[_PSSR_drafts] PSSR v8.8+.docx

Google Docs neutral 2026-04-11 11 чанков ~16 мин чтения

Сущности

II III PSSR IV РАЗДЕЛ ЯДРО CI СИСТЕМЫ Rt ОСНОВЫ DI СЛОЙ Слоя калибровочного управление (Calibration Governance Layer Growth_rate Official_response_index RMC АНОМАЛИЯ ГРАФОВЫЙ SAI

PSSR v8.8+ Industrial Extended Edition Полная инженерная редакция Версия для внедрения РАЗДЕЛ I. ФОРМАЛИЗОВАННЫЕ ОСНОВЫ СИСТЕМЫ 1. Архитектурная модель Система PSSR v8.8 представляет собой детерминированную многоуровневую аналитическую модель, состоящую из: Сигнального ядра (Signal Core) Графового слоя (L-Graph) Символического слоя (L-Symbolic) Слоя ресурсной атрибуции (L-Resource) Пространственного слоя (L-Geo) Интегрального индексного контура Слоя калибровочного управления (Calibration Governance Layer) Каждый слой функционирует на основе формализованных параметров и имеет: входные переменные, нормализованные коэффициенты, шкалу значимости, правила агрегации. РАЗДЕЛ II. СИГНАЛЬНОЕ ЯДРО 2.1. Формальная модель сигнала Каждый сигнал S_i описывается вектором: S_i = {T, G, D, V, E, C, R} где: T — временная метка G — географическая координата D — уровень источника (D0–D4) V — вирусность E — эмоциональная интенсивность C — категория события R — индекс достоверности 2.2. Индекс достоверности источника R рассчитывается по формуле: R = w₁·H + w₂·A + w₃·P + w₄·S где: H — историческая надежность источника A — подтверждаемость через независимые источники P — наличие первичных материалов (видео, фото, документы) S — структурная связность с другими подтвержденными сигналами Базовые коэффициенты: Диапазон R: 0–1. 2.3. Индекс вирусности V рассчитывается как: V = (log(U+1) × α₁) + (log(Rt+1) × α₂) + (log(Gₙ+1) × α₃) где: U — количество уникальных пользователей Rt — число репостов/перепубликаций Gₙ — количество регионов распространения Базовые коэффициенты: 2.4. Коэффициент массовости Massness Index (M) определяется как: M = (U_unique / Pop_region) × β₁ + (Growth_rate × β₂) где: U_unique — уникальные участники Pop_region — население региона Growth_rate — темп роста за 6 часов | β₁ | 0.6 | | β₂ | 0.4 | Для государств до 25 млн человек применяется поправочный коэффициент малого масштаба: M_adjusted = M × 1.35 РАЗДЕЛ III. АНОМАЛИЯ РАССОГЛАСОВАНИЯ 3.1. Формальное условие Аномалия рассогласования фиксируется при выполнении: (D0+D1+D2)_trend ↑ и D3+D4_signal ≤ θ и Geo_confirmation ≥ κ Где: θ — порог официального подтверждения (обычно 0.2) κ — порог пространственной корреляции (обычно 0.5) 3.2. Индекс рассогласования DI = (Massness × R_avg × Geo_score) − Official_response_index Если DI > 0.45 → активируется режим углубленного анализа. РАЗДЕЛ IV. ГРАФОВЫЙ СЛОЙ 4.1. Центральность узла Степень центральности: C_d(v) = deg(v) / (N−1) Посредническая центральность: C_b(v) = Σ (σ_st(v) / σ_st) где: σ_st — число кратчайших путей между s и t σ_st(v) — число путей через v 4.2. Индекс координации Coordination Index (CI): CI = γ₁·Temporal_sync + γ₂·Lexical_similarity + γ₃·Network_density | γ₁ | 0.35 | | γ₂ | 0.30 | | γ₃ | 0.35 | CI > 0.7 → вероятная организованная кампания. РАЗДЕЛ V. СИМВОЛИЧЕСКИЙ СЛОЙ 5.1. Индекс символической активации SAI = δ₁·Symbol_density + δ₂·Emotion_intensity + δ₃·Conflict_binding | δ₁ | 0.4 | | δ₂ | 0.3 | | δ₃ | 0.3 | 5.2. Религиозная мобилизация Отдельно рассчитывается Religious Mobilization Coefficient (RMC): RMC = (Religious_quotes × Emotional_amplification × Conflict_reference) / Total_text Если RMC > 0.35 — фиксируется повышенный уровень