Разное

Http однокдасники: Sorry, this page can’t be found.

Содержание

Школа менеджеров и тимлидов #1 в СНГ

Мы ищем человека, который умеет превращать видение любого проекта в список задач и исполнителей, умеет контролировать и доводить проекты до успешного логического завершения и анализировать результаты своей работы и работы команды.

Наш идеальный кандидат:

– Имеет опыт структурирования проекта в задачи и создания плана по этим задачам

– Понимает, какие есть этапы постановки и контроля задач, и умеет применять это понимание в своей постоянной работе

– Умеет анализировать проделанные действия и понимать, что работает, а что — нет

– Понимает, что все сотрудники разные и единый подход ко всем не работает

– Убедительный, настойчивый и системный, как паровоз 🙂

– Готов получать результат от команды и поставщиков, а не смиренно ждать (проверяли, не работает)

Чем вы будете заниматься:

– Выявлять и документировать требования к проекту

– Создавать и вести план проекта

– Распределять задачи между сотрудниками и отделами

– Контролировать их выполнение и решать проблемы, если задачи не выполняются

– Вместе с продакт-менеджером, коллегами из маркетинга и отделов продаж анализировать проделанные действия и выполнять план корректировок по проекту

Кого мы не ищем (потому что не сработаемся): если вы думаете, что невыполненная задача по проекту — это не ваша ответственность. И фразы: «а мне не сказали», «а нужного человека мне не дали» для вас обыденные — нам с вами не по пути.

Что мы даем:

– Возможность создавать крутые образовательные продукты для рынка СНГ и мира

– Классную команду, которая делает успешные запуски образовательных проектов (курсов, программ, конференций, марафонов) более 10 лет подряд

– Всестороннюю поддержку, в том числе работу плечом к плечу с нами: мы сами умеем делать все, что требуем, но открыты к новому опыту (потому что так мы развиваемся)

– Умную и благодарную студенческую аудиторию (у нас есть студенты, которые учатся в 3-4 поколении сотрудников из одной компании и приводят уже свои команды)

– Чай, плюшки, вкусный кофе и Uber шатл до офиса

– Работа в тесном контакте с продакт-менеджером, саппортом и деливери

Зарплата: по договоренности, исходя из опыта кандидата (чем больше вы знаете и умеете, тем меньше придётся «докупать» услуг и тратить денег проекта наружу – тем больше ЗП мы сможем предложить вам).

Бонусы: бесплатный доступ ко всем курсам Школы менеджеров «Стратоплан», любое обучение по основной профессии, если это необходимо для дела.

Офис: работа в удаленном формате, из любой точки мира.

Муниципальное бюджетное учреждение культуры Центральная библиотека – МР Благоварский район

1 июня к Международному дню защиты детей библиотекарь ИКБ Голубева М.М. провела онлайн-беседу. Библиотекарь рассказала об истории  праздника, об основных правовых актах, защищающих  права детей.   Видеозапись доступна по ссылке: …

Уважаемые читатели! С 1 июня МБУК ЦБ МР Благоварский район переходит на летний график работы.

Уважаемые читатели и пользователи! Центральная модельная библиотека приглашает к участию в конкурсе рисунков “Молодёжь против наркотиков”. Конкурс проводится в целя  пропаганды здорового образа жизни среди подрастающего поколения и усиления наглядной агитации по проблемам употребления . ..

31 мая сотрудники Центральной модельной библиотеки провели  библиотечный антитабачный десант «Курение – опасное увлечение», посвященный Всемирному дню без табака. Библиотекари  вышли на центральные улицы и площадь села для информирования жителей посредством раздачи памяток, содержащих важную …

Уважаемые читатели! Предлагаем вашему вниманию видео- экскурсию по нашей обновленной Центральной модельной библиотеке: https://vk.com/video-191471445_456239124 Ждём вас в библиотеке!

28 мая  в городе Уфе состоялся республиканский поэтический конкурс “Слово, сказанное сердцем» («Йорэк сузе»)в котором приняла участие на землячка, активный участник районных и республиканских мероприятий, член поэтического клуба Центральной модельной библиотеки “Кэлэмдэшляр”,  …

28 мая Благоварская модельная библиотека совместно с СДК с.Благовар игровую программу “Курильщик – сам себе могильщик”. Мероприятие посвящено Всемирному дню без табака – 31 мая. Была оформлена книжная выставка  «Курить – здоровью вредить». Наиболее полно раскрыли эту тему вопросы …

27 мая в Центральной модельной библиотеке состоялось торжественное мероприятие, посвященное Общероссийскому дню библиотек. Отметить профессиональный праздник пришли библиотечные работники муниципального учреждения культуры Центральная библиотека МР Благоварский район. Всех собравшихся поздравили: …

27 мая Центральная модельная библиотека приняла участие в акции «Бегущая книга».   Это ежегодная Всероссийская социокультурная акция, которая нацелена на популяризацию библиотек как инновационного пространства, места для познавательного досуга и одного из культурных центров. Забег в этом году …

время выделяться. Тюнинг и обслуживание автомобиля в Москве.

 

 

 

 

 

Тюнинг и обслуживание вашего автомобиля в Just-Tuning

Если вы хотите придать своему автомобилю оригинальный дизайн, тогда автосервис Just-Tuning готов предложить вам услуги по

тюнингу салона, который не оставит равнодушным ни одного вашего пассажира! Не менее важным атрибутом современного автомобиля является акустическая система. Это настоящая гордость владельца, который может продемонстрировать всю мощь и насыщенность звучания при любой удобной ситуации. Профессиональная установка автозвука, выполненная нашими специалистами, позволит вам наслаждаться потрясающим звуком мультимедиа системы во время каждой поездки.

Оклейка авто пленкой – это отличная возможность защитить кузов от воздействия внешних факторов. Поскольку данная процедура требует к себе профессионального подхода, вы можете полностью доверить свой автомобиль нашим специалистам! Кроме того, большим спросом в нашем автосервисе пользуется

полировка автомобиля, которая позволяет:

— устранить мелкие повреждения кузовного покрытия,
— придать автомобилю обновленный вид.

Если вы хотите защитить свой салон от глаз любопытных водителей и пешеходов, тогда тонировка стекол – это то, что вам нужно! У нас вы сможете подобрать наиболее предпочтительный цветовой оттенок пленки и степень тонировки. Шумоизоляция авто также обеспечит вам защиту от окружающего городского шума, позволив наслаждаться любимой музыкой или беседой с друзьями. Если вы часто берете с собой в поездку детей, тогда вам просто необходимо посетить нашу химчистку салона автомобиля, которая позволит вам заметно обновить его внешний вид и избавиться от пятен на обивке.

Для любителей спортивного тюнинга у нас припасена услуга установки аэродинамических обвесов, которые придадут вашему авто более стильный и оригинальный вид. Для тех, кто устал напоминать своим пассажирам, чтобы они не хлопали дверью, вы можете заказать у нас

установку доводчиков дверей, которые также избавят вас от беспокойства о надежности их закрытия. Не забудьте и про автомобильные охранные системы, предлагаемые автосервисом Just-Tuning по доступным ценам!

В дополнение к этому, наш автосервис предлагает следующие виды услуг:

Рестайлинг автомобилей

Автосвет

Установка дополнительного

оборудования

Обслуживание

 

 

Став нашим клиентом, вы подарите своему автомобилю новую жизнь!

Технический центр Just-Tuning: преимущества сотрудничества

Наши специалисты готовы позаботиться о здоровье вашего автомобиля и провести срочный ремонт двигателя, ремонт подвески в оперативном порядке. Аппаратная и визуальная диагностика автомобиля позволит вовремя выявить и предупредить развитие серьезных проблем как в электрической, так и технической части вашего авто. Также мы оказываем такие услуги, как:

Ремонт электрики

Шиномонтаж

Удаление вмятин без покраски

 

И не забывайте, что только своевременное и профессиональное

техническое обслуживание обеспечит вашему автомобилю долгий срок безопасной эксплуатации!

  

Провайдеры

— документация django-allauth 0.43.0

Большинство провайдеров требуют, чтобы вы подписались на так называемый клиент или приложение API, содержащий идентификатор клиента и секрет API. Вы должны добавить SocialApp запись для каждого поставщика через администратора Django, содержащего это приложение реквизиты для входа.

При создании приложения OAuth на стороне провайдера платите специальную внимание на URL-адрес обратного вызова (иногда также называемый перенаправлением URL). Если вы не настроите это правильно, вы получите логин сбои при попытке входа в систему, например:

 Произошла ошибка при попытке войти в систему через учетную запись социальной сети.

Используйте URL-адрес обратного вызова в форме:

http://example.com/accounts/twitter/login/callback/ http://example.com/accounts/soundcloud/login/callback/ ...

Для локальной разработки используйте следующее:

 http://127.0.0.1:8000/accounts/twitter/login/callback/
 

Amazon Cognito

Регистрация в приложении (ключ и секрет здесь)
  1. Перейдите на страницу https://console.aws.amazon.com/cognito/ и создайте пул пользователей Cognito, если вы еще этого не сделали.
  2. Перейдите в раздел «Общие настройки»> «Клиенты приложений» и создайте новый клиент приложения, если вы еще этого не сделали. Убедитесь, что вы выбрали вариант создания секретного ключа.
  3. Перейдите в раздел «Интеграция приложений»> «Настройки клиента приложений» и:
  4. .
  1. Включите пул пользователей Cognito в качестве поставщика удостоверений.
  2. Задайте URL-адреса обратного вызова и выхода. (см. следующий раздел для URL обратного вызова разработки)
  3. Включить поток OAuth для предоставления кода авторизации.
  4. Выберите области действия OAuth, которые вы хотите разрешить.
  1. Перейдите в раздел «Интеграция приложений»> «Имя домена» и создайте префикс домена для своего пула пользователей Cognito.
URL обратного вызова для разработчиков:
http: // localhost: 8000 / accounts / amazon -ognito / login / callback /

Кроме того, вам необходимо указать домен вашего пула пользователей, например:

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'amazon_cognito': {
        'ДОМЕН': 'https: // <префикс-домена> . auth.us-east-1.amazoncognito.com ',
    }
}
 

Префикс вашего домена — это значение, указанное на шаге 4 процесса регистрации приложения. Если вы указали собственный домен, например accounts.example.com, укажите это вместо него.

Яблоко

Регистрация приложения (создайте здесь идентификатор приложения, а затем идентификатор соответствующей службы)
https://developer.apple.com/account/resources/certificates/list
Регистрация закрытого ключа (обязательно сохраните)
https://developer.apple.com/account/resources/authkeys/list
URL обратного вызова разработки
http: // домен.com / accounts / apple / login / callback /

Добавьте в настройки следующую конфигурацию:

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    "яблоко": {
        "ПРИЛОЖЕНИЕ": {
            # Идентификатор вашей службы.
            "client_id": "your.service.id",

            # Идентификатор ключа (отображается на странице «Просмотр сведений о ключах»). 
            "secret": "KEYID",

             # Идентификатор участника / Префикс идентификатора приложения - вы можете найти его под своим именем
             # в правом верхнем углу страницы, или это ваш идентификатор приложения.
             # Префикс в вашем идентификаторе приложения."ключ": "MEMAPPIDPREFIX",

            # Сертификат, который вы загрузили при генерации ключа.
            "certificate_key": "" "----- НАЧАТЬ ЧАСТНЫЙ КЛЮЧ -----
s3cr3ts3cr3ts3cr3ts3cr3ts3cr3ts3cr3ts3cr3ts3cr3ts3cr3ts3cr3ts3cr
3ts3cr3ts3cr3ts3cr3ts3cr3ts3cr3ts3cr3ts3cr3ts3cr3ts3cr3ts3cr3ts3
c3ts3cr3t
----- КОНЕЦ ЧАСТНОГО КЛЮЧА -----
"" "
        }
    }
}
 

Примечание. Вход с помощью Apple использует небольшую вариацию OAuth3, которая использует POST вместо GET. В отличие от GET с SameSite = Lax, cookie сеанса не будет будут отправлены вместе с POST.Если вы столкнулись с ошибками PermissionDenied во время Войдите в Apple и убедитесь, что у вас нет стороннего промежуточного программного обеспечения, которое создание нового сеанса в этом POST-запросе с перекрестным происхождением, так как это предотвратит процесс входа в систему из-за возможности доступа к исходному сеансу после POST завершает.

Authentiq

Перейдите на https://www.authentiq.com/developers, чтобы начать работу.

Регистрация приложения
https://dashboard.authentiq.com/

Войдите или зарегистрируйтесь, используя свой Authentiq ID (выберите Загрузите приложение при входе в систему, если у вас еще нет Authentiq ID).

