пользователя, «Урррра!!!!!»),

3. побудительность (попытка склонить коммуникантов к какому-нибудь действию в интересах данного пользователя, «Народ! Срочно нужны диктофоны!!! Пожалуйста, одолжите, кто может! Вернем все в целости и сохранности! Пишите в личку или звоните, кто знает номер!»),

4. перформативность (эквивалентность статусной реплики совершению действия «Приглашаю всех на день 4 факультета в 15:30 на Таганке.))))»),

5. многозначность (наличие у статусной реплики более чем одного значения, «полосы»),

6. прецедентность (сверхличностный характер «Вне зоны доступа»).

В одной статусной реплике может наличествовать сразу несколько указанных категорий. Но также существуют статусные реплики, не отмеченные какой-либо стилистической спецификой. Такие реплики передают конкретную фактическую информацию о пользователе (например, о месте его пребывания или о роде занятий): дома, на вечеринке.

Итак, статусная реплика представляет собой особый «речевой жанр» интернет-коммуникации. Его лингвостилистические особенности обусловлены как формальными критериями (ограниченный, небольшой объём, зрительная «заметность» статусной строки), так и коммуникативной установкой – направленностью на передачу актуальной личностной информации [50].

Не секрет, что сообщества (публичные страницы), на которые подписан пользователь социальной сети, заполняют его ленту определённым контентом, несущим тот или иной смысл. Равно как мы выбираем те книги, журналы, которые нам следует прочесть, так же выбираем те материалы в социальных сетях, обновления которых желаем видеть. Поэтому по характеру сообществ, на которые подписан человек, можно характеризовать его интересы, увлечения и особенности.

В целом, категории публичных страниц (групп) представлены следующими общими категориями: новости, спорт, музыка, блогеры, радио и телевидение, развлечения, игры и киберспорт, наука и технологии, мода и красота, культура и искусство, благотворительность, бренды, магазины. Данные категории позволяют субъективно оценивать интересы человека, искать сходства или различия со своими собственными интересами. Зачастую количество страниц, на которые подписан человек, превышает 50–100.

В целом, оценка по подпискам анкеты является субъективной, но ниже мы излагаем выявленные нами закономерности, на которые стоит обратить внимание при анализе страницы. Мы разделяем общий анализ на оценку по количественным отношениям (таблица 7) и по качественным, содержательным, (таблица 8).

Таблица 7

Оценка подписок анкеты по количественным соотношениям

Таблица 8

Оценка подписок анкеты по качественным соотношениям (содержательным, идейным)

¹ Террористическая организация, запрещенная в России.

Зачастую в виртуальных группах наглядно демонстрируется поведение их участников (например, в обсуждениях или комментариях). Интересным является анализ поведения в интернете подростков, проведённый Фалкиной С.А. [52]. Основные выдержки (классификация) представлены в таблице 9.

Таблица 9

Классификация поведения подростков, склонных к виктимному поведению в сети Интернет (по Фалкиной С.А.)

Анализ списка друзей играет немаловажную роль, так как круг общения пользователя социальной сети также определяет его интересы и региональные привязанности. В некоторых случаях доступны и такие категории друзей, как «родственник», «сослуживец», «лучший друг» и пр.

По нашему мнению, при анализе списка друзей пользователя интерес представляют следующие особенности, перечисленные в таблице 10.

Таблица 10

По количественным соотношениям

Кроме материалов, публикуемых в социальных сетях, исследуемый человек может иметь публикации или интервью в газетах (например, в некоторых региональных газетах есть рубрики, посвящённые конкурсам красоты, где участницы рассказывают о себе), журналах (например, научные статьи в публикуемых в Сети интернет-сборниках). Данные материалы являются продуктом труда исследуемого человека и могут сказать о его увлечениях, образе жизни, научных интересах, принципах, следуемых в жизни. Поэтому важно при возможности искать данные материалы и анализировать их в комплексе с данными из социальных сетей.

К этим материалам можно отнести и публикации в социальной сети Twitter, которые, с другой стороны, относятся к так называемым статусным репликам в более широком контексте, так как платформа Twitter позволяет публиковать не только короткие статусные реплики, но и другие поликодовые тексты. Анализ материалов из ленты Twitter, по нашему мнению, необходимо и достаточно проводить по принципу выявления «Многих схожих» и «Выделяющихся их многих схожих» (таблица 11).

Таблица 11

Количественное соотношение признаков публикаций в Twitter

Для анализа таких материалов используется как психолингвистика, так и медиалингвистика – направление лингвистики, изучающее функционирование языка в медиасфере, или современной массовой коммуникации, представленной печатными, аудиовизуальными и сетевыми медиа.

