✖


Jump to content

Три степени влияния

Три степени влияния — это теория в сфере социальных сетей . [1] предложен Николасом А. Кристакисом и Джеймсом Х. Фаулером в 2007 году. С тех пор он исследовался учеными во многих дисциплинах с использованием различных статистических, математических, психологических, социологических и биологических подходов. Многочисленные крупномасштабные личные и онлайн-эксперименты задокументировали это явление за прошедшие годы.

Начиная с начала 2000-х годов Кристакис и Фаулер исследовали влияние социальных связей на поведение, описывая, как социальное влияние и социальное заражение не заканчиваются на людях, с которыми человек напрямую связан. Люди влияют на своих друзей, которые, в свою очередь, влияют на своих друзей и так далее. Следовательно, убеждения и действия человека могут влиять на людей, которых он никогда не встречал и с которыми он связан лишь косвенно.

Используя как наблюдательные, так и экспериментальные методы, Кристакис и Фаулер исследовали различные явления, такие как ожирение, счастье , сотрудничество, голосование и другие модели поведения и убеждения. Исследования других групп впоследствии таким же образом изучили многие другие явления (например, преступность, социальное обучение и т. д.).

По сути, этот аргумент заключается в том, что эффекты сверстников не должны ограничиваться одной степенью разделения. Скорее, в широком наборе эмпирических условий с использованием как наблюдательных, так и экспериментальных методов было замечено, что во многих случаях эффект больше не имеет смысла на социальном горизонте трех степеней.

Короче говоря, Кристакис и Фаулер утверждали, что разнообразные явления «проходят через нашу сеть, оказывая влияние на наших друзей (одна степень), друзей наших друзей (две степени) и даже на друзей друзей наших друзей (три степени). влияние постепенно рассеивается и перестает оказывать заметное влияние на людей за пределами социальной границы, лежащей на трех степенях разделения». [2] Они выдвинули ряд причин этого распада и предложили информационные, психологические и биологические обоснования.

Обоснование

[ редактировать ]

Влияние может исчезнуть примерно после трех степеней (к друзьям друзей и от друзей друзей) по крайней мере по трем причинам, предположили Кристакис и Фаулер: [2]

  1. Внутренний распад — искажение информации или своего рода «социальное трение» (как игровой телефон ).
  2. Нестабильность сети — социальные связи становятся нестабильными (и непостоянными во времени) на горизонте более трех степеней разделения.
  3. Эволюционная цель — мы развивались в небольших группах, где каждый был связан на три степени или меньше, и поэтому у нас может не быть способности обнаруживать или реагировать на слабые «сигналы», исходящие из более удаленных геодезических мест (идея, получившая последующую поддержку [3] ).

Научная литература

[ редактировать ]

Первоначальные исследования и статистический подход

[ редактировать ]

с использованием данных наблюдений Первоначальные исследования Кристакиса и Фаулера показали, что различные признаки (такие как ожирение, [4] курение, [5] и счастье [6] ), а не индивидуалистичны, случайно коррелируют с механизмами заражения, которые передают подобные явления на большие расстояния внутри социальных сетей. [7]

Некоторые последующие анализы выявили ограничения этого анализа (с учетом различных статистических предположений); [8] или выразили обеспокоенность тем, что статистические методы, используемые в этом анализе, не могут полностью контролировать другие факторы окружающей среды; [9] или отметили, что статистические оценки, полученные с помощью некоторых подходов, не всегда могут иметь однозначную интерпретацию; [10] или утверждал, что статистические методы не всегда могут учитывать процессы гомофилии в создании и сохранении отношений с течением времени. [11] [12]