URL перенаправления разработки
http: // localhost: 8000 / accounts / authentiq / login / callback /

Во время тестирования вы можете оставить поле Redirect URIs пустым на панели управления. Вы можете указать, какие идентификационные данные запрашивать, с помощью параметра SCOPE .

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'authentiq': {
      "ОБЪЕМ": ["электронная почта", "aq: имя"]
    }
}
 

Допустимые области включают: адрес электронной почты , телефон , адрес , водный: имя , водный: расположение . По умолчанию запрашивается имя пользователя и адрес электронной почты, если SOCIALACCOUNT_QUERY_EMAIL = True . Вы можете запросить подтвержденный адрес электронной почты, установив SOCIALACCOUNT_EMAIL_VERIFICATION = True и SOCIALACCOUNT_EMAIL_REQUIRED = True .

Battle.net

Документация по аутентификации Battle.net OAuth3
https://develop.battle.net/documentation/guides/using-oauth
Зарегистрируйте свое приложение здесь (требуется учетная запись Blizzard)
https: // develop.battle.net/access/clients/create
URL обратного вызова разработки
https: // localhost: 8000 / accounts / battlenet / login / callback /

Обратите внимание, что для использования боевых тегов в качестве имен пользователей ожидается, что вы переопределите либо поле username в вашей модели User, либо передать настраиваемый валидатор который примет символ # , используя ACCOUNT_USERNAME_VALIDATORS параметр. Такой валидатор доступен в социальных аккаунта.battlenet.validators.BattletagUsernameValidator .

Доступны следующие настройки Battle.net:

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'battlenet': {
        'SCOPE': ['wow.profile', 'sc2.profile'],
        "РЕГИОН": "нас",
    }
}
 
ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ:
Scope может быть массивом из следующих опций: wow.profile позволяет доступ к персонажам World of Warcraft пользователя. sc2.profile позволяет доступ к профилю пользователя в StarCraft 2.Значение по умолчанию — [] .
ОБЛАСТЬ:

Либо apac , cn , eu , kr , sea , tw или us

Устанавливает регион по умолчанию для использования, может быть переопределен с помощью параметров запроса в URL-адресе, например: ? region = eu . По умолчанию us .

Eve Online

Зарегистрируйте свое приложение на https: // developers. eveonline.com/applications/create . Обратите внимание, что если у вас включен STORE_TOKENS (по умолчанию), вам необходимо настройте свое приложение, чтобы иметь возможность запрашивать область действия OAuth. Это значит, что ты необходимо будет установить его как имеющий «CREST Access». Наименее навязчивый прицел — «PublicData».

Evernote

Зарегистрируйте свое приложение OAuth3 по адресу https://dev.evernote.com/doc/articles/authentication.php :

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'evernote': {
        'EVERNOTE_HOSTNAME': 'evernote.com '# по умолчанию sandbox.evernote.com
    }
}
 

существует

Зарегистрируйте приложение OAuth3 на странице приложений:

Во время разработки установите URL-адрес обратного вызова:

В производственной среде замените localhost любым доменом, на котором размещено приложение.

Если ваше приложение выполняет запись в определенные атрибуты, вам необходимо указать это во время создание приложения.

Доступны следующие существующие настройки:

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'существовать': {
        "ОБЛАСТЬ": ["чтение + запись"],
    }
}
 
ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ:
Область по умолчанию — чтения .Если вы хотите изменить это, установите для области видимость чтение + запись .

Для получения дополнительной информации: Документация OAuth: http://developer.exist.io/#oauth3-authentication. Документация по API: http://developer.exist.io/

.

Facebook

Для Facebook и OAuth3, и SDK Facebook Connect Javascript являются поддерживается. Вы даже можете смешать их.

Преимуществом Javascript SDK может быть более упрощенный пользователь опыт, как вы не покидаете свой сайт. Кроме того, вам не нужно беспокоиться о настройке диалогового окна входа в систему в зависимости от того, вы используете мобильное устройство.Тем не менее, полагаться на Javascript нельзя. всем по чашке чая.

Чтобы инициировать вход в систему, используйте:

 {% load socialaccount%}
{% provider_media_js%}
 Facebook Connect 
 

или:

 {% load socialaccount%}
 Facebook OAuth3 
 

Доступны следующие настройки Facebook:

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'facebook': {
        'МЕТОД': 'oauth3',
        'SDK_URL': '// подключаемся.facebook.net/{locale}/sdk.js ',
        'SCOPE': ['email', 'public_profile'],
        'AUTH_PARAMS': {'auth_type': 'reauthenticate'},
        'INIT_PARAMS': {'cookie': True},
        "ПОЛЯ": [
            'я бы',
            'имя',
            'Фамилия',
            'второе имя',
            'название',
            'name_format',
            'картина',
            'короткое имя'
        ],
        EXCHANGE_TOKEN: верно,
        'LOCALE_FUNC': 'path.to.callable',
        "VERIFIED_EMAIL": ложь,
        ВЕРСИЯ: v7.0 ',
    }
}
 
МЕТОД:
Либо js_sdk , либо oauth3 . По умолчанию oauth3 .
SDK_URL:
При необходимости используйте SDK_URL , чтобы переопределить SDK JavaScript для Facebook по умолчанию. URL, //connect.facebook.net/{locale}/sdk.js . Это может быть необходимо для Например, при использовании плагина Customer Chat. Если SDK_URL содержит именованный аргумент строки формата {locale} , локаль, заданная LOCALE_FUNC , будет использоваться для создания SDK_URL .
ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ:
По умолчанию, требуется область электронной почты в зависимости от того, SOCIALACCOUNT_QUERY_EMAIL включен. Приложения, использующие разрешения, превышающие , адрес электронной почты и public_profile требуют просмотра в Facebook. См. Разрешения при входе в Facebook для дополнительной информации.
AUTH_PARAMS:
Используйте AUTH_PARAMS для передачи других параметров в FB.login Вызов JS SDK.
ПОЛЯ:
Поля для выборки из Graph API / me /? Fields = конечная точка.Например, вы можете добавить поле "друзья" , чтобы захватить друзей пользователя, которые также вошли в ваше приложение, используя Facebook (требуется область user_friends ).
EXCHANGE_TOKEN:
JS SDK возвращает кратковременный токен, подходящий для использования на стороне клиента. Набор EXCHANGE_TOKEN = True , чтобы сделать запрос на стороне сервера на обновление до долгоживущий токен перед сохранением в записи SocialToken . Видеть Срок действия и продление токенов.
LOCALE_FUNC:

Локаль для JS SDK выбирается на основе текущего активного языка запрос, сделав наилучшее предположение. Это можно настроить с помощью LOCALE_FUNC Параметр , который принимает либо вызываемый объект, либо путь к нему. Этот вызываемый объект должен принимать ровно один аргумент, запрос, и возвращать допустимый языковой стандарт Facebook в виде строки, например Английский (США):

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'facebook': {
        'LOCALE_FUNC': лямбда-запрос: 'en_US'
    }
}
 
VERIFIED_EMAIL:
Из документации Facebook не ясно, является ли факт то, что учетная запись подтверждена, означает, что адрес электронной почты подтвержден также.Например, подтверждение может быть выполнено по телефону или в кредит. карта. На всякий случай, по умолчанию адреса электронной почты обрабатываются. из Facebook как непроверенный. Но если вы считаете, что это слишком параноидально, тогда используйте этот параметр, чтобы пометить их как проверенные. Из-за отсутствия официального заявление со стороны Facebook, были предприняты попытки реконструировать значение проверенного флага. Знайте, что, задав для этого параметра значение True , вы можете вводить безопасность риск.
ВЕРСИЯ:
Используемая версия Facebook Graph API.По умолчанию v7.0 .
Регистрация в приложении (получите ключ и секрет здесь)
Ключ и секретный ключ можно получить создание приложения. После регистрации вам нужно будет сделать его общедоступным. Для этого ваше приложение сначала должно быть просмотрено Facebook.
URL обратного вызова разработки
Оставьте свои домены приложений пустыми и введите http: // localhost: 8000 в раздел Веб-сайт с Facebook Логин . Учтите, что вам нужно будет добавьте фактический домен вашего сайта в этот раздел, как только он будет запущен.

Аккаунты Firefox

Провайдер учетных записей Firefox в настоящее время ограничен услугами Mozilla. но есть намерение в будущем разрешить сторонним сервисам делегировать аутентификацию. Для этого нет установленных сроков.

Провайдер основан на OAuth3. Более подробная информация:
https://developer.mozilla.org/en-US/Firefox_Accounts

Примечание. Это не то же самое, что и поставщик Mozilla Persona, указанный ниже.

Доступны следующие настройки Аккаунтов Firefox:

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'fxa': {
        "ОБЛАСТЬ": ["профиль"],
        'OAUTH_ENDPOINT': 'https: // oauth.accounts.firefox.com/v1 ',
        'PROFILE_ENDPOINT': 'https://profile.accounts.firefox.com/v1',
    }
}
 
ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ:
Запрошенная область OAuth3. По умолчанию [‘profile’], который будет работать для приложения в доверенном белом списке Mozilla. Если ваше приложение не в белом списке, затем определите SCOPE как [‘profile: email’, ‘profile: uid’].
OAUTH_ENDPOINT:
Явно задает конечную точку OAuth3. По умолчанию это рабочая конечная точка. «Https: //oauth.accounts.firefox.com/v1 ».
PROFILE_ENDPOINT:
Явно задает конечную точку профиля. По умолчанию это рабочая конечная точка. и является «https://profile.accounts.firefox.com/v1».

Граница

Провайдер Frontier основан на протоколе OAuth3.

Регистрация клиента

Frontier Developments перешла на аутентификацию на основе OAuth3 в начале 2019 года. Прежде чем разработчик сможет использовать службу аутентификации и CAPI (Companion API) из Frontier, они должны сначала подать заявку на доступ.

Перейдите на https://user.frontierstore.net/ и подайте заявку на доступ. Как только ваше приложение одобрен для доступа. В разделе «Зона разработчика» вы увидите список авторизованных клиентам предоставлен доступ. Чтобы добавить доступ для вашего клиента, нажмите «Создать клиента». кнопку и заполните форму и отправьте форму.

После создания клиентского доступа нажмите «Просмотр», чтобы отобразить свой идентификатор клиента и Общий ключ. Вы также можете повторно сгенерировать ключ в случае, если ваш общий ключ скомпрометирован.

Настройка Django

Учетные данные приложения настраиваются для вашей установки Django через администратора. интерфейс.Создайте новое социальное приложение через / admin / socialaccount / socialapp / .

Заполните форму:

  • Провайдер «Граница»
  • Имя, ваш выбор, предложите «Frontier»
  • Идентификатор клиента, Frontier
  • называет его «Идентификатором клиента».
  • Секретный ключ, Frontier
  • называет «Общий ключ»
  • Ключ, не нужен, оставьте поле пустым.

При желании вы можете указать диапазон использования следующим образом:

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
  'граница': {
    "ОБЛАСТЬ": ["авторизация", "капи"],
    "VERIFIED_EMAIL": верно
  },
}
 

GitLab

Провайдер GitLab по умолчанию работает с https: // gitlab.com. Это позволяет вам для подключения к вашему частному серверу GitLab и использования GitLab как OAuth3 провайдер аутентификации, как описано в документации GitLab по адресу http://doc.gitlab.com/ce/integration/oauth_provider.html

Доступны следующие настройки GitLab, если не задано https://gitlab.com, будет с областью действия read_user .

GITLAB_URL:
Переопределить конечную точку, чтобы запросить токен авторизации и доступа. Для тебя частный сервер GitLab, который вы используете: https: // your.gitlab.server.tld
ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ:
Область read_user требуется для процедуры входа в систему и используется по умолчанию. Если требуется больший доступ, здесь следует указать область действия.

Пример:

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'gitlab': {
        'GITLAB_URL': 'https: //your.gitlab.server.tld',
        'ОБЛАСТЬ': ['api'],
    },
}
 

Глобус

Регистрация заявки:
https: //developers.globus.org /

По умолчанию у вас будет доступ к openid, profile и offline_access. объемы. С областью offline_access API предоставит вам обновить токен. Дополнительные сведения см. В документации API Globus:

.
 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'globus': {
        'СФЕРА': [
            'openid',
            'профиль',
            'электронное письмо',
            'urn: globus: auth: scope: transfer.api.globus.org: all'
        ]
    }
}
 

Google

Провайдер Google основан на OAuth3.

Доп. Информация:
https://developers.google.com/identity/protocols/OAuth3

Регистрация приложения

Создайте приложение Google для получения ключа и секрета через консоль разработчика.