мобилизационного риска. РАЗДЕЛ VI. СЛОЙ РЕСУРСНОЙ АТРИБУЦИИ 6.1. Формула ресурсной интенсивности RI = (Temporal_precision × 0.25) + (Content_quality × 0.20) + (Network_scale × 0.20) + (Sustainability × 0.20) + (Technical_complexity × 0.15) 6.2. Интерпретация РАЗДЕЛ VII. ИНТЕГРАЛЬНЫЙ ИНДЕКС НАПРЯЖЁННОСТИ 7.1. Формула ITI = (0.35·Structural) + (0.30·Informational) + (0.20·Symbolic) + (0.15·Resource) 7.2. Шкала РАЗДЕЛ VIII. СЛОЙ КАЛИБРОВОЧНОГО УПРАВЛЕНИЯ 8.1. Коэффициент устойчивости System Stability Index (SSI): SSI = 1 − |Forecast − Reality| / Reality SSI < 0.75 → требуется пересмотр параметров. 8.2. Регламент пересмотра коэффициентов РАЗДЕЛ IX. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, ИНЕРЦИЯ И ПЕРЕЛОМЫ ДИНАМИКИ 9.1. Определения временных окон Система оперирует фиксированными окнами наблюдения и принятия решений. Базовые окна задаются как константы контура. W₁ = 15 минут (оперативное окно) W₂ = 6 часов (тактическое окно) W₃ = 72 часа (стратегическое окно) W₄ = 14 дней (нормативное окно базовой линии) Базовая линия (Baseline) строится по W₄, при этом любая оценка отклонения использует устойчивые метрики (медиана и медианное абсолютное отклонение), чтобы исключать влияние единичных всплесков. Median₁₄ = median(x[t−14d:t]) MAD₁₄ = median(|x − Median₁₄|) Нормализованное отклонение: Z_mad = (x − Median₁₄) / (MAD₁₄ + ε) ε = 0.01 (защитная константа) Правило запрета расплывчатых порогов выполняется через обязательную запись каждого срабатывания как функции Z_mad или кратности к Median₁₄, без словесных заменителей. 9.2. Модель инерции и накопления Для показателей, имеющих накопительный характер (символическая мобилизация, религиозная цитатность, медийное закрепление нарратива), вводится интеграл влияния. Influence Integral (II): II(t) = Σ_{k=0..K} x(t−k) · exp(−k/τ) τ задаётся в часах, стандартно τ = 36 для медийных волн и τ = 120 для символических накоплений. Если применяется недельный цикл, вводится поправка сезонности: II_adj(t) = II(t) / SeasonalFactor(dow, hour) SeasonalFactor вычисляется из данных W₄. 9.3. Детектор перелома тренда Перелом фиксируется как изменение знака производной сглаженного ряда при превышении минимальной амплитуды. S(t) = EMA(x, λ) dS = S(t) − S(t−1) EMA: S(t) = λ·x(t) + (1−λ)·S(t−1) λ = 0.18 для W₂, λ = 0.08 для W₃ Условие перелома: sign(dS(t)) ≠ sign(dS(t−h)) и |S(t) − S(t−h)| ≥ Δ_min где h = 6 шагов по W₁, Δ_min = 1.2·MAD₁₄ Перелом используется для определения момента, когда «шум» становится волной, и когда волна переходит в управленческий риск. 9.4. Прогноз краткосрочного давления Прогноз давления на управление (Pressure Forecast, PF) строится на компонентах: PF = p₁·ΔMassness + p₂·ΔViral + p₃·ΔSymbolic + p₄·ΔDiscrepancy + p₅·ΔGeo Каждая Δ-компонента рассчитывается как прирост Z_mad за W₂. Базовые веса: PF интерпретируется как вероятность перехода уровня ITI в следующую категорию в горизонте W₂ при условии отсутствия корректирующих управленческих действий. Это не «предсказание будущего», а расчет риска инерционного сдвига. РАЗДЕЛ X. РЕГИОНАЛЬНЫЕ ПОПРАВОЧНЫЕ КОЭФФИЦИЕНТЫ И «ФИЗИКА МАЛОГО ГОСУДАРСТВА» 10.1. Базовый принцип В условиях населения порядка 20 млн и высокой социальной видимости многие явления имеют низкий порог обнаружения, а аномалии поведения групп быстрее переходят в управленческую плоскость. В модели это отражается не «словами», а поправками к порогам и коэффициентам на уровне ядра. Вводится общий государственный коэффициент видимости: K_vis_state = 1.35 Он применяется к Massness (как уже задано), а также к ряду порогов, связанных с «необычностью» события. 