Розвідка на основі відкритих джерел: відмінності між версіями

[перевірена версія][перевірена версія]
Вилучено вміст Додано вміст
матеріали вилучено, пояснення на СО
не посилаємося так на статті Вікіпедії
Рядок 22:
З ростом кількості інформації і апаратних можливостей комп'ютерів (пам'ять, швидкодія) почала значно зростати кількість потенційно корисної інформації з відкритих джерел та почав різко зростати рівень автоматизації її моніторингу й аналітико-синтетичної переробки. Важливими програмно-аналітичними засобами ділової-аналітики (Business Analytics), OSINT, CI та контент-аналізу з середини 1990-х років стали Business Intelligence (OLAP, Data Mining, ін.), Text Mining, Knowledge Management System (Системи управління знаннями).
 
Активне використання великої кількості коментарів у веб-виданнях і соціальних мережах, ін., привели до визначення [[Великі дані|big data (великих даних)]] і початку Big Data Age (Ери великих даних) у 2010 році. Це активізувало розвиток і застосування оновлених концепцій, методологій, технологій, засобів Business Analytics, OSINT, CI (конкурентної розвідки), контент-аналізу, аналізу консолідованої інформації, що проявилося насамперед у сфері бізнесу бід брендами Web Mining, Social Media CRM, Social Media Analytics<ref>[http://www.ibm.com/midmarket/uk/en/att/pdf/social_media_Part_Executive_Report.pdf IBM&nbsp;— From social media to Social CRM by Carolyn Baird.]</ref><ref name=":4">{{Cite web|url=http://www.semanticforce.net/ru/|title=Экосистема для мониторинга и анализа онлайн-медиа, Social CRM решения|last=Гаврилюк|first=Всеволод|date=13.02.2011 г.|website=SemanticForce|publisher=|language=русский язык|accessdate=19.01.2018}}</ref><ref name=":5" />. Почали активно розвиватися автономні часткові засоби у об'єднаній сфері Business Intelligence+ (Data Mining & Text Mining & Knowledge Management System), для прикладу: Machine Learning, Opinion Mining, Sentiment Analysis<ref>Pang, Bo; [[Lillian Lee (computer scientist)|Lee, Lillian]]; Vaithyanathan, Shivakumar (2002). «Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques». ''Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)''. pp. 79–86.</ref><ref name=":4" />.
 
Найбільший у відкритих джерелах кластер друкованих науково-практичних, монографічних досліджень науковців в Україні за тематикою кластера інформаційного пошуку в Інтернеті, який можна віднести до CI & OSINT, розміщений на вікі-сторінці та на [http://dwl.kiev.ua/ персональному веб-сайті (російська та англійська мови)] видатного українського науковця у цій сфері доктора технічних наук, професора Д.&nbsp;Ф.&nbsp;Ланде<ref name=":5">[[Ланде Дмитро Володимирович]]</ref>.
 
В Україні у відкритому доступі розміщена інформація 2013 року щодо підготовки військових спеціалістів, сферу діяльності яких можна віднести до OSINT у розширеному специфічному тлумаченні&nbsp;— на базі Військового інституту Київського національного університету імені Тараса Шевченка<ref>Спеціальність: 7.03020401 Міжнародна інформація Спеціалізація: Розвідувально-інформаційне забезпечення (за мовами) діяльності військ (сил). Програма комплексного державного екзамену курсантів п'ятого курсу Військового інституту Київського національного університету імені Тараса Шевченка. http://mil.univ.kiev.ua/files/63_1290008026.pdf</ref>. Питання доцільності розміщення такої інформації у відкритому доступі в Інтернеті є дискусійним.