Консоль разработчика Google
https://console.developers.google.com/

После того, как вы создадите проект, вам нужно будет создать «Client ID» и заполнить некоторые детали проекта для формы согласия, которая будет представлена ​​клиенту.

В разделе «API и аутентификация» перейдите в раздел «Учетные данные» и создайте новый идентификатор клиента. Наверное вам понадобится идентификатор клиента «веб-приложение». Укажите свое доменное имя или тест доменное имя в «Авторизованных источниках JavaScript». Наконец заполните http://127.0.0.1:8000/accounts/google/login/callback/ в Поле «URI авторизованного перенаправления». Вы можете заполнить несколько URL-адресов, по одному для каждого теста. домен. После создания идентификатора клиента вы найдете все сведения о Django. конфигурация на этой странице.

Пользователям, которые входят в систему с помощью приложения, будет представлена ​​форма согласия.Для этого по работе требуется дополнительная информация. В разделе «API и аутентификация» перейдите к «Экран согласия» и, по крайней мере, укажите адрес электронной почты и название продукта.

Конфигурация Django

Учетные данные приложения настраиваются для вашей установки Django через администратора. интерфейс. Создайте новое социальное приложение через / admin / socialaccount / socialapp / .

Заполните форму:

  • Провайдер, «Google»
  • Имя, ваш выбор, предложите «Google»
  • Идентификатор клиента, в Google
  • называется «Идентификатор клиента».
  • Секретный ключ, Google
  • называет его «секретом клиента».
  • Ключ, не нужен, оставьте поле пустым.

При желании вы можете указать диапазон использования следующим образом:

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'Google': {
        'СФЕРА': [
            'профиль',
            'электронное письмо',
        ],
        'AUTH_PARAMS': {
            'access_type': 'онлайн',
        }
    }
}
 

По умолчанию (если вы не укажете SCOPE ), область профиля запрошено, и, возможно, адрес электронной почты в зависимости от того, SOCIALACCOUNT_QUERY_EMAIL включен.

Вы должны установить AUTH_PARAMS ['access_type'] на offline , чтобы получать токен обновления при первом входе в систему и при запросах на повторную аутентификацию (что необходимо для обновления токенов аутентификации в фоновом режиме, без участия браузера пользователя). Если не указано иное, Google по умолчанию на номер онлайн .

LinkedIn

Поставщик LinkedIn бывает двух видов: OAuth 1.0. ( allauth.socialaccount.providers.linkedin ) и OAuth 2.0 ( allauth.socialaccount.providers.linkedin_oauth3 ).

Вы можете указать область и поля для выборки следующим образом:

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'linkedin': {
        'СФЕРА': [
            'r_basicprofile',
            'r_emailaddress'
        ],
        'PROFILE_FIELDS': [
            'я бы',
            'имя',
            'Фамилия',
            'Адрес электронной почты',
            'фото гиперссылка',
            'общедоступный-профиль-URL',
        ]
    }
}
 

По умолчанию, требуется область r_emailaddress в зависимости от того, не SOCIALACCOUNT_QUERY_EMAIL включен.

Примечание: если у вас возникли проблемы, когда кажется, что в прицеле нет В результате вы можете использовать старое приложение LinkedIn, для которого не включена область действия. Пожалуйста, обратитесь к https://developer.linkedin.com/forum/when-will-old-apps-have-scope-parameter-enabled для получения дополнительной справочной информации.

Кроме того, у нас возникли проблемы с обновлением OAuth 1.0 до OAuth 2.0. используя то же приложение. Попытка сделать это привела к странному сообщению об ошибке, когда получение токена доступа:

 отсутствуют обязательные параметры, включает недопустимое значение параметра, параметр более одного раза.: Невозможно получить токен доступа: код авторизации не найден
 

Если вы используете токены из мобильного SDK, вам нужно будет указать дополнительные заголовки:

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'linkedin': {
        'ЗАГОЛОВКИ': {
            'x-li-src': 'msdk'
        }
    }
}
 
Регистрация в приложении (ключ и секрет здесь)
https://www.linkedin.com/secure/developer?newapp=

URL авторизованного перенаправления (OAuth3)

Добавьте все необходимое (до 200), состоящее из:

{ ACCOUNT_DEFAULT_HTTP_PROTOCOL }: // {hostname} {: optional_port} / {allauth_base_url} / linkedin_oauth3 / login / callback /

Например, при использовании встроенного сервера django и настроек по умолчанию:

Разработка «Принять» и «Отменить» URL перенаправления (OAuth 1.0a)

Оставьте URL-адреса перенаправления OAuth2 пустыми.

MailChimp (OAuth3)

MailChimp имеет простой API для работы с собственными данными и хорошую библиотеку. уже существует для этого использования. Однако, чтобы позволить другим пользователям MailChimp использовать приложение, которое вы разрабатываете, OAuth3 API позволяет этим пользователям предоставлять или отзывать доступ без создания самих ключей.

Локальное тестирование

Обратите внимание на требование https . Если вы хотите протестировать OAuth3 локальная аутентификация перед развертыванием проекта django по умолчанию вызовет ошибки, потому что режим разработки не поддерживает https .Одно средство чтобы обойти это, нужно установить django-extensions :

 pip установить django-extensions
 

добавьте его в свои INSTALLED_APPS

 INSTALLED_APPS = (
    ...
    'django_extensions',
    ...
)
 

, а затем запустите:

 ./manage.py runserver_plus --cert cert
 

, что должно позволить вам тестировать локально через https://127.0.0.1:8000. Некоторый браузеры могут потребовать включения этого на локальном хосте и не поддерживаются по умолчанию и просить разрешения.

Microsoft Graph

Microsoft Graph API — это шлюз для подключения к почте, календарю, контактам, документы, каталог, устройства и многое другое.

Приложения могут быть зарегистрированы (для ключа клиента и секрета) здесь
https://apps.dev.microsoft.com/

По умолчанию настроено общее ( организации, и потребители, ). для входа в систему. Чтобы ограничить его, измените настройку арендатора , как показано ниже.

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'microsoft': {
        'арендатор': 'организации',
    }
}
 

NetIQ / Microfocus AccessManager (NAM)

Доступны следующие настройки AccessManager:

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'netiq': {
        'NETIQ_URL': 'https://my.identity.provider.example.org',
    }
}
 

Регистрация приложения (получите здесь ключ и секрет) выполняется администратором вашего NetIQ / Microfocus AccessManager.

NextCloud

Доступны следующие настройки NextCloud:

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'nextcloud': {
        'СЕРВЕР': 'https: // nextcloud.example.org ',
    }
}
 

Регистрация в приложении (ключ и секрет здесь)

OpenID

Провайдер OpenID не требует никаких настроек как таковых. Однако типичный Страница входа в систему OpenID представляет пользователю заранее определенный список поставщиков OpenID. и позволяет пользователю вводить свой собственный URL-адрес идентификатора OpenID в случае, если их поставщик не указан по умолчанию. Список провайдеров, отображаемый встроенные шаблоны можно настроить следующим образом:

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'openid': {
        "СЕРВЕРЫ": [
            dict (id = 'yahoo',
                 name = 'Yahoo',
                 openid_url = 'http: // меня.yahoo.com '),
            dict (id = 'hyves',
                 name = 'Hyves',
                 openid_url = 'http: //hyves.nl'),
            dict (id = 'google',
                 name = 'Google',
                 openid_url = 'https: //www.google.com/accounts/o8/id'),
        ]
    }
}
 

Вы можете вручную указать extra_data, которые хотите запросить с сервера, следующим образом:

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = \
    {'openid':
        {'СЕРВЕРЫ':
             [dict (id = 'mojeid',
                  name = 'MojeId',
                  openid_url = 'https: // mojeid.cz / конечная точка / ',
                  extra_attributes = [
                      ('телефон', 'http://axschema.org/contact/phone/default', ложь),
                      ('Birth_date', 'http://axschema.org/birthDate', False,),
                  ])]}}
 

Атрибуты имеют форму (id, name, required), где id — это ключ в поле extra_data социальной учетной записи, name — это идентификатор запрошенного атрибута, а required указывает, является ли атрибут обязательным.

Если вы хотите вручную добавить ссылки для входа самостоятельно, вы можете использовать следующий тег шаблона:

 {% load socialaccount%}
 Google 
 

Провайдер OpenID можно заставить работать в режиме без сохранения состояния следующим образом:

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = \
    {'openid':
        {'СЕРВЕРЫ':
            [dict (id = 'steam',
                name = 'Steam',
                openid_url = 'https: //steamcommunity.com/openid',
                без состояния = Истина,
            )]}}
 

OpenStreetMap

Зарегистрируйте клиентское приложение в разделе Мои настройки / Настройки oauth :

На этой странице вы получите ключ и секрет

Для получения дополнительной информации: Документация OpenStreetMap OAuth: https: // wiki.openstreetmap.org/wiki/OAuth

ORCID

Провайдер ORCID должен работать из коробки при условии, что вы используете Рабочий реестр ORCID и общедоступный API. В других настройках вам понадобится для определения используемого API в настройках вашего сайта:

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'orcid': {
        # Базовый домен API. Значение по умолчанию: orcid.org для производственного API.
        'BASE_DOMAIN': 'sandbox.orcid.org', # для API песочницы
        # Членский API или общедоступный API? По умолчанию: False (для общедоступного API)
        'MEMBER_API': True, # для членского API
    }
}
 

Персона

Примечание. Mozilla Persona была закрыта 30 ноября 2016 года.Видеть объявление для подробностей.

Mozilla Persona требует одну настройку, «АУДИТОРИЯ», которая должна быть жестко заданное имя хоста и порт вашего сайта. Видеть https://developer.mozilla.org/en-US/Persona/Security_Considerations#Explicitly_specify_the_audience_parameter для получения дополнительной информации, почему это должно быть установлено явно и не может быть получено из предоставленных пользователем данных:

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'persona': {
        'АУДИТОРИЯ': 'https://www.example.com',
    }
}
 

Дополнительный словарь REQUEST_PARAMETERS содержит параметры, которые перешел как есть на навигатор .id.request () , чтобы повлиять на внешний вид диалога Персоны:

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'persona': {
        'АУДИТОРИЯ': 'https://www.example.com',
        'REQUEST_PARAMETERS': {'siteName': 'Пример'},
    }
}
 

Pinterest

Документация Pinterest OAuth3:

При желании вы можете указать дополнительные разрешения для использования. Если нет ОБЪЕМ установлено значение, поставщик Pinterest по умолчанию будет использовать read_public .

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'pinterest': {
        'СФЕРА': [
            'read_public',
            'read_relationships',
        ]
    }
}
 
ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ:
Полный список опций прицела см. https://developers.pinterest.com/docs/api/overview/#scopes

QuickBooks

Регистрация в приложении (ключ и секрет здесь)
https://developers.intuit.com/v2/ui#/app/startcreate
URL обратного вызова разработки
http: // localhost: 8000 / accounts / quickbooks / login / callback /

Вы можете указать режим песочницы, добавив следующее в SOCIALACCOUNT_PROVIDERS в своих настройках.

Вы также можете добавить область, разделенную пробелами, чтобы использовать QuickBooks Payments and Payroll API

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'quickbooks': {
        'SANDBOX': ИСТИНА,
        'СФЕРА': [
          'openid',
          'com.intuit.quickbooks.accounting com.intuit.quickbooks.payment',
          'профиль',
          'Телефон',
        ]
    }
}
 

Reddit

Регистрация в приложении (ключ и секрет здесь)
https://www.reddit.com/prefs/apps/
URL обратного вызова разработки
http: // localhost: 8000 / accounts / reddit / login / callback /

По умолчанию доступ к Reddit временный.Вы можете указать продолжительность параметр auth, чтобы сделать его постоянным .

При желании вы можете указать дополнительные разрешения для использования. Если нет ОБЪЕМ установлено значение, поставщик Reddit по умолчанию будет использовать идентификатор .

Кроме того, вы должны переопределить свой пользовательский агент, чтобы он соответствовал API Reddit. rules и укажите что-нибудь в формате <платформа>: <идентификатор приложения>: <строка версии> (от / u / <имя пользователя reddit>) .Иначе, вы рискуете получить дополнительное ограничение скорости в вашем приложении.

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'reddit': {
        'AUTH_PARAMS': {'продолжительность': 'постоянный'},
        "ОБЛАСТЬ": ["идентификатор", "отправить"],
        'USER_AGENT': 'django: myappid: 1.0 (от / u / yourredditname)',
    }
}
 

Поделиться файлом

Доступны следующие настройки ShareFile.
https://api.sharefile.com/rest/
ПОДДОМЕН:

Поддомен вашей организации с ShareFile.Это обязательно.