10.2. Региональный коэффициент плотности видимости Для каждого региона r вводится коэффициент K_vis(r): K_vis(r) = 1 + a·(Pop_ref / Pop_r)^{b} Pop_ref = 2 000 000 a = 0.22 b = 0.35 Где Pop_r — население региона. Меньший регион повышает видимость и чувствительность, более крупный снижает. Применение: Massness_r = Massness · K_vis_state · K_vis(r) Аналогично для порогов Z_mad: Threshold_r = Threshold_base / K_vis(r) То есть в малых регионах пороги ниже, потому что «незаметных» волн меньше. 10.3. Коэффициент институциональной инерции региона Для административного ответа и аномалии рассогласования вводится коэффициент K_inst(r), отражающий вероятность задержек официальных сигналов D3–D4. K_inst(r) ∈ [0.85; 1.20] Использование в индексе рассогласования: Official_response_index_adj = Official_response_index / K_inst(r) Если K_inst(r) высок, то «молчание» оценивается жестче, поскольку оно может быть не только дефицитом коммуникаций, но и признаком ручного искажения отчётности. Таблица значений K_inst(r) является калибровочной и заполняется по данным наблюдений, а не «по ощущениям». В промышленной версии допускается стартовое значение 1.00 для всех регионов с последующей калибровкой. 10.4. Коэффициент столичного усиления Для столицы и крупнейших агломераций вводится K_capital, так как один сигнал быстрее превращается в политическую повестку. K_capital = 1.18 Применение к PF и ITI: PF_capital = PF · K_capital ITI_capital = min(100, ITI · (1 + 0.08·(Massness>θ_M))) θ_M = 0.22 РАЗДЕЛ XI. ДЕТЕКТИРОВАНИЕ ВЫСОКОКАЧЕСТВЕННОЙ БОТ-РАБОТЫ И SERM-ЗАЧИСТОК КАК ПРОКСИ БЮДЖЕТА Этот раздел фиксирует важный управленческий вывод: при обнаружении высококачественной сетевой работы или зачистки репутационного поля система обязана не просто поднять риск, но и зарегистрировать ресурсную гипотезу как атрибут события. Это не утверждение виновного, а индикатор: «вложены деньги и организационная инфраструктура». 11.1. Бот-координация: индекс искусственности активности Bot Activity Index (BAI) задаётся как агрегат признаков поведения. BAI = q₁·Burstiness + q₂·AccountFreshness + q₃·ContentCloneRate + q₄·TimePatternAnomaly + q₅·NetworkReciprocity Где: Burstiness — концентрация постинга в коротких окнах AccountFreshness — доля новых/восстановленных аккаунтов ContentCloneRate — доля сообщений с высокой схожестью TimePatternAnomaly — аномалия временных паттернов относительно базовой линии NetworkReciprocity — неестественная взаимная поддержка внутри кластера Базовые веса: BAI ∈ [0;1] Пороговые уровни: 11.2. Высококачественная бот-работа: индекс профессионализации Professional Bot Index (PBI) вводится отдельно, чтобы не смешивать «дешёвые» сетки и технологически зрелые операции. PBI = 0.30·StealthScore + 0.25·NarrativeDiscipline + 0.20·CrossPlatformSync + 0.25·OperationalResilience StealthScore — низкая заметность при высокой эффективности NarrativeDiscipline — дисциплина формулировок и устойчивость к контрнарративам CrossPlatformSync — синхронизация между платформами OperationalResilience — устойчивость к блокировкам и модерации PBI > 0.65 означает зрелую работу. 