Но другие ученые, использующие анализ чувствительности, обнаружили, что основные оценки, касающиеся, например, передачи ожирения и отказа от курения, весьма надежны. [13] [14] или иным образом воспроизвели или поддержали результаты. [15] [16] Дополнительная, ранняя, детальная работа по моделированию показала, что подход к моделированию на основе обобщенного оценочного уравнения (GEE), использованный Кристакисом и Фаулером (и другими группами), был весьма эффективен для оценки эффектов социального заражения и для отличения их от гомофилии; [17] В этой статье делается вывод: «Что касается сетевого влияния, мы обнаруживаем, что этот подход обладает превосходной чувствительностью и довольно хорошей специфичностью в отношении различения наличия или отсутствия такого «сетевого эффекта», независимо от того, присутствует или нет гомофилия в сети. формирование». В другой методологической статье сделан вывод, что действительно возможно ограничить оценки эффектов аналогов, даже с учетом ограничений моделирования, с которыми столкнулись Кристакис и Фаулер. [16] - даже если в противном случае для выявления таких эффектов с использованием данных наблюдений потребуются параметрические предположения (если предполагается наличие существенной ненаблюдаемой гомофилии). [12] Также появилась дальнейшая поддержка подхода моделирования GEE, используемого Кристакисом и Фаулером. [18] Идея социального заражения ожирением была использована в подтверждающей математической модели в 2018 году. [19] [20]

Дополнительные аналитические подходы к данным наблюдений также оказали поддержку, включая оценку согласованной выборки , [21] и техники перестановок . [22] Техника перетасовки подтвердила эффективность «теста направленности края» как стратегии выявления причинно-следственных эффектов одноранговой сети; этот метод был впервые предложен Кристакисом и Фаулером в качестве инструмента для оценки таких эффектов при сетевом анализе в их статье об ожирении 2007 года.

С теоретической точки зрения было показано [23] что свойство трех степеней влияния естественным образом возникает как результат взаимодействия социального влияния или динамики обучения и сложных сетей. В этих исследованиях использовались символические модели для изучения распространения информации, мнений, идей и поведения в широком диапазоне сетевых топологий, а также показывающие, при каких условиях можно ожидать нарушений «трех степеней влияния».

Это явление также было отмечено с использованием данных наблюдений за преступными сетями, в том числе социологами. [24] и экономисты. [25] В документе 2023 года упоминается принцип документирования распространения внимания к научным работам в Интернете на «глубину» трех градусов и выше. [26] В статье 2204 отмечается, что, когда ученых обвиняют в сексуальных домогательствах, их цитирование (а также их соавторов и соавторов их соавторов) после этого снижается. [27]

Кристакис и Фаулер рассмотрели критические и подтверждающие выводы относительно феномена трех степеней влияния и аналитических подходов, используемых для его выявления на основе данных наблюдений в 2013 году. [14]

Эксперименты, подтверждающие теорию

[ редактировать ]

В дальнейшем было проведено множество экспериментальных исследований (многими исследовательскими группами, включая Кристакиса, Фаулера и других их сотрудников). обнаружили убедительные причинно-следственные доказательства процессов заражения, которые распространяются за пределы диад (в том числе до двух, трех или четырех степеней разделения) Эти исследования с помощью рандомизированных контролируемых экспериментов . [28] [29] [30] [31] [32]

В статье Кристакиса и Фаулера, опубликованной в начале 2010 года, с помощью личного эксперимента было документально подтверждено, что поведение сотрудничества может достигать трех степеней разделения. [33] В эксперименте 2012 года, в котором приняли участие 61 000 000 человек, пользовавшихся Facebook , он показал распространение избирательного поведения на две степени разделения. [34] В статье 2014 года было подтверждено распространение эмоций за пределы диад, как это было предложено в 2008 году Кристакисом и Фаулером, с использованием еще одного масштабного онлайн-эксперимента. [35] РКИ с участием 24 702 человек в 176 деревнях Гондураса (опубликованное Эдо Айрольди и Кристакисом в 2024 году) задокументировало распространение экзогенно привнесенных знаний и практик в области охраны здоровья матери и ребенка до двух степеней разделения (среди других результатов). [36]

В статье 2011 года экономистов Каррелла, Хукстра и Уэста использовалось случайное распределение сверстников в Академии ВВС США и было обнаружено «статистически значимое положительное влияние сверстников, которое примерно в два раза меньше, чем собственное влияние предыдущей приспособленности на текущую приспособленность. предполагает, что эффекты вызваны в первую очередь друзьями, которые были наименее подготовлены, тем самым подтверждая провокационное представление о том, что плохая физическая подготовка распространяется от человека к человеку» (примерно в соответствии с оценками Кристакиса и Фаулера). [37]

Теория также использовалась для разработки проверенных алгоритмов эффективной максимизации влияния. [38]

Механизм

[ редактировать ]