Пример:
тест для https://test.sharefile.com
APICP:
По умолчанию безопасный . Обратитесь к документации ShareFile, если вы необходимо изменить это значение.
DEFAULT_URL:
По умолчанию https://secure.sharefile.com См. ShareFile документацию, если вам нужно изменить это значение.

Пример:

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
'sharefile': {
    "ПОДДОМЕН": "ТЕСТ",
    'APICP': 'sharefile.com ',
    'DEFAULT_URL': 'https://secure.sharefile.com',
             }
}
 

Shopify

Провайдеру Shopify для входа в систему требуется параметр shop . Для Например, для магазина petstore.myshopify.com используйте это:

 / аккаунты / shopify / логин /? Shop = petstore
 

Вы можете создать такие URL-адреса для входа в систему следующим образом:

 {% provider_login_url "shopify" shop = "petstore"%}
 

Для настройки аутентификации в приложении используйте этот URL-адрес в качестве URL-адреса приложения (если ваш сервер работает на localhost: 8000):

 http: // localhost: 8000 / accounts / shopify / login /
 

И установите URL перенаправления на:

 http: // localhost: 8000 / accounts / shopify / login / callback /
 

Встроенные приложения

Если ваше приложение Shopify встроено, вы захотите сообщить allauth о необходимости выполнения требуемого перенаправления JS (а не сервера).:

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'shopify': {
        'IS_EMBEDDED': Верно,
    }
}
 

Обратите внимание, что создатель встроенного приложения должен сделать больше, чтобы страница работала как iFrame внутри Shopify (создание целевой страницы x_frame_exempt, передача истечения срока действия сеанса и т. Д.). Однако эта функциональность выходит за рамки django-allauth.

Онлайн / режим доступа для каждого пользователя Shopify имеет два режима доступа: автономный (по умолчанию) и онлайн / для каждого пользователя. Включение «онлайн» доступа приведет к заставить all-auth привязать зарегистрированного пользователя Shopify к учетной записи all-auth (а не к магазину в целом).:

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'shopify': {
        'AUTH_PARAMS': {'grant_options []': 'на пользователя'},
    }
}
 

Обмен стеками

Зарегистрируйте свое приложение OAuth3 по адресу http://stackapps.com/apps/oauth/register . Не включайте «Поток на стороне клиента». Для локальной разработки вы можете просто использовать «Localhost» для домена OAuth.

Как и для всех провайдеров, специфические данные провайдера хранятся в SocialAccount.extra_data . Для Stack Exchange нам нужно выбрать, какие данные store там, выбрав сайт Stack Exchange (e.грамм. Переполнение стека или Ошибка сервера). Это можно контролировать с помощью параметра SITE :

.
 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'stackexchange': {
        'САЙТ': 'stackoverflow',
    }
}
 

Пар

Steam — провайдер, совместимый с OpenID. Однако поставщик steam позволяет доступ к дополнительной информации о пользователе, такой как имя пользователя, полное имя, аватар и т. д.

Здесь необходимо зарегистрировать ключ API:
https: // steamcommunity.com / dev / apikey

Скопируйте ключ, предоставленный указанным выше веб-сайтом, в ИДЕНТИФИКАТОР клиента и Секрет Ключевые области социального приложения.

Полоса

Вы регистрируете свое приложение OAUth3 через страницу Connect-> Settings в Stripe. приборная панель:

Эта страница предоставит вам как Development, так и Production client_id .

Вы также можете зарегистрировать обратный вызов приложения OAuth3 на странице настроек в Поле «URL-адрес веб-сайта», e.г .:

Однако секретный ключ OAuth3 отсутствует на этой странице. Секретный ключ такой же секретный ключ, который вы обычно используете с Stripe API. Это можно найти на Страница API панели управления Stripe:

См. Дополнительную информацию в документации
https://stripe.com/docs/connect/standalone-accounts

Trello

Зарегистрируйте заявку на

Вы получаете один ключ приложения для каждой учетной записи.

Сохраните «Ключ» в «Идентификатор клиента», «Секрет» в «Секретный ключ» и «Ключ» в «Ключ». поле.

Уточняйте, какой объем вам нужен, на

Необходимо изменить область действия по умолчанию? Добавьте или обновите настройку trello на settings.py

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'trello': {
        'AUTH_PARAMS': {
            'scope': 'читать, писать',
        },
    },
}
 

Твиттер

Вам нужно будет создать приложение Twitter и настроить поставщика Twitter для ваше приложение Django через интерфейс администратора.

Регистрация приложения

Чтобы зарегистрировать приложение в Twitter, вам потребуется учетная запись Twitter.Имея аккаунт, вы может создать новое приложение через:

 https://apps.twitter.com/app/new
 

В форме создания приложения введите URL-адрес обратного вызова разработки:

 http://127.0.0.1:8000/accounts/twitter/login/callback/
 

Twitter не разрешит использовать http: // localhost: 8000.

Для производства используйте URL-адрес обратного вызова, например:

 http: // {{yourdomain}} .com / accounts / twitter / login / callback /
 

Чтобы разрешить пользователям входить в систему без авторизации каждого сеанса, выберите «Разрешить приложение, которое будет использоваться для входа в Twitter »под Вкладка «Настройки».

Конфигурация базы данных приложения через администратора

Вторая часть настройки провайдера Twitter требует, чтобы вы настроили ваше приложение Django. Конфигурация выполняется путем создания объекта Socialapp. в админке. Добавьте социальное приложение на страницу администратора:

 / admin / socialaccount / socialapp /
 

Используйте вкладку Twitter keys вашего приложения, чтобы заполнить форму. Он находится:

 https://apps.twitter.com/app/{{yourappid}}/keys
 

Конфигурация следующая:

  • Провайдер, «Твиттер»
  • Имя, ваш выбор, предлагайте «Твиттер»
  • Идентификатор клиента, в Twitter называется «Consumer Key (API Key)».
  • Секретный ключ, в Twitter называется «Consumer Secret (API Secret)».
  • Ключ, не нужен, оставьте поле пустым

без приложения

Регистрация приложения

В форме создания приложения введите URL-адрес обратного вызова разработки, e.г .:

 http://127.0.0.1:8000/accounts/untappd/login/callback/
 

Для производства сделайте его своим производственным хостом, например:

 http://yoursite.com/accounts/untappd/login/callback/
 

Конфигурация SocialApp

Значения конфигурации берутся из панели управления API на Untappd:

  • Провайдер: «Untappd»
  • Название: «Untappd»
  • Идентификатор клиента: «Идентификатор клиента» из Untappd
  • Секретный ключ: «Секрет клиента» от Untappd
  • Сайтов: выберите свой сайт

Кроме того, вы должны переопределить свой пользовательский агент, чтобы он соответствовал API Untappd. rules и укажите что-нибудь в формате <платформа>: <идентификатор приложения>: <строка версии> .Иначе, вы рискуете получить дополнительное ограничение скорости в вашем приложении.

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'untappd': {
        'USER_AGENT': 'django: myappid: 1.0',
    }
}
 

Телеграмма

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'telegram': {
        'ТОКЕН': 'вставить-токен-полученный-от-отца-бота'
    }
}
 

Windows Live

Поставщик Windows Live в настоящее время не использует никаких настроек в СОЦИАЛЬНЫЕ УЧЕТНЫЕ ЗАПИСИ .

Регистрация в приложении (ключ и секрет здесь)
https: // apps.dev.microsoft.com/#/appList
URL обратного вызова разработки
http: // локальный: 8000 / учетные записи / windowslive / логин / обратный вызов /

Microsoft называет «client_id» «Идентификатором приложения», и это UUID. Также, «client_secret» не создается по умолчанию, вы должны отредактировать приложение после его создания нажмите «Создать новый пароль», чтобы создать его.

Weibo

Зарегистрируйте приложение OAuth3 по адресу http://open.weibo.com/apps . К несчастью, Weibo не позволяет указывать номер порта в авторизации. URL обратного вызова.Итак, для целей разработки вы должны использовать URL-адрес обратного вызова форму http://127.0.0.1/accounts/weibo/login/callback/ и запустите сервер запуска 127.0.0.1:80 .

Weixin

Документация Weixin OAuth3:

Weixin поддерживает два типа авторизации oauth3, один для открытой платформы и один для медиа-платформы, AUTHORIZE_URL — единственное различие между ними, вы можно указать AUTHORIZE_URL в настройке, если не установлено значение AUTHORIZE_URL по умолчанию будет поддерживать открытую платформу, значение которой https: // open.weixin.qq.com/connect/qrconnect .

При желании вы можете указать дополнительную область для использования. Если нет ОБЪЕМ значение установлен, по умолчанию будет использоваться snsapi_login (для учетной записи Open Platform Account Регистрация). Другие параметры SCOPE : snsapi_base, snsapi_userinfo.

 SOCIALACCOUNT_PROVIDERS = {
    'weixin': {
        'AUTHORIZE_URL': 'https://open.weixin.qq.com/connect/oauth3/authorize', # для медиа-платформы
        'SCOPE': ['snsapi_base'],
    }
}
 

Yahoo

Зарегистрируйте свое приложение OAuth3 ниже и введите полученный идентификатор клиента и секрет в админ
https: // разработчик.yahoo.com/apps/create/

URL-адрес перенаправления требует защищенных URL-адресов. См. Раздел HTTPS о том, как это обрабатывается.

Когда вы регистрируете приложение в Yahoo, убедитесь, что вы выбрали следующие разрешения API

  • Разрешения OpenID Connect

При копировании предоставленных идентификатора клиента и секрета клиента не включайте 4 начальных пробела.

Яндекс

Регистрация приложения (ключ и секрет здесь)
https: // oauth.yandex.com/client/new
URL обратного вызова разработки
https://oauth.yandex.com/verification_code

Приложение Яндекс OAuth имеет много разных прав доступа к своим сервисам. Для базового уровня доступа вам просто нужно выбрать раздел «API Яндекс.Паспорта» и поставить галочку «Доступ к адресу электронной почты» и «Доступ к имени пользователя, имени и фамилии, полу». Все остальное необязательно.

Одноклассники Аутентификация в приложении Sails

5 000 MAU Бесплатный план поддерживает до 5 000 активных пользователей в месяц (MAU).

1 Веб-приложение или мобильное приложение Поддерживается один веб-сайт или мобильное приложение.

Стандартный вход в систему Полностью настраиваемый стандартный вход в систему позволяет пользователям регистрироваться, используя адрес электронной почты и пароль.

3 Провайдеры входа в социальные сети Разрешите пользователям входить в свои учетные записи социальных сетей, включая Facebook, Google и Twitter, с базовыми данными профиля.

Шаблон транзакционного сообщения электронной почты Можно настроить шаблон транзакционного сообщения электронной почты.

Настраиваемые интерфейсы входа в систему Разместите страницы входа, регистрации и забытого пароля в нашем облаке.Вы можете выбрать заранее разработанный шаблон и настроить страницы в соответствии с вашими рекомендациями по брендингу.

Карта социальных сетей мира

Январь 2021 г .: новое издание моей карты социальных сетей мира, показывающее самые популярные сайты социальных сетей по странам, согласно данным Alexa и SimilarWeb.

Facebook имеет 2,6 миллиарда активных пользователей в месяц и продолжает расти в основном в Азиатско-Тихоокеанском регионе.Мой анализ показывает, что это ведущая социальная сеть в 154 из 167 стран (92%). За последний год российские территории были покорены ВКонтакте. WeChat царит в Китае.

[Итальянская аналитическая версия 2021 года]

///////////////////////////////////////////////// //////////////////////////////

, январь 2020 г .: новое издание моей карты социальных сетей мира, показывающее самые популярные сайты социальных сетей по странам, согласно данным трафика Alexa и SimilarWeb.

Facebook имеет 2,5 миллиарда активных пользователей в месяц и продолжает расти в основном в Азиатско-Тихоокеанском регионе. Мой анализ показывает, что это ведущая социальная сеть в 151 из 167 стран (90%). Но в прошлом году проиграли Азербайджан и Грузия, покоренные «Одноклассниками». Ok.ru также выиграл Кыргызстан, Молдову и Таджикистан.

[Итальянская аналитическая версия 2020]

///////////////////////////////////////////////// //////////////////////////////

, январь 2019 г .: новое издание моей карты социальных сетей мира, показывающее самые популярные сайты социальных сетей по странам, согласно данным трафика Alexa и SimilarWeb (предостережение: трудно понять влияние Google+, потому что он является частью домена Google движение).