11.3. Индекс SERM-зачистки SERM Clean Index (SCI) фиксирует признаки системной зачистки выдачи и информационных витрин, а также «переупаковки» негативных материалов. SCI = s₁·SERPShift + s₂·ContentReplacementRate + s₃·BacklinkPattern + s₄·ReviewManipulation + s₅·MediaSaturation SERPShift — резкое изменение видимости материалов по ключевым запросам ContentReplacementRate — замещение страниц в тематике BacklinkPattern — искусственные сетки ссылок ReviewManipulation — манипуляции отзывами/оценками MediaSaturation — синхронное наполнение «позитивом» по одному сюжету Веса: SCI > 0.70 трактуется как серьёзная зачистка. 11.4. Прокси бюджета и организационной инфраструктуры Вводится Budget Proxy Score (BPS) как формализованный индикатор того, что на операцию потрачены существенные ресурсы. Он не указывает исполнителя, он фиксирует «экономический факт» по сложности. BPS = 10 · (0.40·RI_norm + 0.30·PBI + 0.30·SCI) RI_norm = clamp(RI/10, 0, 1) Интерпретация BPS: Правило фиксации для Казахстана в промышленной версии: если одновременно выполняются (SCI > 0.70) или (PBI > 0.65) и (CI > 0.70), система обязана создать запись «высокоресурсная активность» и поднять приоритет расследования источника финансирования и инфраструктуры. Это отдельный трек, не смешиваемый с медийной реакцией. РАЗДЕЛ XII. СЛОЙ РЕЛИГИИ, СВЯЩЕННЫХ ЦИТАТ И КОНФЕССИОНАЛЬНОГО СЮЖЕТИРОВАНИЯ Этот слой вводится как самостоятельный, потому что он размазан во времени, имеет накопительный эффект и способен работать как «тихий усилитель» конфликтов, морализаторских кампаний и легитимационных атак. Для Казахстана критически важно различать умеренную религиозность как норму и религиозную мобилизацию как технологию. 12.1. Базовые категории религиозного контента В промышленной модели контент классифицируется на: R0 — культурная религиозность (традиции, праздники, обряды без конфликта) R1 — нормативная мораль (ценности, семья, общие нормы) R2 — легитимация политики религией (привязка решений к религиозному авторитету) R3 — конфессиональное противопоставление (мы/они по религиозному признаку) R4 — мобилизационная проповедь (призыв к действию, давление, «грех/долг») R5 — радикализация и оправдание насилия (запрещённый контент, отдельный правовой контур) Система не интерпретирует богословие. Она детектирует технологические признаки мобилизации и конфликта. 12.2. Индекс религиозной цитатности Religious Citation Index (RCI): RCI = (N_quotes + 0.7·N_paraphrases + 0.5·N_authority_refs) / N_total_units Где: N_quotes — прямые цитаты из священных текстов N_paraphrases — пересказы N_authority_refs — ссылки на авторитетов (имам, священник, богослов, «учёные сказали») N_total_units — общее число смысловых единиц (предложений/тезисов) RCI ∈ [0;1] 12.3. Индекс религиозной мобилизации Religious Mobilization Coefficient (RMC) уточняется и становится промышленным: RMC = RCI · EA · CB · (1 + 0.4·ActionCalls) EA — эмоциональное усиление (0–1), берётся из E CB — конфликтная связка (0–1), доля «мы/они», «верные/неверные», «осквернение», «предательство» ActionCalls — нормированная частота призывов к действию Пороги: 12.4. Конфессиональная корреляция по аудиториям Для Казахстана вводится конфессиональная матрица аудитории как не-идентификационная, а вероятностная модель каналов потребления контента и сюжетов. Confessional Exposure Matrix (CEM) задаётся по каналам (Telegram, TikTok, YouTube, офлайн-структуры) и регионам, но хранится как параметры доступа, а не как «паспорт людей». Это принцип промышленной санитарии данных. РАЗДЕЛ XIII. СЛОЙ ДОЛГОСРОЧНОГО НАКОПИТЕЛЬНОГО ВЛИЯНИЯ Этот слой фиксирует то, что влияние не всегда выглядит как «кампания». Оно бывает размазанным, постоянным и кумулятивным, проявляясь через стандарты мышления, словарь, нормы допустимого, образовательные и медийные привычки. В промышленной версии важно, что слой не привязан к одному внешнему вектору. Он существует в разных формах и может исходить из разных центров культурного и политического влияния. 