В различных направлениях работы также исследовались конкретные биопсихосоциальные механизмы ограниченности эффектов заражения, некоторые из которых были теоретизированы Кристакисом и Фаулером. Эксперименты Муссаида и др. оценили распространение восприятия риска и зафиксировали перегиб примерно на три градуса. [39] Другая серия экспериментов зафиксировала влияние искажения информации, отметив, что «несмотря на сильное социальное влияние внутри пар людей, охват распространения суждений по цепочке редко превышал социальную дистанцию ​​в три-четыре степени разделения.... Мы показываем, что Искажение информации и переоценка ошибок других людей — это два механизма индивидуального уровня, препятствующие распространению суждений в масштабе цепочки». [40] А эксперименты с фМРТ-сканированием социоцентрически картированной сети аспирантов, опубликованные в 2018 году, показали, что нейронные реакции на концептуальные стимулы были схожими у друзей, с надиром на трех степенях разделения, что предоставило дополнительные биологические доказательства этой теории. [41]

Моральные последствия

[ редактировать ]

Идея сетевого влияния поднимает вопрос о свободе воли , поскольку предполагает, что люди находятся под влиянием факторов, которые они не могут контролировать и о которых они не осознают. Кристакис и Фаулер утверждают в своей книге Connected , что политики должны использовать знания об эффектах социальных сетей и социальном заражении, чтобы оптимизировать государственную политику . Это касается многих аспектов жизни, от общественного здравоохранения до экономики . Например, когда ресурсы ограничены, они отмечают, что было бы предпочтительнее иммунизировать лиц, находящихся в центре сети, а не структурно периферийных лиц. Или может быть гораздо эффективнее мотивировать группы людей избегать преступного поведения, чем действовать против отдельных лиц или наказывать каждого преступника отдельно. Их собственные рандомизированные контролируемые полевые испытания позволили изучить, как использовать социальное заражение для содействия распространению желаемых инноваций в сельских деревнях. [32] [42]

См. также

[ редактировать ]