Я увеличил покрытие карты, чтобы добавить больше африканских стран, и в результате Facebook стал сильнее, чем когда-либо. Сейчас это ведущая социальная сеть в 153 из 167 проанализированных стран (92% планеты). У Цукерберга всего три антагониста: ВКонтакте (ВКонтакте) и Одноклассники (часть той же группы Mail.ru) на территории России и QZone в Китае. В Иране после государственной цензуры Facebook появился шанс для Instagram.

Но что происходит за первым местом? Кто занял второе место в Facebook? Каким был бы мир без Facebook?
Вот карта, на которой показаны социальные сети, занимающие второе место в 58 странах, проанализированные с помощью SimilarWeb и Alexa.

Instagram становится все более популярной социальной сетью в 44 странах. Twitter сопротивляется на 7 территориях, Reddit — на 3.

Вся обновленная статистика по социальным сетям мира находится на странице Social Media Statistics.

[Итальянская аналитическая версия 2019]

///////////////////////////////////////////////// //////////////////////////////

, январь 2018: новое издание моей карты социальных сетей мира, показывающее самые популярные сайты социальных сетей по странам, согласно данным трафика Alexa и SimilarWeb (предупреждение: трудно понять влияние Google+, потому что он является частью домена Google движение).

Я увеличил покрытие карты, чтобы добавить больше африканских стран, и в результате Facebook стал сильнее, чем когда-либо. Сейчас это ведущая социальная сеть в 152 из 167 проанализированных стран (91% планеты). У Цукерберга всего три антагониста: ВКонтакте (ВКонтакте) и Одноклассники (часть той же группы Mail.ru) на территории России и QZone в Китае. В Иране после государственной цензуры Facebook появился шанс для Instagram.

Но что происходит за первым местом? Кто занял второе место в Facebook? Каким был бы мир без Facebook?
Вот карта, на которой показаны социальные сети, занимающие второе место в 57 странах, проанализированные с помощью SimilarWeb и Alexa.

Instagram — это социальная сеть, занявшая второе место в 23 странах, но за последние 12 месяцев Twitter набрал популярность в 22 странах.
Reddit растет, особенно в Северной Европе, и в этом году занял 2-е место в 7 территориях.

Вся обновленная статистика по социальным сетям мира находится на странице Social Media Statistics.

[Итальянская аналитическая версия 2018]

Твитнуть

///////////////////////////////////////////////// //////////////////////////////

, январь 2017 г .: новое издание моей карты социальных сетей мира, показывающее самые популярные сайты социальных сетей по странам, согласно данным трафика Alexa и SimilarWeb (предостережение: трудно понять влияние Google+, потому что он является частью домена Google движение).

С января прошлого года появилось много новостей: Facebook по-прежнему является ведущей социальной сетью в 119 из 149 проанализированных стран, но на 9 территориях он был остановлен Одноклассниками, ВКонтакте и Linkedin.
Интересно видеть, что в некоторых странах, таких как Ботвана, Мозамбик, Намибия, Иран и Индонезия, Instagram побеждает, а некоторые африканские территории предпочитают LinkedIn.

Всего LinkedIn покоряет 9 стран, Instagram — 7, а ВКонтакте и Одноклассники (входят в одну группу Mail.ru) растут на русских территориях.
В Китае QZone по-прежнему доминирует на азиатском рынке с 632 миллионами пользователей, а Япония — единственная страна, где Twitter является лидером.

Но что происходит за первым местом? Кто занял второе место в Facebook? Каким был бы мир без Facebook?
Вот карта, на которой показаны социальные сети, занимающие второе место в 57 странах, проанализированные с помощью SimilarWeb и Alexa.

Instagram — вторая социальная сеть в 37 странах.С января он потерял Австралию, Канаду, Данию, Новую Зеландию, США.

Twitter борется за лидерство в 8 странах, особенно в Европе, «Одноклассники» — 2-е место в России, Израиле, Германии, Украине, «ВКонтакте» в Чехии, Linkedin в Индии.

Аутсайдером этой волны является Reddit, занявший 2-е место в 5 странах: Австралии, Канаде, Дании, Новой Зеландии и Норвегии.

[Итальянская аналитическая версия 2017 г.]

Твитнуть

///////////////////////////////////////////////// //////////////////////////////

, январь 2016: новое издание моей карты социальных сетей мира, показывающее самые популярные сайты социальных сетей по странам, согласно данным трафика Alexa и SimilarWeb (предупреждение: трудно понять влияние Google+, потому что он является частью домена Google движение).

Нет никаких различий с августа прошлого года: Facebook по-прежнему является ведущей социальной сетью в 129 из 137 проанализированных стран с почти 1,6 миллиардами активных пользователей в месяц. У него 540 миллионов пользователей в Азиатско-Тихоокеанском регионе (+44 миллиона с декабря прошлого года), 323 миллиона в Европе (+12 миллионов), 219 миллионов в США и Канаде (+6 миллионов), 509 миллионов в остальном мире (+38 миллиона за полгода).

Япония — единственная страна, где Twitter является лидером. У него 35 миллионов активных пользователей в месяц, а у Facebook — 25 миллионов.
На территории России «В Контакте» и «Одноклассники» все еще пытаются завоевать рынок.
В Китае QZone по-прежнему доминирует на азиатском рынке с 653 миллионами пользователей (-6 миллионов пользователей за 6 месяцев). Между тем, приложения для обмена мгновенными сообщениями процветают: у QQ International 860 миллионов активных пользователей в месяц, а у WeChat — 650 миллионов активных пользователей в месяц (+50 миллионов).

Но что происходит за первым местом? Кто занял второе место в Facebook? Каким был бы мир без Facebook?
Вот карта, на которой показаны социальные сети, занимающие второе место в 57 странах, проанализированные с помощью SimilarWeb и Alexa.
Instagram — вторая социальная сеть в 41 стране мира. С августа он покорил Аргентину, Канаду, Данию, Филиппины, Катар, Швейцарию, Тайвань, ОАЭ.
Twitter борется за лидерство в 8 странах, особенно в Европе, в то время как он потерял первенство в Аргентине, Филиппинах, Катаре, Швейцарии.
Одноклассники — 2-е место в России, Израиле, Германии, Украине. Linkedin в Индии, Reddit в Норвегии. ВКонтакте занимает 2-е место в Чехии, а Facebook борется с Twitter в Японии.

[Итальянская аналитическая версия 2016]

Твитнуть

///////////////////////////////////////////////// //////////////////////////////

августа 2015 г .: новое издание моей карты социальных сетей мира, показывающее самые популярные сайты социальных сетей по странам, согласно данным трафика Alexa и другим аналогичным инструментам для перепроверки (предостережение: трудно понять влияние Google+, потому что это часть трафика домена Google).

Только одно отличие с декабря прошлого года: Facebook отвоевал Латвию, победив Draugiem, историческую местную социальную сеть.

Сеть

Цукерберга, насчитывающая около 1,5 миллиарда активных пользователей в месяц, является доминирующей социальной сетью в 129 из 137 проанализированных стран. У него 496 миллионов пользователей в Азии (+47 миллионов с декабря прошлого года), 311 миллионов в Европе (+10 миллионов), 213 миллионов в США и Канаде (+5 миллионов), 471 миллион в остальном мире (+35 миллионов). через полгода).

На территории России «В контакте» и «Одноклассники» все еще пытаются завоевать рынок.
В Китае QZone по-прежнему доминирует на азиатском рынке с 659 миллионами пользователей (+30 миллионов пользователей за 6 месяцев). Между тем, приложения для обмена мгновенными сообщениями процветают: у QQ International 843 миллиона активных пользователей в месяц, а у WeChat — 600 миллионов активных пользователей в месяц.

Но что происходит за первым местом? Кто занял второе место в Facebook? Каким был бы мир без Facebook?
Вот карта, на которой показаны социальные сети, занимающие второе место в наиболее важных странах (56 я проанализировал благодаря SimilarWeb и Alexa).
Instagram — вторая социальная сеть в 35 странах, от США до Австралии. Twitter борется за лидерство в 13 странах, особенно в Европе.
Одноклассники — 2-е место в России, Израиле и Германии. Linkedin в Индии и ОАЭ. Reddit силен в Канаде и Дании. ВКонтакте занимает 2-е место в Чехии, а Facebook борется с Twitter в Японии.

[Итальянская версия анализа назад 2015]

Твитнуть

///////////////////////////////////////////////// //////////////////////////////

, декабрь 2014 г .: новое издание моей карты социальных сетей мира, показывающее самые популярные сайты социальных сетей по странам, согласно данным трафика Alexa и другим аналогичным инструментам для перепроверки (предостережение: трудно понять влияние Google+, потому что это часть трафика домена Google).

Два важных отличия с августа прошлого года:

— Twitter завоевал Японию, согласно опросу Alexa и GlobalWebIndex

— Facebook теряет позиции и в Латвии, где набирает обороты историческая местная социальная сеть Draugiem

Сеть Цукерберга

, насчитывающая 1 393 миллиарда активных пользователей в месяц, является доминирующей социальной сетью в 128 из 137 проанализированных стран. У него 449 миллионов пользователей в Азии (+39 миллионов с августа прошлого года), 301 миллион в Европе, 208 миллионов в США и Канаде, 436 миллионов в остальном мире (+74 миллиона с августа прошлого года).

На территории России «В контакте» и «Одноклассники» все еще пытаются завоевать рынок.
В Китае QZone по-прежнему доминирует на азиатском рынке с 629 миллионами пользователей. Между тем процветают приложения для обмена мгновенными сообщениями: у QQ International 829 миллионов активных пользователей в месяц, а у WeChat — 468 миллионов активных пользователей в месяц.

На этот раз я также отследил первые 3 социальные сети, используемые в некоторых странах. Как видно из таблицы ниже, Twitter — вторая социальная сеть почти во всех странах, кроме Дании и Индии.Linkedin — ближайший конкурент.

КУПИТЬ ХУДОЖЕСТВЕННЫЙ ПРИНТ

[Итальянская аналитическая версия 2014 г.]

Твитнуть

///////////////////////////////////////////////// //////////////////////////////

, август 2014 г .: новое издание моей карты социальных сетей мира, показывающее самые популярные сайты социальных сетей по странам, согласно данным трафика Alexa и другим аналогичным инструментам для перепроверки (предостережение: трудно понять влияние Google+, потому что это часть трафика домена Google).

Два важных отличия с декабря прошлого года:

— в Иране, где государственная цензура в отношении западных социальных сетей все еще сильна, произошла смена привычек: Фасенама занял место Клоба

.

— Facebook завоевал две новые территории: Латвию, свергнув Драугима, и Молдову, где лидировали «Одноклассники». Так что теперь Цук — «король Европы», и у него также есть мост в российские страны, где все еще предпочитают локальные сети.

Facebook с 1,317 миллиардами активных пользователей в месяц является доминирующей социальной сетью в 130 из 137 проанализированных стран.У него 410 миллионов пользователей в Азии (+42 миллиона с декабря прошлого года), 292 миллиона в Европе, 204 миллиона в США и Канаде, 362 миллиона в других странах.

На территории России «В контакте» и «Одноклассники» все еще пытаются завоевать рынок.
В Китае QZone по-прежнему доминирует на азиатском рынке с 645 миллионами пользователей, за ней следует Siina Weibo с 503 миллионами зарегистрированных пользователей (не активных пользователей). Между тем, приложения для обмена мгновенными сообщениями процветают: у QQ International 829 миллионов активных пользователей в месяц (+ 1% г / г), а у WeChat — 438 миллионов активных пользователей в месяц (+ 57% г / г).

КУПИТЬ ХУДОЖЕСТВЕННЫЙ ПРИНТ

[Итальянская аналитическая версия за 2014 г.]

Твитнуть

///////////////////////////////////////////////// //////////////////////////////

, декабрь 2013 г .: новое издание моей карты социальных сетей мира, показывающее самые популярные сайты социальных сетей по странам, согласно данным трафика Alexa (предостережение: сложно понять влияние Google+, потому что он является частью трафика домена Google) .

Несколько отличий по сравнению с июнем прошлого года, но много с июня 2009 года. Ребенок Цука является доминирующей социальной сетью в 128 из 137 проанализированных стран: в последние месяцы Facebook потерял Кыргызстан, но украл Сирию у Мактуба. У
Facebook сейчас 1,189 миллиарда активных пользователей в месяц, но он растет медленнее, чем раньше (за 6 месяцев он добавил всего 34 миллиона активных пользователей). 351 миллион пользователей в Азии, 276 миллионов в Европе, 199 миллионов в США и Канаде, 362 миллиона в остальных странах (согласно отчетам за 3 квартал 2013 г.)