13.1. Индекс накопительного влияния Cumulative Influence Index (CII): CII = 0.30·LexiconShift + 0.25·NormativeFrameShift + 0.20·AuthoritySubstitution + 0.25·InstitutionalErosion LexiconShift — сдвиг лексики (какие слова стали «нормой») NormativeFrameShift — смена рамки допустимого AuthoritySubstitution — замещение легитимных авторитетов альтернативными InstitutionalErosion — устойчивое подрывание доверия к институтам CII измеряется на горизонте W₄ и более, с τ = 120 и выше. 13.2. Индекс внешней рамки External Frame Index (EFI) формализует вероятность того, что повестка ведётся в логике внешнего центра. EFI = 0.35·NarrativeImport + 0.25·SourceDependency + 0.20·TimingAlignment + 0.20·AmplifierNetwork NarrativeImport — «готовые» рамки и сюжеты SourceDependency — зависимость от определённых источников TimingAlignment — синхронизация с внешними календарями AmplifierNetwork — сеть усилителей и ретрансляторов EFI не присваивает «страны». Он фиксирует механизм. РАЗДЕЛ XIV. СТРЕСС-ТЕСТЫ СИСТЕМЫ И ПРОМЫШЛЕННАЯ ПРОВЕРКА НА ОТКАЗОУСТОЙЧИВОСТЬ 14.1. Общий принцип стресс-тестирования Промышленная версия обязана быть устойчивой к четырём классам отказов: F1 — дефицит данных и «слепые зоны» F2 — ложноположительные срабатывания F3 — маскировка операций под органику F4 — административное искажение сигналов D3–D4 Каждый стресс-тест завершаетcя либо подтверждением устойчивости, либо калибровочным предписанием. 14.2. Набор стандартных стресс-сценариев ST-01. Резкий всплеск при низком R: много сообщений, низкая подтверждаемость. Критерий: система не должна уходить в кризис без роста Geo_score и A. ST-02. «Тихая» операция: высокое качество, низкая массовость. Критерий: должны сработать CI, PBI, Lexical_similarity, а не Massness. ST-03. Официальное «замыливание»: D4 сообщает «всё нормально», D0 сигналит. Критерий: DI и рассогласование должны поднимать приоритет проверки фактов и каналов. ST-04. Религиозный слой как усилитель: мягкие цитаты, но растущий CB и ActionCalls. Критерий: RMC должен фиксировать рост до того, как событие станет массовым. ST-05. SERM-зачистка: исчезновение негативных материалов и замещение «позитивом». Критерий: SCI должен сработать, а BPS фиксировать ресурсность. ST-06. Мультиплатформенная синхронизация: Telegram + TikTok + YouTube в одной рамке. Критерий: CrossPlatformSync поднимает PBI, PF растет быстрее. ST-07. «Ложный героизм»: искусственное раздувание фигуры и резкий рост видимости. Критерий: система фиксирует аномалию видимости и сетевые усилители. ST-08. Атака на институты без события: длительная эрозия доверия. Критерий: CII и InstitutionalErosion должны выходить в управленческое поле без «инцидента». 14.3. Метрики качества и точности В промышленной версии вводятся обязательные метрики: Precision = TP/(TP+FP) Recall = TP/(TP+FN) F1 = 2·(Precision·Recall)/(Precision+Recall) Для пороговых систем вводится оценка: False Alarm Rate (FAR) = FP/(FP+TN) Miss Rate (MR) = FN/(FN+TP) Требования к контуру (целевые значения): Для режимов повышенной чувствительности допускается иной профиль: Recall выше, Precision ниже, но с обязательным human-in-loop по внутренним правилам. 