Ссылки

[ редактировать ]
  1. ^ «Скрытое влияние социальных сетей Николаса Кристакиса на TED.com» . 10 мая 2010 г.
  2. ^ Jump up to: а б Связанное Предисловие+глава1
  3. ^ Морган, TJH; и др. (2015). «Экспериментальные доказательства совместной эволюции обучения гомининов изготовлению орудий и языка» . Природные коммуникации . 6 : 6029. Бибкод : 2015NatCo...6.6029M . дои : 10.1038/ncomms7029 . ПМЦ   4338549 . ПМИД   25585382 .
  4. ^ Кристакис, Николас А.; Фаулер, Джеймс Х. (2007). «Распространение ожирения в большой социальной сети за 32 года». Медицинский журнал Новой Англии . 357 (4): 370–379. CiteSeerX   10.1.1.581.4893 . дои : 10.1056/NEJMsa066082 . ПМИД   17652652 .
  5. ^ Кристакис, Николас А.; Фаулер, Джеймс Х. (2008). «Коллективная динамика курения в большой социальной сети» . Медицинский журнал Новой Англии . 358 (21): 2249–2258. doi : 10.1056/NEJMsa0706154 . ПМЦ   2822344 . ПМИД   18499567 .
  6. ^ Кристакис, Николас А.; Фаулер, Джеймс Х. (2008). «Динамическое распространение счастья в крупной социальной сети: лонгитудинальный анализ за 20 лет во Фрамингемском исследовании сердца» . Британский медицинский журнал . 337 (337): а2338. дои : 10.1136/bmj.a2338 . ПМК   2600606 . ПМИД   19056788 .
  7. ^ Кристакис, Николас А.; Фаулер, Джеймс Х. (2009). Connected: Удивительная сила наших социальных сетей и то, как они формируют нашу жизнь . Литтл, Браун и Ко. ISBN  978-0316036146 .
  8. ^ Коэн-Коул, Итан; Флетчер, Джейсон М. (2008). «Обнаружение неправдоподобного влияния социальных сетей на прыщи, рост и головные боли: продольный анализ» . Британский медицинский журнал . 337 : а2533. дои : 10.1136/bmj.a2533 . ПМК   2600605 . ПМИД   19056789 .
  9. ^ Коэн-Коул, Итан; Флетчер, Джейсон М. (2008). «Заразно ли ожирение? Социальные сети и факторы окружающей среды в эпидемии ожирения» (PDF) . Журнал экономики здравоохранения . 27 (5): 1382–1387. дои : 10.1016/j.jhealeco.2008.04.005 . ПМИД   18571258 .
  10. ^ Лайонс, Рассел (2011). «Распространение медицины с недостаточными доказательствами посредством ошибочного анализа социальных сетей». Статистика, политика и политика . 2 (1). arXiv : 1007.2876 . дои : 10.2202/2151-7509.1024 . S2CID   14223489 .
  11. ^ Ноэль, Ганс; Найхан, Брендан (2011). «Проблема удаления из друзей»: последствия гомофилии в сохранении дружбы для причинных оценок социального влияния». Социальные сети . 33 (3): 211–218. arXiv : 1009.3243 . дои : 10.1016/j.socnet.2011.05.003 . S2CID   13937621 .
  12. ^ Jump up to: а б Шализи, Косма Р.; Томас, Эндрю К. (2011). «Гомфилия и заражение обычно смешиваются в наблюдательных исследованиях социальных сетей» . Социологические методы и исследования . 40 (2): 211–239. arXiv : 1004.4704 . дои : 10.1177/0049124111404820 . ПМЦ   3328971 . ПМИД   22523436 .
  13. ^ ВандерВил, Тайлер Дж. (2011). «Анализ чувствительности к эффектам заражения в социальных сетях» . Социологические методы и исследования . 40 (2): 240–255. дои : 10.1177/0049124111404821 . ПМК   4288024 . ПМИД   25580037 .
  14. ^ Jump up to: а б Кристакис, Н.А.; Фаулер, Дж. Х. (2013). «Теория социального заражения: изучение динамических социальных сетей и человеческого поведения» . Статистика в медицине . 32 (4): 556–577. дои : 10.1002/sim.5408 . ПМЦ   3830455 . ПМИД   22711416 .
  15. ^ Али, ММ; Амиальчук А; Гао, С; Хейланд, Ф (2012). «Подростковый набор веса и социальные сети: есть ли эффект заражения?». Прикладная экономика . 44 (23): 2969–2983. дои : 10.1080/00036846.2011.568408 . S2CID   144012349 .
  16. ^ Jump up to: а б Стиг, А. Галстян (2012). «Статистические тесты на заражение в наблюдательных исследованиях социальных сетей». Журнал исследований машинного обучения : 563–571. arXiv : 1211.4889 .
  17. ^ Захрисон, Кори (2016). «Могут ли модели продольных обобщенных оценочных уравнений различать сетевое влияние и гомофилию? Агентный подход к моделированию характеристик измерения» . Методология медицинских исследований BMC . 16 (1): 174. дои : 10.1186/s12874-016-0274-4 . ПМК   5192582 . ПМИД   28031023 .