На территории России «В контакте» и «Одноклассники» все еще пытаются завоевать рынок.
В Китае QZone по-прежнему доминирует на азиатском рынке с 623 миллионами пользователей, но его рост замедляется из-за приложений для обмена мгновенными сообщениями, таких как QQ International (815,6 миллиона активных пользователей в месяц) и Weixin aka WeChat (271,9 миллиона активных пользователей в месяц), оба принадлежит Tencent.
В Иране, где доступ к Facebook затруднен из-за государственной цензуры, лидером по-прежнему остается Клоб.

КУПИТЬ ХУДОЖЕСТВЕННЫЙ ПРИНТ

КУПИТЬ КНИГУ «Рентабельность инвестиций в социальные сети» (на итальянском языке)

[Итальянская аналитическая версия 2013 г.]

Твитнуть

///////////////////////////////////////////////// ////////////////////////////// 912. 17 июля 2013 г .: новое издание моей карты социальных сетей мира, показывающее самые популярные социальные сети. сеть сайтов по странам, согласно данным трафика Alexa ( Google Trends для веб-сайтов был закрыт в сентябре 2012 года, ).

Небольшие различия с момента обновления в декабре, но много с июня 2009 года.
Facebook сейчас имеет 1,155 миллиарда активных пользователей в месяц. Более 100 миллионов пользователей за 6 месяцев. Африка + Латам — крупнейшие континенты с 346 миллионами пользователей, Азия — 339 миллионов, Европа — 272 миллиона, США и Канада — 198 миллионов пользователей (согласно отчетам за 2 квартал 2013 г.)
Это доминирующая социальная сеть в 127 из 137 проанализированных стран: В последние месяцы армия Цукерберга потеряла Латвию, где у Драугима 1.282,366 зарегистрированных пользователей, но выиграли у QZone Южную Корею.

В остальном мире значительных перемещений нет. На российских территориях позиции «В Контакте» и «Одноклассники» совпадают.
В Китае QZone по-прежнему доминирует на азиатском рынке с 611 миллионами пользователей (+ 10%), за ней следуют Tencent Weibo и Sina Weibo.

В Иране, где доступ к Facebook затруднен из-за государственной цензуры, лидером является Клоб.

КУПИТЬ ПОСТЕР

КУПИТЬ КНИГУ «Рентабельность инвестиций в социальные сети» (на итальянском языке)

[Итальянская версия анализа giugno 2013]

Твитнуть

///////////////////////////////////////////////// //////////////////////////////
декабря 2012 г., новое издание моей карты социальных сетей мира, показывающее самые популярные социальные сети. сеть сайтов по странам, согласно данным трафика Alexa ( Google Trends для веб-сайтов был закрыт в сентябре 2012 года, ).

Facebook с 1 миллиардом активных пользователей занял лидирующие позиции в 127 из 137 проанализированных стран. Одним из драйверов его роста является Азия, которая с 278 миллионами пользователей превзошла Европу с 251 миллионом, будучи крупнейшим континентом Facebook. В Северной Америке 243 миллиона пользователей, в Южной Америке 142 миллиона. В Африке — почти 52 миллиона, а в Океании — всего 15 миллионов ( источник: Facebook Ads Platform ). В последние месяцы армия Цукерберга завоевала Армению, Кыргызстан, Латвию и Вьетнам (обновление : мои данные касаются посетителей, но я хотел бы сообщить, что представитель Драугима сказал мне, что у них есть 1.2 миллиона членов в Латвии. Facebook Ads претендует на 400 тысяч участников )

На российских территориях шла долгая битва между двумя основными локальными игроками: «В контакте» и «Одноклассниками». По данным Alexa, первая набирает обороты, и сейчас у нее 190 миллионов зарегистрированных пользователей.

В Китае QZone по-прежнему доминирует на азиатском рынке с 552 миллионами пользователей, за ней следуют Tencent Weibo и Sina Weibo. С момента последнего обновления QZone также покорила Южную Корею.

В Иране, где доступ к Facebook затруднен из-за государственной цензуры, лидером является Клоб.

КУПИТЬ ПОСТЕР

КУПИТЬ КНИГУ «Рентабельность инвестиций в социальные сети» (на итальянском языке)

[Итальянская аналитическая версия 2012]

Твитнуть

///////////////////////////////////////////////// //////////////////////////////

июнь 2012 г., новое издание моей карты социальных сетей мира, показывающее самые популярные сайты социальных сетей по странам, согласно данным Alexa и Google Trends для веб-сайтов *.

Facebook с более чем 845 миллионами активных пользователей занял лидирующие позиции в 126 из 137 проанализированных стран (в этом выпуске я добавил Уганду).

Европа — самый большой континент на Facebook с 232 миллионами пользователей, Северная Америка — 222 миллиона, Азия — 219 миллионов пользователей (Facebook Ads Platform).

Страны, где Facebook не является лидером:

— российские территории, где идет постоянная битва между двумя основными локальными игроками: «В контакте» и «Одноклассники».

— Китай, где QZone заявляет о 560 миллионах пользователей, за ним следует Tencent Weibo (337 миллионов) и Sina Weibo (334 миллиона).

— Иран, где доступ к Facebook затруднен из-за государственной цензуры

— Вьетнам и Латвия все еще могут использовать местные социальные сети: Zing и Draugiem соответственно

Предупреждение: статистика Google+ не отображается в Google Trends для веб-сайтов

Концентрация социальных сетей по всему миру (анимированная карта) из 17 различных топовых социальных сетей до 7.

Топ-3 социальных сетей (июнь 2012 г. — согласно Google Trends для веб-сайтов)

Если мы посмотрим через плечо Facebook, то увидим битву за вторую позицию между Twitter и LinkedIn или, особенно в Европе, между Badoo и Twitter.

КУПИТЬ ПОСТЕР

КУПИТЬ КНИГУ «Рентабельность инвестиций в социальные сети» (на итальянском языке)

[Итальянская аналитическая версия 2012]

Твитнуть

///////////////////////////////////////////////// //////////////////////////////

Новое издание моей карты социальных сетей мира, показывающее самые популярные сайты социальных сетей по странам, согласно данным Alexa и Google Trends для веб-сайтов * (декабрь 2011 г.).

Facebook с более чем 800 миллионами активных пользователей занял лидирующих позиций в 127 из 136 стран, проанализированных (в этом выпуске я добавил Афганистан).
С июня 2011 года крупнейшая в мире социальная сеть наконец-то завоевала Нидерланды, а вместе с ней и всю Европу, Бразилию после долгой борьбы с Orkut и Японию. (предостережение: большая часть сетевой активности в Японии осуществляется на мобильных устройствах. Наиболее важными игроками на мобильных устройствах являются Gree, Mobage, Mixi).

Европа — самый большой континент на Facebook с 223 миллионами пользователей, Северная Америка — 219 миллионов, Азия — 202 миллиона пользователей (Facebook Ads Platform).

На территории России все еще идет борьба между двумя основными местными игроками: «В контакте» и «Одноклассники». Согласно Google Trends для веб-сайтов, но не по данным Alexa, «Одноклассники» побеждают (я изменю свою карту, когда два источника скажут то же самое).

Развитие социальных сетей по всему миру (анимированная карта) от 17 различных топовых социальных сетей до 6.

Топ-3 социальных сетей (декабрь 2011 г. — согласно Google Trends for Websites)

Если мы посмотрим через плечо Facebook, то увидим битву за вторую позицию между Twitter и LinkedIn или, особенно в Европе, между Badoo и Twitter.

КУПИТЬ ПОСТЕР

КУПИТЬ КНИГУ «Рентабельность инвестиций в социальные сети» (на итальянском языке)

[Итальянская аналитическая версия 2011 г.]

Твитнуть

///////////////////////////////////////////////// //////////////////////////////

Новое издание моей карты социальных сетей мира, показывающее самые популярные социальные сети по странам, согласно данным Alexa и Google Trends для веб-сайтов * (июнь 2011 г.).
Ниже вы найдете обновленную версию и инфографический плакат обо всех изменениях с июня 2009 года. Вы также можете увидеть анимированные версии всех моих карт.

Facebook медленно набирает пользователей по всему миру (почти 700 миллионов), устанавливая лидирующие позиции в 119 из 134 стран, проанализированных (в этом выпуске я добавил Эфиопию и Танзанию).
С декабря 2010 года создание Цука захватило Иран и Сирию, хотя и борется с цензурой.Европа стала крупнейшим континентом Facebook с 205 миллионами пользователей (Facebook Ads Platform).

Вероятно, следующими странами, которые сдадут , будут Нидерланды и Бразилия. По словам Алексы, Facebook уже является там лидером, но Google Trends показывает другую картину (я изменю свою карту, когда два источника скажут то же самое).

Чтобы разместить эту инфографику на своем веб-сайте, просто скопируйте и вставьте следующий HTML-код:











Сигналы об изменениях идут с территорий России, где идет ожесточенная борьба между двумя основными местными игроками: «В контакте» и «Одноклассники».
В Казахстане «В контакте» обогнали «Одноклассники» , то же самое происходит в России (только по данным Google Trends for Websites).

Топ-3 социальных сетей (июнь 2011 г.)

Если мы посмотрим через плечо Facebook, то увидим рост Twitter (во Франции, Германии и США) и медленный, но постоянный рост LinkedIn. Желтым цветом выделены новые записи с анализа прошлого декабря.

Плакат с картой мира социальных сетей /// НРАВИТСЯ — ПОДЕЛИТЬСЯ — КУПИТЬ

Чтобы разместить эту инфографику на своем веб-сайте, просто скопируйте и вставьте следующий HTML-код:











[Итальянская версия анализа giugno 2011]

Твитнуть

///////////////////////////////////////////////// //////////////////////////////

Совершенно новая карта мира, на которой показаны самые популярные социальные сети по странам, согласно данным Alexa и Google Trends для веб-сайтов * (декабрь 2010 г.).
Я решил отказаться от Many Eyes и переделать карту, чтобы дать каждой социальной сети фиксированный цвет, чтобы облегчить сопоставимость с течением времени. Ниже вы найдете обновленную версию и инфографический плакат обо всех изменениях с июня 2009 года.

Существо Цукерберга продолжает приобретать пользователей по всему миру (почти 600 миллионов). С июня 2010 года Facebook украл новые важные страны у местных, ранее сильных конкурентов (в 115 из 132 проанализированных стран он является лидером рынка) , особенно в Европе .В частности:

— Из Ивива: Венгрия

— Из Наси-Класы: Польша

— От Hi5: Монголия

— Из Orkut (Google): Парагвай и Индия. Orkut остается первой социальной сетью в Бразилии.

В Японии Mixi по-прежнему является наиболее часто используемой социальной сетью в Интернете (Ameba, о которой я упоминал ранее, это не чисто социальная сеть, а также провайдер портала / хостинга блогов). Но если мы посмотрим на использование мобильных социальных сетей, лидером является Gree, за которым следует Mobage Town.[отредактировано благодаря информации Акки Акимото]
Ситуация остается неясной в Армении, Грузии, Нидерландах. В этих странах Alexa уступает Facebook победу, но Google Trends for Websites по-прежнему показывает преобладание местных игроков.

Топ-3 социальных сетей (декабрь 2010 г.)

Если мы посмотрим через плечо Facebook, то увидим рост Twitter, особенно против MySpace (в Австралии, Канаде, Германии и Италии), и медленный, но постоянный рост LinkedIn (в Австралии, Канаде, Великобритании).Желтым цветом выделены новые записи после анализа прошлого июня.

Плакат с картой мира социальных сетей /// НРАВИТСЯ — ПОДЕЛИТЬСЯ — КУПИТЬ

Чтобы разместить эту инфографику на своем веб-сайте, просто скопируйте и вставьте следующий HTML-код:











[Итальянская версия анализа]

///////////////////////////////////////////////// //////////////////////////////

Карта мира, на которой показаны самые популярные социальные сети по странам, согласно данным Alexa и Google Trends для веб-сайтов * (июнь 2010 г.).
Пожалуйста, поделитесь, поставьте лайк и помогите мне улучшить его своими комментариями!

Карта социальных сетей мира — Винченцо Козенца

Возьмите код вложения

Некоторые видимые изменения, которые стоит выделить после карты от 9 декабря (см. Ниже): Месяц за месяцем Facebook продолжает набирать пользователей по всему миру (почти 500 миллионов).С декабря 2009 года Facebook украл новые страны у своих местных конкурентов (в 111 из 131 проанализированной страны он является лидером рынка). В частности:

— Из Orkut (Google): Эстония и, возможно, Индия (Alexa отдает Индию FB, в то время как Google Trends для веб-сайтов показывает прямое совпадение с Orkut в качестве победителя. Если вы посмотрите на график поиска по ключевым словам, вы увидите растущий интерес к американской социальной сети (такая же тенденция наблюдается и в Парагвае).