Для определения общей тенденции публикаций человека рассматривается понятие дискурса, в общем смысле определяемое как речь, выступление, рассуждение.

Заслуживает внимание работа Сергеевой А.С., Кирилова Б.А. и Ворониной Е.Ю., в которой авторами были проанализированы дискурсные практики виртуального профессионального сообщества IT-специалистов Habrahabr.ru, которые были представлены в виде комментариев к статьям. Основная задача исследования – понять, «служит ли данное общение цели нахождения ответов в рамках текущей профессиональной деятельности или же для успешного функционирования подобного сообщества необходимо нахождение множественных коммуникаций внутри сообщества и множественных целей участников сообщества, которые сплачивают сообщество и превращают сервис по поиску информации в живой социальный организм с комплексной иерархией и сложными интенциями» [42, с. 84]. Исследование показало, что для изучения дискурса профессионального виртуального сообщества как профессионального дискурса особого типа, конституирующего поведение своих членов и транслирующего определённый набор тем и «разрешённых» способов высказывания, необходимо решение задач: 1) анализа лингвистического содержания дискурса профессионального виртуального сообщества методами лингвостатического анализа, 2) анализа концептуальной структуры высказываний в сообществе с помощью алгоритмов кластеризации k-means, 3) анализа отношений «Мы – Они» как маркера сформированности системы власти и угнетения в рамках сообщества методами критического анализа дискурса. Использованные методы показали возможность определения содержания дискурса сообщества, концептуальной структуры высказываний, а также выявления дискурса о «Других» [Там же].

По мнению Волковой А.Г., дискурсивный анализ предполагает рассмотрение текста с различных позиций: не только с лингвистической, но и с психологической, социологической (текст как продукт социума, определённой социальной группы), культурологической – так как для дискурса важны не только языковые средства, использованные в том или ином тексте, но и ситуация произнесения /написания текста [12].

Дискурс-анализ может распадаться на следующие этапы (по Волковой):

анализ текста с формальной точки зрения (лексические, грамматические, синтаксические средства),

взаимоотношения текста и его интерпретации (движение от текста к дискурсу),

рассмотрение влияния на дискурс различных контекстов (культурного, политического, социального и т. п.) [12].

Рассматривая вопрос влияния социальных сетей на жизнь человека, обратимся к работе Ефимовой Г.З. и Зюбан Е.В., где приводятся примеры того, как частные лица, маркетологи, экономисты и рекрутеры извлекают материальную и нематериальную выгоду из «открытой публичности» данных о пользователях – для составления впечатления о кандидате, претендующем на вакантное место в компании, рекрутеры часто посещают их страницы в социальных сетях, что стало негласным правилом (особенно для зарубежных компаний). Именно поэтому многие потенциальные работники заинтересованы в презентации себя как профессионала через социальные сети. Однако некоторые пользователи из числа публичных лиц заводят официальные страницы в социальных сетях для размещения «серьёзной» информации о себе и «неофициальные» (как правило, под другим именем, фамилией или никнеймом, известным и доступным только их родственникам, и близким друзьям) [19].

Практикуя такое поведение, пользователь рискует тем, что информация с непубличной страницы может стать доступна широкому кругу пользователей вследствие взлома, ошибки в настройках приватности, распространение информации людьми из числа доверенных лиц (друзей) и по иным причинам [Там же].

Согласно исследованиям, проведённым в 2014 г. глобальным ресурсом по трудоустройству CareerBuilder, «51 % потенциальных работодателей во всём мире отвергают кандидатов после изучения их аккаунтов в социальных сетях, в 2013 г. данный показатель составлял 43 %, а в 2012-м – 34 %. Пятью главными причинами отказа кандидатам в связи с их изучением через социальные сети были: провокационные фотографии или информация о себе; сведения о том, что они употребляют алкоголь или наркотики; распространение данных, порочащих их прежних нанимателей или коллег; плохие навыки общения; замечания дискриминационного характера, относящиеся к расовой, половой и религиозной принадлежности людей» [Там же, с. 5]. По материалам сайта «Ведомости» «почти половина (43 %) американских работодателей, принимавших участие в опросе Wall Street Journal, признались, что резко изменили своё мнение о кандидате в худшую сторону после посещения его страниц в социальных сетях. И только 19 % подчеркнули, что добытая таким образом информация добавила очков кандидату».