  18. ^ Гонсалес-Пардо, А.; Кахиас, Р.; Камачо, Д. (2014). «Агентное моделирование социальной модели Кристакиса-Фаулера». Последние разработки в области вычислительного коллективного разума . Исследования в области вычислительного интеллекта. Том. 513. стр. 69–77. дои : 10.1007/978-3-319-01787-7_7 . ISBN  978-3-319-01786-0 .
  19. ^ Эдзима, Кейсуке; Томас, Диана М.; Эллисон, Дэвид Б. (май 2018 г.). «Математическая модель прогнозирования передачи ожирения как с генетической, так и с негенетической наследственностью» . Ожирение . 26 (5): 927–933. дои : 10.1002/oby.22135 . ISSN   1930-7381 . ПМК   5916034 . ПМИД   29575611 .
  20. ^ Сервик, Келли (19 февраля 2017 г.). «Должны ли мы относиться к ожирению как к заразной болезни?» . Наука .
  21. ^ Арал, Синан; Мучник, Лев; Сунарараджан, Арун (2009). «Отличие заражения, основанного на влиянии, от распространения, вызванного гомофилией, в динамических сетях» . Труды Национальной академии наук . 106 (51): 21544–21549. Бибкод : 2009PNAS..10621544A . дои : 10.1073/pnas.0908800106 . ПМЦ   2799846 . ПМИД   20007780 .
  22. ^ Анагностопулос, Арис; Кумар, Рави; Махдиан, Мохаммед (2008). «Влияние и корреляция в социальных сетях». Материалы 14-й международной конференции ACM SIGKDD по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных . стр. 7–15. CiteSeerX   10.1.1.227.5676 . дои : 10.1145/1401890.1401897 . ISBN  9781605581934 . S2CID   7995562 .
  23. ^ ПИНЕЙРО, Флавио Л.; САНТОС, Марта Д.; САНТОС, Франциско К.; Пачеко, Хорхе М. (2014). «Происхождение влияния сверстников в социальных сетях» (PDF) . Письма о физических отзывах . 112 (9): 098702. Бибкод : 2014PhRvL.112i8702P . doi : 10.1103/physrevlett.112.098702 . hdl : 1822/64002 . ПМИД   24655286 .
  24. ^ Уайлдман, Кристофер; Папахристос, Эндрю В. (2014). «Сетевое разоблачение и виктимизация убийств в афроамериканском сообществе» . Американский журнал общественного здравоохранения . 104 (1): 143–150. дои : 10.2105/ajph.2013.301441 . ПМК   3910040 . ПМИД   24228655 .
  25. ^ «Побочные эффекты DP19159 в преступных сетях: данные о смертях соучастников» . ЦЭПР . 13 июня 2024 г. Проверено 28 июня 2024 г.
  26. ^ Цао, Жэньмэн; Лю, Сяо Фань; Фанг, Чжичао; Сюй, Сяо-Ке; Ван, Сяньвэнь (1 января 2023 г.). «Как научные статьи из журналов разных уровней привлекают внимание в социальных сетях?» . Обработка информации и управление . 60 (1): 103152. doi : 10.1016/j.ipm.2022.103152 . ISSN   0306-4573 .
  27. ^ Видманн, Р; Роуз, Майкл; Чугунова Марина. «Обвинения в сексуальных домогательствах, обвиняемые ученые и их исследования (25 октября 2023 г.)» . Исследование Института инноваций и конкуренции Макса Планка . № 22-18. {{cite journal}}: |volume= есть дополнительный текст ( помощь )
  28. ^ Чентола, Дэймон (2010). «Распространение поведения в эксперименте в социальных сетях». Наука . 329 (5995): 1194–1197. Бибкод : 2010Sci...329.1194C . CiteSeerX   10.1.1.701.3842 . дои : 10.1126/science.1185231 . ПМИД   20813952 . S2CID   3265637 .
  29. ^ Фаулер, Джеймс Х.; Кристакис, Николас А. (2010). «Каскады кооперативного поведения в социальных сетях людей» . Труды Национальной академии наук . 107 (12): 5334–5338. arXiv : 0908.3497 . Бибкод : 2010PNAS..107.5334F . дои : 10.1073/pnas.0913149107 . ПМК   2851803 . ПМИД   20212120 .
  30. ^ Арал, Синан; Уокер, Дилан (2011). «Создание социального заражения посредством дизайна вирусных продуктов: рандомизированное исследование влияния сверстников в сетях». Наука управления . 57 (9): 1623–1639. дои : 10.1287/mnsc.1110.1421 .
  31. ^ Рэнд Д., Арбесман С. и Кристакис Н.А., «Динамические социальные сети способствуют сотрудничеству в экспериментах с людьми», PNAS: Труды Национальной академии наук, 2011; 108: 19193-19198