— От Hi5: Таиланд, Румыния, Перу, Португалия.Hi5 сопротивляется в Монголии, где ситуация не ясна.

— От одного: Литва

— От негодяя: Тайвань

— From Friendster: Филиппины Одноклассники и V Kontakte по-прежнему остаются социальными сетями, предпочитаемыми россиянами

В Европе: Венгрия, Польша и Нидерланды по-прежнему любят местных провайдеров.

П.С. неясная ситуация в Армении, Грузии, Индии, Монголии, Парагвае.

Топ-3 социальных сетей (июнь 2010 г.)

Через год после предыдущей рейтинговой таблицы (ниже) мы можем увидеть рост Twitter по сравнению с MySpace (в Австралии и Канаде) и Bebo (в Великобритании), а также медленный рост Linkedin.

///////////////////////////////////////////////// //////////////////////////////

Карта мира, на которой показаны самые популярные социальные сети по странам, согласно данным Alexa и Google Trends для веб-сайтов * (декабрь 2009 г.).

Пожалуйста, поделитесь и помогите мне улучшить его своими комментариями!

Карта социальных сетей мира — Винченцо Козенца

Возьмите код вложения

Некоторые видимые изменения, которые следует выделить на июньской карте (см. Ниже):

Facebook продолжает колонизацию мира с более чем 350 миллионами пользователей.С июня Facebook отвоевал новые территории у конкурентов (в 100 из 127 проанализированных стран он является лидером рынка). В частности:

— из Orkut (Google): Индия. Внимание: данные основаны только на Alexa, поскольку Google не предоставляет данные о трафике Orkut. Было бы интересно понять, отражают ли эти две социальные сети разделение на социальные классы.

— из Hi5 : Камерун, Коста-Рика, Доминиканская Республика, Эквадор, Сальвадор, Гватемала, Гондурас, Мексика, Никарагуа.Hi5 сопротивляется в Перу, Португалии, Румынии, Таиланде и Монголии

— Из Одноклассники : Только Азербайджан. Похоже, что Facebook не нашел хорошей стратегии, чтобы убедить россиян в том, что они по-прежнему предпочитают «Одноклассники» и «ВКонтакте».

— Из Maktoob : Ливийская Арабская Джамахирия, Оман, Саудовская Аравия, Йемен

— Из Cyworld : Южная Корея

— из Лиде : Чешская Республика

— Из Skyrock : Гваделупа и Мартиника Я добавил на карту: Куба, Катар, Реюньон

Я удалил Иран, потому что цензура не позволяет мне получать достоверные данные.Если у вас есть какие-либо идеи, пожалуйста, помогите мне.

///////////////////////////////////////////////// //////////////////////////////

Карта мира, на которой показаны самые популярные социальные сети по странам, согласно данным Alexa и Google Trends для веб-сайтов * (июнь 2009 г.).

Пожалуйста, поделитесь и помогите мне улучшить его своими комментариями!

Карта социальных сетей мира — Винченцо Козенца

Возьмите код вложения

Топ-3 социальных сетей:

Некоторые видимые узоры для выделения:

Facebook почти колонизировал Европу и расширяет свое господство с более чем 200 миллионами пользователей
QQ , лидер в Китае, является крупнейшей социальной сетью в мире (300 миллионов активных учетных записей)
MySpace потерян его лидерство повсюду (кроме Гуама)
V Kontakte — самый популярный на территории России
Orkut сильна в Индии и Бразилии
Hi5 по-прежнему лидирует в Перу, Колумбии, Эквадоре и других разрозненных странах например, Португалия, Монголия, Румыния
Одноклассники сильны на некоторых бывших территориях Советского Союза
Мактуб — самое важное арабское сообщество / портал

Социальные сети в других странах:

Iwiw в Венгрии
Nasza-klasa в Польше
Cyworld в Южной Корее
Friendster на Филиппинах
Hyves в Нидерландах
Lidé в Чехии
в Японии
Один в Литве
Draugiem в Латвии
Негодяй на Тайване
Zing во Вьетнаме

________

* Данные основаны на Alexa и Google Trends для результатов поиска веб-сайтов:

— «Рейтинг трафика Alexa основан на моделях использования пользователями Alexa Toolbar и данных, собранных из других, разнообразных источников в течение скользящего трехмесячного периода.Рейтинг сайта основан на комбинированном показателе охвата (количество уникальных пользователей Alexa, посещающих сайт в определенный день) и просмотров страниц (общее количество URL-запросов пользователей Alexa для сайта) ».

— «Google Trends для веб-сайтов показывает график, отражающий количество уникальных посетителей за день»

Odnoklassniki.ru — один из крупнейших в России веб-сайтов социальных сетей, запустил собственную платформу для мобильных игр.

← Пресс-релизы ПРЕСС-РЕЛИЗ ОТ

Мобильная пользовательская аудитория Одноклассников.ru насчитывает 32 миллиона человек, из которых 50% интересуются играми. По данным сети, 8% ее пользователей регулярно совершают внутриигровые покупки, что превращает пользователей Odnoklassniki.ru в одну из самых привлекательных аудиторий в России. Родная мобильная игровая платформа уже приветствовала свою первую серию игр и теперь готовится к выпуску еще одной. ZENNA стала его единственным официальным партнером и выступает в качестве продюсерского центра проекта

.

Новая платформа от Одноклассников.ru предлагает до 40 000 бесплатных установок в течение первого месяца; бесплатный фичинг для лучших проектов; вирусная, хорошо оплачиваемая аудитория; и выход на новый рынок.

На данный момент мы установили следующие требования к мобильным играм: показатели качества — KPI — (Retention Rate, ARPDAU, LTV) и локализация игры на русский язык. Мы принимаем заявки на официальном сайте ZENNA. Также там вы можете получить бесплатную консультацию и узнать все о деталях сотрудничества с ZENNA.

http://zennaapps.com/
Полная статья — http://zennaapps.com/en/blog_posts/zenna-started-accepting-applications-for-publishing-on-the-odnoklassniki-native-mobile-gaming-platform

Слайды — http://www.slideshare.net/ZennaApps/zenna-started-accepting-applications-for-publishing-on-the-odnoklassniki-native-mobile-gaming-platform

За дополнительной информацией обращайтесь:
Михаил Седых,
Специалист по маркетингу

[адрес электронной почты защищен]

Об Одноклассниках, http: // ok.ру

Одна из крупнейших социальных сетей в регионе СНГ, принадлежащая холдингу Mail.ru Group. Его аудитория — более 60 миллионов пользователей. Сайт занимает 7-е место среди самых популярных социальных сетей в России.

О ZENNA, http://zennaapps.com

Уже более 4 лет ZENNA успешно продвигает мобильные игры на рынках Азии, Европы, Ближнего Востока и Африки и США. За это время у нас сложились хорошие партнерские отношения с Gumi, DeNa, Mail.Ru, Kabam, Zynga, Nexters, CMGE, Gaea Mobile, Playmous, William Hill, Nexters, 101xp, Big Fish, Plarium, Vk.com и многие другие.

ZENNA работает со своими издателями на основе схемы CPI / CPA, при которой KPI, установленные клиентом, тщательно соблюдаются. Деловая деятельность компании в первую очередь направлена ​​на повышение рентабельности инвестиций рекламодателя.

Обнаружение поддельной личности с помощью неожиданных вопросов и динамики мыши

Abstract

Обнаружение поддельных идентификационных данных — серьезная проблема безопасности.Современные методы обнаружения памяти использовать нельзя, поскольку они требуют предварительного знания истинной личности респондента. Здесь мы сообщаем о новом методе обнаружения поддельных идентификационных данных, основанном на использовании неожиданных вопросов, которые могут использоваться для проверки личности респондента без какой-либо предварительной автобиографической информации. В то время как рассказчики правды автоматически отвечают на неожиданные вопросы, лжецы должны «строить» и проверять свои ответы. Этот недостаток автоматизма отражается в движениях мыши, используемых для записи ответов, а также в количестве ошибок.Ответы на неожиданные вопросы сравниваются с ответами на ожидаемые и контрольные вопросы (то есть вопросы, на которые лжец также должен отвечать правдиво). Параметры, которые кодируют движение мыши, были проанализированы с использованием классификаторов машинного обучения, и результаты показывают, что траектории мыши и ошибки при ответе на неожиданные вопросы эффективно отличают лжецов от правдивых. Кроме того, мы показали, что лжецы могут быть идентифицированы также, когда они отвечают правдиво. Неожиданные вопросы в сочетании с анализом движения мыши могут эффективно выявить участников с поддельными именами без необходимости получения какой-либо предварительной информации об испытуемом.

Образец цитирования: Monaro M, Gamberini L, Sartori G (2017) Выявление поддельной личности с помощью неожиданных вопросов и динамики мыши. PLoS ONE 12 (5): e0177851. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0177851

Редактор: Чжун-Кэ Гао, Тяньцзиньский университет, КИТАЙ

Поступила: 10 января 2017 г .; Принята к печати: 4 мая 2017 г .; Опубликован: 18 мая 2017 г.

Авторские права: © 2017 Monaro et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все соответствующие данные находятся в документе и его файлах с вспомогательной информацией.

Финансирование: Автор (ы) не получил специального финансирования для этой работы.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что конкурирующих интересов не существует.

Введение

Использование поддельных идентификационных данных — очень распространенная проблема. Люди могут подделывать свою личную информацию по ряду причин. Фальшивая автобиографическая информация, например, наблюдается в спорте, когда игроки утверждают, что они моложе, чем они есть на самом деле [1]. Социальные сети изобилуют фальшивыми профилями [2]. Поддельная личность также является серьезной проблемой в сфере безопасности [3]. Фактически считается, что большое количество террористов скрывается среди мигрантов с Ближнего Востока, въезжающих в Европу.Обычно у мигрантов нет документов, и их идентификационные данные часто основываются на самодекларировании. Среди мигрантов считается, что большое количество террористов выдают ложные данные при въезде на границу. Например, один из террористов, участвовавших в подрыве террориста-смертника в аэропорту Брюсселя 22 марта 2016 г., использовал личность бывшего футболиста миланского «Интера» [4]. В этих случаях инструменты биометрической идентификации (например, отпечатки пальцев) не могли быть применены, поскольку большинство подозреваемых ранее были неизвестны.Интересно, что в принципе можно применить методы обнаружения.

С самого начала, начиная с пионерской работы Бенусси [5], идентификация ложных реакций в основном основывалась на использовании физиологических показателей [6]. Совсем недавно были внедрены методы, основанные на времени реакции (RT). Они основаны на задержках реакции на представленный интересующий стимул. Существует широкий консенсус относительно того факта, что обман когнитивно сложнее, чем установление истины, и что эта более высокая когнитивная сложность отражается в ряде показателей когнитивных усилий, включая, например, время реакции [7].Есть свидетельства того, что процесс подавления правдивого ответа, который активируется автоматически, и замена его обманчивым ответом может быть сложной когнитивной задачей. Однако в некоторых случаях ответить ложью быстрее, чем правдиво [8]. Фактически, различные типы лжи могут различаться по своей когнитивной сложности и могут требовать разного уровня когнитивных усилий. Например, когнитивные усилия могут быть минимальными, когда субъект просто отрицает факт, который действительно произошел.

Напротив, он может быть очень высоким при фабрикации сложной лжи, например, когда Улисс, герой «Одиссея », сказал Полифему, что его настоящее имя — «Ничто». Эта ложь была направлена ​​на то, чтобы обмануть Полифема, но также должна была быть легко распознана одноглазыми товарищами Полифема как ложь.

Обнаружение памяти на основе RT имеет ряд преимуществ по сравнению с альтернативными психофизиологическими методами, особенно когда большое количество субъектов находится под пристальным вниманием. Во-первых, RT менее чувствительны к сильным индивидуальным изменениям или изменениям окружающей среды, например, в случае физиологических параметров.Во-вторых, этот метод имеет беспрецедентную особенность, заключающуюся в том, что его можно применять, используя просто компьютер, и применять к большому количеству испытуемых через Интернет. В настоящее время два метода обнаружения памяти, основанные на RT, которые используются для представления слов или предложений, могут быть адаптированы в качестве инструментов для проверки личности. Тест на скрытую информацию (CIT-RT) [9] и автобиографический тест на неявную ассоциацию (aIAT) [10] — это методы, основанные на RT, которые прошли тщательную проверку с удовлетворительными результатами [11].