Также справедливо замечание авторов о невозможности интерпретации поведения пользователя в социальной сети без влияния субъективного мнения, стереотипных оценок и суждений. Например:

• постоянное нахождение в сети может свидетельствовать о том, что человек не способен сконцентрироваться на работе;

• большое количество фотографий из путешествий и демонстрирование дорогих вещей может свидетельствовать о больших финансовых притязаниях кандидата;

• если все обновления на странице приходятся на период с 9 до 18 часов (рабочее время), вряд ли человек является добросовестным сотрудником;

• не очень хорошо, если активность в социальной сети кандидат проявляет ночью – скорее всего, он – «сова» и утром долго входит в рабочий режим [19].

Наконец, мы сходимся во мнении с этими авторами о том, что анализ страницы кандидата экономит время на составление первого впечатления о нём, которое традиционно формируется во время собеседования.

1.3. Теоретико-методологическое обоснование основных методов интернет-разведки

Разведка на основе открытых источников (англ. Open source intelligence, OSINT) – одна из разведывательных дисциплин, включающая в себя поиск, выбор и сбор разведывательной информации, полученной из общедоступных источников, и её анализ [25].

Самуэль Уилсон, который был руководителем Разведывательного управления Министерства обороны США в 1976–1977 гг., отмечал, что «90 процентов разведданных приходит из открытых источников и только 10 за счёт работы агентуры» [26].

В качестве источников выступают: СМИ, интернет-сообщества и контент, созданный пользователями (социальные сети, блоги, тематические форумы), а также публикации (отчёты, статьи, журналы, газеты).

Обращаясь к работам отечественных авторов, следует сказать, что определение разведки на основе открытых данных строго не определено. Так, Мовчан А. В. в своей работе приводит целый ряд терминов, характеризующих деятельность по гласному и негласному поиску и получению информации из открытых и закрытых информационных систем, контролю за сообщениями, которые передаются в компьютерных сетях («компьютерная разведка», «компьютерный поиск», «компьютерный шпионаж», «аналитическая разведка», «аналитическая разведка средствами Интернет», «информационно-аналитическая работа в интернете», «компьютерный мониторинг», «киберразведка»), отмечая при этом то, что в нормативно-правовых актах и научных публикациях по данной тематике отсутствует единое терминологическое толкование сущности, задач и методов компьютерной разведки [32, с. 107].

При этом разведка на основе открытых данных, используемая как метод в нашей работе, лежит в той области, которая не затрагивает ограничения Конституционных прав и свобод человека.

Мовчан А.В. также отмечает, что в современных условиях противодействия преступности компьютерная разведка:

становится одним из самых востребованных оперативно-поисковых мероприятий, которое заключается в поиске и получении оперативной информации из компьютерных систем и сетей, доступ к которым не ограничивается их собственником, владельцем или держателем или не связан с преодолением системы логической защиты, с целью выявления сведений криминогенного и криминального характера;

не требует судебного разрешения, поскольку не связана с временным ограничением прав человека;

осуществляется работниками оперативных или оперативно-технических подразделений путём получения (реализации) оперативно-розыскной информации в электронном виде с помощью аппаратных, программных или аппаратно-программных средств [Там же, с. 110–111].

Необходимо отметить, что в основе интернет-разведки лежит принцип законности – запрещено использование атак типа «Несанкционированный доступ», «Отказ в обслуживании», а также других атак на целостность, доступность и конфиденциальность информации, однако, по нашему мнению, по причине открытости данных интернет-разведка может осуществляться любым заинтересованным лицом.

Как уже упоминалось выше, с развитием социальных сетей в англоязычном пространстве появился термин Social Intelligence (SOCINT) – разведка в социальных сетях или «социокультурная разведка». Интерес представляет работа Лауры Донохью, в которой она определяет SOCINT как совокупность цифровых данных о социальных отношениях, при этом выделяя SOCINT как отдельную самостоятельную форму сбора сведений [58].

Жизнь человека в современном мире имеет свои «отпечатки» в пространстве сети Интернет. Например, человек учится в школе, при этом участвует в соревнованиях или конкурсах, затем поступает в ВУЗ (при этом не исключены случаи подачи документов в несколько ВУЗов), затем ведёт учебную деятельность (пишет и публикует статьи), завершает учёбу, публикует резюме соискателя, устраивается на работу, ведёт активную трудовую деятельность и т. д.

При всём этом на протяжении своей жизни он имеет аккаунт(ы) в социальных сетях (некоторые могут «забыться»), его статьи публикуются не только в печатных изданиях, но и в интернете, его резюме отображается в поисковых системах (в том числе в «cache»), что позволяет при определённых навыках поиска в сети Интернет собрать все эти данные воедино, дополняя друг друга.