  32. ^ Jump up to: а б Ким, Дэвид А; Хвонг, Элисон Р.; Стаффорд, Дерек; Хьюз, Д. Алекс; О'Мэлли, Джеймс; Фаулер, Джеймс Х; Кристакис, Николас А (11 июля 2015 г.). «Таргетинг социальных сетей на максимальное изменение поведения населения: кластерное рандомизированное контролируемое исследование» . Ланцет . 386 (9989): 145–153. дои : 10.1016/S0140-6736(15)60095-2 . ISSN   0140-6736 . ПМЦ   4638320 . ПМИД   25952354 .
  33. ^ Фаулер, Джеймс Х.; Кристакис, Николас А. (23 марта 2010 г.). «Каскады кооперативного поведения в социальных сетях людей» . Труды Национальной академии наук . 107 (12): 5334–5338. arXiv : 0908.3497 . Бибкод : 2010PNAS..107.5334F . дои : 10.1073/pnas.0913149107 . ISSN   0027-8424 . ПМК   2851803 . ПМИД   20212120 .
  34. ^ Бонд, РМ; Фарисс, CJ; Джонс, Джей-Джей; Крамер, ADI; Марлоу, К; Сеттл, Дж. Э.; Фаулер, Дж. Х. (2012). «Эксперимент по социальному влиянию и политической мобилизации с участием 61 миллиона человек» . Природа . 489 (7415): 295–298. Бибкод : 2012Natur.489..295B . дои : 10.1038/nature11421 . ПМЦ   3834737 . ПМИД   22972300 .
  35. ^ Крамер, ADI; Гиллори, Дж. Э.; Хэнкок, Джей Ти (2014). «Экспериментальные доказательства масштабного эмоционального заражения через социальные сети» (PDF) . Труды Национальной академии наук . 111 (24): 8788–8790. Бибкод : 2014PNAS..111.8788K . дои : 10.1073/pnas.1320040111 . ПМК   4066473 . ПМИД   24889601 .
  36. ^ Айролди, Эдоардо М.; Кристакис, Николас А. (3 мая 2024 г.). «Индукция социального заражения для различных результатов в структурированных экспериментах в изолированных деревнях» . Наука . 384 (6695): eadi5147. дои : 10.1126/science.adi5147 . ISSN   0036-8075 . ПМИД   38696582 .
  37. ^ Каррелл, Скотт Э.; Хукстра, Марк; Уэст, Джеймс Э. (август 2011 г.). «Заразна ли плохая физическая форма?» . Журнал общественной экономики . 95 (7–8): 657–663. дои : 10.1016/j.jpubeco.2010.12.005 . ISSN   0047-2727 .
  38. ^ Цинь, Ядун; Ма, Джун; Гао, Шуай (8 июня 2015 г.). «Эффективная максимизация влияния на основе теории трех степеней влияния». Управление информацией в эпоху Интернета . Конспекты лекций по информатике. Том. 9098. стр. 465–468. дои : 10.1007/978-3-319-21042-1_42 . ISBN  978-3-319-21041-4 .
  39. ^ Муссаид, М; Брайтон, Х; Гайсмайер, В. (2015). «Усиление риска в экспериментальных диффузионных цепочках» (PDF) . Труды Национальной академии наук . 112 (18): 5631–5636. arXiv : 1504.05331 . Бибкод : 2015PNAS..112.5631M . дои : 10.1073/pnas.1421883112 . ПМЦ   4426405 . ПМИД   25902519 .
  40. ^ Мусаид, М (18 апреля 2017 г.). «Охват и скорость распространения суждений в лаборатории» . Труды Национальной академии наук . 114 (16): 4117–4122. arXiv : 1704.01381 . Бибкод : 2017PNAS..114.4117M . дои : 10.1073/pnas.1611998114 . ПМК   5402452 . ПМИД   28373540 .
  41. ^ Паркинсон, Кэролайн; Кляйнбаум, Адам М.; Уитли, Талия (30 января 2018 г.). «Похожие нейронные реакции предсказывают дружбу» . Природные коммуникации . 9 (1): 332. Бибкод : 2018NatCo...9..332P . дои : 10.1038/s41467-017-02722-7 . ISSN   2041-1723 . ПМК   5790806 . ПМИД   29382820 .
  42. ^ Шакья, Холли (2017). «Использование социального влияния для усиления изменений в поведении на уровне населения в отношении здоровья матери и ребенка: протокол исследования рандомизированного контролируемого испытания алгоритмов сетевого таргетинга в сельских районах Гондураса» . БМЖ Опен . 7 (3): e012996. doi : 10.1136/bmjopen-2016-012996 . ISSN   2044-6055 . ПМЦ   5353315 . ПМИД   28289044 .
[ редактировать ]
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Three_degrees_of_influence&oldid=1238515663"
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: a3ed761a876231a4b79a8dc72c8f9e52__1722750060
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/a3/52/a3ed761a876231a4b79a8dc72c8f9e52.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Three degrees of influence - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)