14.4. Протокол калибровки после стресс-теста Каждый стресс-тест формирует запись Calibration Ticket: CT = {ScenarioID, Date, DataWindow, TriggeredRules, MissedRules, ProposedAdjustments, RiskOfDrift} Фиксируется риск дрейфа инвариантов как отдельный параметр, чтобы система не «привыкала» к нарушению правил через тихие правки. РАЗДЕЛ XV. ЖУРНАЛ ОБЪЯСНИМОСТИ И ПРОВЕРЯЕМОСТИ РЕШЕНИЙ Поскольку решения должны быть юридически и управленчески защищаемыми, в промышленной версии каждая рекомендация и каждое срабатывание обязано иметь трассировку. Explainability Trace (ET): ET = {RuleIDs, InputSignals, Normalization, Thresholds, LayerScores, FinalIndex, RegimeSuggestion, VerificationStatus} Для каждого слоя фиксируются: Signal Core: R, V, M, Z_mad Graph: CI, centralities Symbolic: SAI, RMC, CII Resource: RI, PBI, SCI, BPS Geo: Geo_score, Gₙ Никакая рекомендация не имеет права существовать без ET. Это не факультатив, это промышленная санитария. РАЗДЕЛ XVI. РЕЖИМЫ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ И ПЕРЕКЛЮЧЕНИЕ КОНТУРОВ 16.1. Базовая шкала режимов Система оперирует фиксированной шкалой режимов: N0 — Нормальный режим N1 — Повышенное внимание N2 — Предкризис N3 — Кризис N4 — Системный кризис Переключение режимов осуществляется автоматически на основании интегрального индекса ITI и корректирующих факторов. 16.2. Пороговая модель перехода Базовые пороги ITI: Корректировка порогов с учетом регионального коэффициента: ITI_adj = ITI · K_vis(r) Если K_vis(r) > 1, фактический переход происходит раньше. 16.3. Условия принудительного перехода Независимо от ITI режим принудительно повышается на 1 уровень, если выполняется одно из условий: DI > 0.60 RMC > 0.55 BPS ≥ 7 Geo_score ≥ 0.70 и CI ≥ 0.65 Если одновременно выполняются два условия — повышение на 2 уровня, но не выше N4. 16.4. Гистерезис режимов Чтобы исключить «мерцание» режимов, применяется задержка снижения: Снижение режима допускается только при: ITI < (Threshold_lower − 0.08·ITI) и устойчивом сохранении этого состояния не менее W₂. РАЗДЕЛ XVII. ИНВАРИАНТЫ СИСТЕМЫ Инварианты — это условия, которые не могут быть изменены без пересмотра версии. 17.1. Инвариант детерминизма Решение системы всегда воспроизводимо при одинаковых входных данных и коэффициентах. Запрещено: — внедрение недетерминированных эвристик без фиксации seed; — ручная правка индекса без записи Explainability Trace. 17.2. Инвариант «сомнение → не объединять» При конфликте полярности или EventType кластеры не объединяются автоматически. 17.3. Инвариант объяснимости Каждое срабатывание должно иметь ET. Отсутствие ET = технический отказ. 17.4. Инвариант запрета расплывчатых формулировок Внутри системы запрещены формулировки: «всплеск», «значительно выросло», «аномально» без численного указания Z_mad или кратности к медиане. 17.5. Инвариант правового приоритета Любой выходной материал проходит проверку на соответствие правовым ограничениям. При конфликте с законом — автоматический запрет выпуска. РАЗДЕЛ XVIII. АВАРИЙНЫЕ РЕЖИМЫ 18.1. Data Degradation Mode Если объем входных данных падает ниже 40% от медианного уровня W₄: — режим понижается на 1 уровень — активируется уведомление о слепой зоне — решения переводятся в режим «ограниченной уверенности» 18.2. False Alarm Spike Если FAR > 0.30 на горизонте W₃: — временное повышение порогов на 10% — запуск калибровочного цикла 18.3. Drift Detection Если в течение W₄ число Calibration Tickets превышает 7: — фиксируется риск дрейфа — временно замораживаются изменения коэффициентов — проводится аудит настроек РАЗДЕЛ XIX. ПОЛНЫЙ СПРАВОЧНИК КОЭФФИЦИЕНТОВ 19.1. Массовость α = 0.35 K_vis_state = 1.35 a = 0.22 b = 0.35 19.2. Достоверность w1 = 0.25 w2 = 0.25 w3 = 0.20 w4 = 0.15 w5 = 0.15 19.3. Виральность β1 = 0.30 β2 = 0.25 β3 = 0.25 β4 = 0.20 19.4. Кластеризация γ1 = 0.35 γ2 = 0.25 γ3 = 0.20 γ4 = 0.20 19.5. Ресурсность δ1 = 0.30 δ2 = 0.25 δ3 = 0.25 δ4 = 0.20 19.6. SERM s1 = 0.25 s2 = 0.20 s3 = 0.20 s4 = 0.15 s5 = 0.20 19.7. Религиозная мобилизация EA multiplier = 1 CB multiplier = 1 ActionCalls multiplier = 0.4 19.8. Интегральный индекс ITI ITI = 0.25·Massness 0.20·V 0.20·CI 0.15·SAI 0.20·RI РАЗДЕЛ XX. KPI УСТОЙЧИВОСТИ СИСТЕМЫ 20.1. Техническая устойчивость Uptime ≥ 99.2% Data loss ≤ 0.5% Explainability coverage = 100% 20.2. Аналитическая устойчивость Precision ≥ 0.75 Recall ≥ 0.70 FAR ≤ 0.18 MR ≤ 0.25 20.3. Управленческая устойчивость Время от N2 до управленческого решения ≤ 6 часов Доля пропущенных N3 ≤ 5% Доля ложных N3 ≤ 10% РАЗДЕЛ XXI. ЮРИДИЧЕСКАЯ САНИТАРИЯ ЛЕКСИКОНА Запрещено в выходных документах: — уничижительные характеристики — обвинительные формулировки без доказательной базы — предположения о намерениях — категоричные утверждения без численного подтверждения Обязательные элементы: — указание источника — указание степени уверенности — указание временного окна анализа РАЗДЕЛ XXII. ГЛОССАРИЙ (Англицизмы вынесены отдельно) Основные термины Ситуационная осведомлённость — совокупность данных, интерпретации и прогноза состояния среды. Интегральный индекс напряженности (ITI) — агрегированный показатель риска. Индекс рассогласования (DI) — показатель расхождения официальных и публичных сигналов. Индекс ресурсности (RI) — оценка уровня организационной инфраструктуры. Калибровочный билет — запись корректировки параметров. Англицизмы Backtesting — ретроспективное моделирование Explainability Trace — журнал объяснимости Burstiness — всплесковость CrossPlatformSync — межплатформенная синхронизация StealthScore — скрытность операции Budget Proxy Score — прокси-оценка бюджета Small State Principle — принцип малого государства Dark Mode — темная тема интерфейса Cluster — кластер De-cluster — разъединение кластера Параметр | Значение w₁ | 0.30 w₂ | 0.25 w₃ | 0.25 w₄ | 0.20 Коэффициент | Значение α₁ | 0.4 α₂ | 0.4 α₃ | 0.2 RI | Оценка 0–2 | Спонтанный шум 3–4 | Координация 5–6 | Профессиональная работа 7–8 | Структурированная кампания 9–10 | Высокобюджетная операция ITI | Уровень 0–25 | Нормальный фон 26–40 | Повышенное внимание 41–60 | Управленческая зона риска 61–75 | Предкризис 76–100 | Кризис Параметр | Частота пересмотра Пороги массовости | 1 раз в квартал Коэффициенты вирусности | 1 раз в 6 месяцев Графовые коэффициенты | 1 раз в 6 месяцев Индекс символической активации | 1 раз в год Коэффициент | Значение p₁ | 0.26 p₂ | 0.22 p₃ | 0.18 p₄ | 0.24 p₅ | 0.10 Коэффициент | Значение q₁ | 0.22 q₂ | 0.18 q₃ | 0.24 q₄ | 0.18 q₅ | 0.18 BAI | Интерпретация <0.35 | вероятно органика 0.35–0.55 | смешанный режим 0.56–0.75 | вероятная координация >0.75 | высококачественная искусственная сетка Коэффициент | Значение s₁ | 0.25 s₂ | 0.20 s₃ | 0.20 s₄ | 0.15 s₅ | 0.20 BPS | Уровень ресурсов 0–3 | низкий, локальные усилия 4–6 | средний, подряд/группа 7–8 | высокий, профессиональная команда 9–10 | очень высокий, системная операция RMC | Уровень <0.20 | фон 0.20–0.35 | заметный слой 0.36–0.55 | мобилизационный риск >0.55 | высокий риск управленческого воздействия Метрика | Целевое значение Precision | ≥ 0.75 Recall | ≥ 0.70 FAR | ≤ 0.18 MR | ≤ 0.25 ITI | Режим 0–24 | N0 25–39 | N1 40–59 | N2 60–79 | N3 ≥80 | N4