Интересным является и тот факт, что данная информация может использоваться гораздо шире – в качестве доказательной базы при расследовании преступлений. Так, Кувычков С.И. поясняет, что «одна и та же электронная информация, представленная в виде видео-, фото– и звуковых материалов, может трактоваться различными сторонами процесса в своих личных интересах. На этой почве возникают и ведутся информационные войны с применением теле– и радиоканалов. Поэтому для определения истинной природы возникновения и источника электронной информации необходимы дополнительные атрибуты, позволяющие определить принадлежность данной информации субъекту с привязкой к конкретному географическому месту и времени. Данные возможности предоставляют практически все современные электронные средства. Ни для кого не секрет, что современный человек оснащён массой устройств, позволяющих определить его местонахождение в пространстве в определённое время и выявить возможность причастности к тому или иному событию. Видео-, фото– и звуковые файлы, созданные с помощью вышеуказанных гаджетов, имеют электронную форму и, используя существующие быстрые каналы связи, мгновенно передаются в сеть Интернет на различные общедоступные сайты и становятся известными всем пользователям. Масштаб данных электронных материалов не ограничен. Они могут быть связаны с одним преступлением, с вооружённым конфликтом или проведением выборов. Уже сейчас данная информация рассматривается и служит поводом для проведения определённых процессуальных действий как органами предварительного расследования, так и другими участниками производства по делу» [27, с. 123–124].

Наиболее значимыми, по нашему мнению, являются метки с геокоординатами, добавляемые к публикациям, а также сведения, полученные из метаданных мультимедийных файлов, что возможно благодаря EXIF (англ. Exchangeable Image File Format) – стандарту, позволяющему добавлять к изображениям и прочим медиафайлам дополнительную информацию (метаданные), комментирующую этот файл, описывающий условия и способы его получения, авторство и т. п. [61].

Для анализа публикаций с геокоординатами существует инструмент сбора данных геолокации Geotweet, подробно рассмотренный в авторской электронной публикации под названием «Применение некоторых средств автоматизации Open Source Intelligence (OSINT)» [3].

Для анализа метаданных существует решение ExifTool, позволяющее просматривать и редактировать метаданные большого количества форматов файлов [57].

По мнению Шарова В.И., оперативно-розыскная деятельность и деятельность органов предварительного расследования предполагает и активную поисковую работу в интернете. Перечень задач широк, предполагается «исследование и перехват трафика по установленным каналам связи; установление принадлежности IP-адреса или домена злоумышленника; установление принадлежности иных средств – почтового адреса, стороннего сервера, файла, программ, фотографий, портативных носителей и др.; поиск следов на сервере и системе (месте преступления)» [55, с. 112].

Активный поиск в интернете предполагает установление «…личности преступника, нахождения дополнительной информации о преступнике, выявления фиктивных аккаунтов, нахождения большего количества пострадавших от преступления» [Там же, с. 112]. Перечень можно и продолжить, но это уже дело поиска источников информации при выявлении определённого преступления и идентификации личности конкретного преступника.

Согласно опросу, проведённому Шаровым В.И., складывается вполне прогнозируемая картина использования ресурсов интернета в целях выявления и раскрытия преступлений.

Использование ресурсов интернета в целях выявления и раскрытия преступлений также распространено у практических работников. Однако используются эти ресурсы интуитивно, без применения каких-либо методик. Это требует специальной аналитической работы в интернете, разработки методов и методик её проведения не специальным субъектом, а обычным следователем, оперативным сотрудником.

Автор указывает на то, что имеется потребность в разработке вопросов правового и нормативного регулирования проведения ОРМ в интернете. Особенно важно перевести всю ОРД в интернете в легитимную форму со строго очерченными рамками деятельности с соответствующими нормативно-правовыми предписаниями, что будет способствовать вовлечению получаемой при их проведении информации в процесс доказывания по уголовным делам [Там же].

Исходя из положений раздела «Методы и принципы анализа страниц в социальных сетях сети Интернет для комплексного лингвистического, психологического и социального портретирования личности», в отношении видов текста (аватар, публикация, списки друзей, подписчиков, групп и т. д.) мы приходим к выводу о том, профайлер на основе методов интернет-разведки проводит идентификацию личности с помощью поиска, сбора и анализа различных видов электронной информации (рисунок 3).

Приведём на рисунке 4 основные алгоритмы поиска информации о человеке в сети Интернет (включая социальные сети).

Исходя из данной схемы, минимальными данными об искомом человеке являются: его фото или номер мобильного телефона, или имя, фамилия, город. Причём, если имеется что-либо одно из данного перечня, то поиск усложнится, а если в дополнение к имени или фамилии нам известны увлечения искомого человека, его взгляды или хобби, то появляется ещё одна возможность для поиска – использование тематических групп «ВКонтакте», «Одноклассники».

1. Поиск анкет(ы) в соцсетях Facebook, «ВКонтакте», «Одноклассники», Instagram.

Facebook: проходим по адресу https://www.facebook.com/search, вводим имя и/или фамилию, обычно в результатах поиска огромное количество анкет (наблюдается избыточность), поэтому результативнее перейти на пункт 2.

«ВКонтакте»: проходим по адресу https://vk.com/search, затем вводим имя и/или фамилию, при наличии большого числа результатов сужаем область поиска с помощью фильтров-параметров (страна, город, пол, ВУЗ, школа, возраст и т. д.). Как правило, имеющиеся фильтры достаточны для поиска человека, в отличие от Facebook.

Рисунок 3. Идентификация личности в интернет-пространстве с помощью различных видов электронной информации

Рисунок 4. Основные алгоритмы поиска информации о человеке в интернете

«Одноклассники»: проходим по адресу https://ok.ru/search, затем вводим имя и/или фамилию, при наличии большого числа результатов сужаем область поиска с помощью фильтров-параметров (место, пол, ВУЗ, школа, возраст и т. д.). Как правило, имеющиеся фильтры достаточны для поиска человека, в отличие от Facebook.

Instagram: запускаем приложение на мобильном телефоне, открываем поиск – ищем по имени и фамилии, также доступен поиск по никнейму. При отсутствии приложения перейти на пункт 2.

1. При известных увлечениях, политических взглядах, хобби: поиск выборки анкет(ы) в тематических группах «ВКонтакте» и «Одноклассники».

Данный метод гораздо сложнее, но при малом количестве исходных данных имеет место быть. Заключается в определении перечня наиболее популярных сообществ в социальных сетях «ВКонтакте» и «Одноклассники», исходя из известных увлечений, взглядов (в том числе политических), хобби с последующим поиском по подписчикам данных сообществ (участникам групп).

Например, велика вероятность обнаружения анкеты человека, поддерживающего оппозиционные взгляды, в группах, связанных с Алексеем Навальным, любителя азартных карточных игр – в одной из групп покер-румов (PokerStars, PartyPoker), ярого поклонника передвижения на мотоцикле – в группах «Типичный мотоциклист», «Мото». В отдельных случаях известное место проживания человека (например, район города) даст предпосылку его поиска в группе типа «Подслушано-район».

Также следует сказать, что в данном виде поиска следует «вживаться» в роль искомого человека (по известным данным) и определять, в какие бы сообщества вступил бы сам(а), будь на его месте.

2. Поиск в Google, Яндекс.

Необходимо использовать как Яндекс-поиск, так и Google-поиск. При поиске по именам можно использовать как простые запросы (имя, фамилия, город), так и запросы с дополнительными операторами поиска. Например, искать только на сайте «vk.com» только «Артур Сергеев»: site: vk.comintext:” АртурСергеев”.

Поиск по номеру мобильного телефона необходимо проводить по всем комбинациям его написания: +79876543221, +7(987)6543221, 89876543221, 8(987)6543221.

3. Проверка наличия анкеты в соцсети Facebook

Заходим на сайт, нажимаем «Забыли пароль» (URL: https://www.facebook. com/reco-ver/initiate?lwv=111), вводим интересующий номер телефона в поле, затем «Поиск». В случае нахождения анкеты по данному номеру телефона будет отображён диалог для отправки кода доступа, а в нём, в свою очередь, имя и фамилия, указанные в анкете, а также аватар, а при отсутствии – соответствующее сообщение.

4. Проверка наличия анкеты в социальных сетях «ВКонтакте», «Одноклассники»

Заходим в мобильную версию сайта («https://m.vk.com», «https://m.ok.ru»), нажимаем «Забыли пароль». Вводим номер телефона, нажимаем «Далее». При наличии анкеты будет предложено ввести фамилию, указанную на странице (она может быть неизвестна), а при отсутствии – соответствующее сообщение.

5. Поиск в мессенджерах Viber, Whatsapp, Telegram

Добавляем интересующий нас номер в контакт-лист мобильного телефона, на котором установлены вышеуказанные мессенджеры, затем поочерёдно проверяем в данных мессенджерах наличие аккаунтов. В случае нахождения аккаунта окажется доступен аватар (во всех мессенджерах) и никнейм (в мессенджере Telegram).