CIT-RT — это метод, который состоит из представления важной информации в ряду очень похожих некритических источников отвлекающей информации. Например, если скрытая информация об орудии убийства находится под пристальным вниманием, нож (известное орудие убийства) будет представлен вместе с отвлекающими элементами, которые также являются потенциальным орудием убийства (например, пистолет и т. Д.). Ожидается, что невиновные испытуемые будут реагировать на все стимулы. Напротив, от виновного субъекта (со знанием о виновности оружия) ожидаются более длительные ответы по критическому пункту (например,г., нож). При применении для проверки того, соответствует ли автобиографическая информация, которую утверждает испытуемый, истинной личности, CIT эффективно распознает личности лжецов и правдивых [11].

AIAT — это методика обнаружения памяти, которая использует согласованность / несогласованность между предложениями. Он включает стимулы, принадлежащие к четырем категориям: две из них являются логическими категориями, представленными предложениями, которые определенно истинны (например, « Я перед компьютером ») или определенно ложны (например, « Я перед компьютером »).г., « Я поднимаюсь на гору ») для респондента и относящиеся к моменту тестирования. Две другие категории представлены альтернативными версиями исследуемой автобиографической памяти (например, « Я поехал в Париж на Рождество » против « Я поехал в Лондон на Рождество »), причем только одна из двух верна. . Во время теста испытуемый выполняет задачу категоризации. Истинное автобиографическое событие идентифицируется, потому что оно определяет более быстрые RT при совместном использовании одного и того же моторного ответа с безусловно верными предложениями [12].

Что касается средней точности классификации основанных на RT методов обнаружения лжи, CIT [9] и aIAT [10] имеют такую ​​же точность, что и описанные здесь эксперименты (около 90%). Таким образом, описываемая здесь методика имеет такую ​​же точность, что и современные методы обнаружения лжи на основе RT. Тем не менее, у aIAT и CIT есть важное ограничение: оба требуют, чтобы в тест была включена информация об истинной идентичности. CIT-RT противопоставляет информацию об истинной личности информации о фальшивой личности [11].AIAT также построен таким образом, что из двух контрастирующих воспоминаний одно должно быть истинным, а другое — ложным [10]. Если мы построим aIAT только с заявленной (поддельной) идентичностью, у нас будут две ложные памяти, и тест не будет удовлетворять одному из основных ограничений в применении процедуры. Таким образом, это ограничение доступных методов является серьезной проблемой для приложений в реальных условиях, даже если Мейксер и Розенфельд [13] сделали шаг в этом направлении.Фактически, в большинстве случаев расследования истинная личность субъекта полностью неизвестна экзаменатору, который заинтересован в оценке того, является ли заявленная личность истинной или нет.

Этот документ можно рассматривать как доказательство концепции, репрезентативный пример типов проблем, которые не могут быть решены с помощью современных научно обоснованных методов обнаружения лжи (CIT и aIAT). Доступные методы не могут быть использованы, когда критическая информация, которая оценивается на достоверность (в данном случае, настоящая личность респондента, который пытается скрыть свою личность), недоступна.

Здесь мы представим новую парадигму, которая преодолевает недостатки доступных методов и может использоваться для определения правдивости личной информации. Что наиболее важно, мы покажем, что поддельные личности могут быть обнаружены при отсутствии какой-либо информации об истинной личности подозреваемого. Поддельные личности будут обнаружены с помощью неожиданных вопросов в сочетании с анализом движений мыши во время ответа в задаче двоичной классификации. Мы покажем, что анализ динамики мыши эффективно определяет, верна ли личная информация, которую утверждает испытуемый.В экспериментах, представленных здесь, участники не реагируют, нажимая кнопки ДА / НЕТ с помощью клавиатуры, как в RT-CIT или aIAT, но вместо этого они должны реагировать, щелкая виртуальные кнопки мыши, появляющиеся на экране компьютера вдоль с вопросами относительно их личности. Использование мыши для записи ответов имеет ряд преимуществ по сравнению с использованием клавиатуры. В то время как нажатие кнопки может разрешить запись только RT, запись с помощью мыши позволяет собирать несколько индикаторов, включая, но не ограничиваясь, RT (например.g., скорость, ускорение и траектория). Этот метод также является многообещающим с точки зрения устойчивости к контрмерам, поскольку большое количество параметров движения кажется, в принципе, более сложным для полного контроля с помощью эффективных, запланированных контрмер для обнаружения лжи.

Было показано, что анализ траекторий мыши может уловить когнитивную сложность в обработке стимулов, когда участники должны давать ответы с множественным выбором. Эта процедура применялась к большому количеству областей и оказалась полезной для выявления когнитивной сложности, связанной с проверкой отрицательных предложений [14], расовыми установками [15], восприятием [16], предполагаемой памятью [17] и лексическими решениями [18]. ].Duran et al. представил новаторское расследование по детекции лжи [19]. Авторы записывали двигательные траектории (авторы не использовали мышь для записи ответов, а скорее контроллер Nintendo Wii), в то время как испытуемые выполняли задание лежа. Во время задания участники должны были отвечать правдиво или лгать на представленные предложения, как это было проиндексировано визуальной подсказкой. Анализ двигательных траекторий привел к интересным результатам. Инструктированная ложь можно отличить от правдивых ответов по нескольким параметрам, включая время запуска двигателя, общее время, необходимое для ответа, траекторию движения и кинематические параметры, такие как скорость и ускорение.Их эксперимент выявил тот факт, что когнитивный конфликт, вызванный ложью, влияет на траекторию реакции, но не продемонстрировал напрямую его эффективность в отнесении лиц, вводящих в заблуждение, от правдивых. Короче говоря, метод, который исследовали авторы, может использоваться для определения того, когда правдивый лжет, но не когда лжец лжет, поскольку их процедура сравнивает в пределах одного и того же говорящего правду субъекта правдивые ответы с лживыми ответами.

Здесь мы представим результаты эксперимента, в котором траектории двигательных реакций с использованием мыши были исследованы, в то время как участники были проверены на вопросы, касающиеся их личности.Было задано два типа вопросов: ожидаемые вопросы и неожиданные вопросы [20]. Vrij и соавторы [21] первыми начали использовать неожиданные вопросы, и растет экспериментальная поддержка идеи о том, что во время следственного интервью вводящие в заблуждение предметы будут легче обнаруживаться с помощью неожиданных вопросов, а не ожидаемых [22]. Было показано, что лжецы планируют возможные интервью, репетируя вопросы, которые, как они ожидают, также будут заданы [23]. Лжецы дают свои запланированные ответы на ожидаемые вопросы легко и быстро, но им необходимо придумать правдоподобные ответы в случае неожиданных вопросов, и это приводит к увеличению когнитивной нагрузки.Напротив, правдивые ответы не страдают от побочных эффектов когнитивной нагрузки, поскольку они довольно автоматичны и не требуют усилий как для ожидаемых, так и для неожиданных вопросов. Используя методологию неожиданных вопросов в следственном интервью, Lancaster et al. [24] сообщили о хороших показателях классификации как для говорящих правду (78%), так и для лжецов (83%). Lancaster et al. Результаты [24] наблюдались путем сравнения разницы в количестве деталей, сообщаемых при ответах на ожидаемые и неожиданные вопросы.Короче говоря, лжецы, говоря правду, сообщают гораздо больше деталей на ожидаемые вопросы, а не на неожиданные, и обнаружение лжи может извлечь выгоду из этой разницы.

Описанный здесь эксперимент состоит из задачи бинарной классификации, включающей ожидаемые и неожиданные вопросы об идентичности. Ожидаемые вопросы касались типичной информации, представленной в документах, в то время как неожиданные вопросы касались информации, которая была хорошо известна и автоматически извлекалась правдивыми, но которая должна быть «вычислена на месте» лжецами.Примером ожидаемого вопроса может быть дата рождения, а соответствующим неожиданным вопросом может быть зодиак, соответствующий дате рождения. В то время как правдивые люди легко проверяют вопросы, связанные с зодиаком, лжецы не знают зодиака немедленно, и им приходится вычислять его для правильной проверки. Неопределенность при ответе на неожиданные вопросы может привести к ошибкам. Кроме того, мы обнаружили, что траектория реакции мыши, проанализированная с использованием кинематических параметров и других пространственных и временных параметров, предназначенных для определения неопределенности двигательной реакции, может быть полезна при обнаружении обмана.Следовательно, ожидается, что обман будет отражаться в форме траекторий.

Методы

В задаче проверки личности лжецы обычно должны узнать автобиографическую информацию о новой личности и пройти тест, отвечая так, как если бы эта информация была для них реальной. Например, Verschuere et al. [11] попросили испытуемых принять фальшивую личность, репетировать и вспоминать ее до тех пор, пока их исполнение не станет безошибочным. Затем от лжецов требовалось отреагировать так, как если бы их новая личность была истинной.Точно так же здесь мы требовали, чтобы обманывающие участники познали новую личность. Во время сеанса тестирования участникам задавались как ожидаемые, так и неожиданные вопросы об их личной информации. Ожидаемые вопросы включали информацию о ложной личности, которая была назначена лжецам и репетировалась перед тестом до тех пор, пока испытуемые не совершили никаких ошибок. Говорящие правду репетировали свои истинные личности. Ожидаемые вопросы касались типичной информации, содержащейся в идентификационной карте (например,г., имя, фамилия, дата рождения, место рождения). Напротив, неожиданными вопросами были вопросы, связанные с личностью, на которые испытуемые не были готовы отвечать. Эти неожиданные вопросы были непосредственно получены из ожидаемых вопросов (например, возраст личности и знак зодиака определяются по дате рождения; в то время как вопросы о дате рождения ожидаются, вопросы о возрасте и знаке зодиака являются неожиданными). Например, если субъект репетировал год рождения, указанный на поддельном удостоверении личности (например,g., 1988), неожиданный вопрос, связанный с рождением, был о возрасте (например, 38).

Для правдивого респондента предполагается, что неожиданные вопросы автоматически вызывают правильный ответ. Напротив, лжец должен воссоздать непредсказуемую неожиданную информацию и проверить ее. Следовательно, этот процесс требует времени до отправки ответа, что отражается в более длительных RT. Короче говоря, «Неожиданные вопросы увеличат когнитивную нагрузку лжеца» [20], и ожидается, что это отразится не только на RT и количестве ошибок, но и на траекториях мыши.

Далее мы подробно опишем структуру эксперимента и собранные меры. Комитет по этике психологических исследований Университета Падуи одобрил экспериментальную процедуру.

Участников

Сорок италоязычных участников были набраны на факультете психологии Университета Падуи. Выборка состояла из 17 мужчин и 23 женщин. Их средний возраст составлял 25 лет (SD = 4,6), а средний уровень образования — 17 лет (SD = 1.8). Все участники были правши. Эти первые 40 участников были использованы для разработки модели, которая позже была протестирована для обобщения в новой новой группе из 20 итальянскоязычных участников (10 лжецов и 10 рассказчиков правды). Вторая выборка состояла из 9 мужчин и 11 женщин. Их средний возраст составлял 23 года (SD = 1,5), а средний уровень образования — 17 лет (SD = 0,83). Обе группы испытуемых предоставили информированное согласие перед экспериментом.

Стимулы

Тридцать два предложения, отображаемые в верхней части экрана компьютера, были представлены всем участникам.Квадраты, представляющие ответы ДА и НЕТ, были расположены в верхнем левом и верхнем правом углу экрана компьютера. Шестнадцать предложений требовали ответа ДА, а 16 предложений требовали ответа НЕТ, как для лжецов, так и для рассказчиков правды. 32 экспериментальным вопросам предшествовали 6 обучающих вопросов (3 требовали ответа ДА и 3 требовали ответа НЕТ) по вопросам, связанным с личностью, не включенным в сам эксперимент (например, «Ваш вес 51 кг?»). Предложения, требующие ответа ДА, относятся к следующим категориям:

  • Ожидаемые вопросы: они включали информацию, которая была отрепетирована перед экспериментом, как для рассказчиков правды, так и для лжецов.Лжецы ответили личной информацией о фальшивых профилях личности, которые им назначил экспериментатор. Правды ответили на вопросы относительно их истинной личности.
  • Неожиданные вопросы: Неожиданные вопросы включали информацию, тесно связанную с ложными именами, но не репетированную явно перед экспериментом ни правдивыми, ни лжецами. В этом случае лжецы ответили на информацию, относящуюся к присвоенным им фальшивым именам, в то время как рассказчики правды ответили на вопросы об их истинных именах.
  • Контрольные вопросы: Контрольные вопросы смешивались с ожидаемыми и неожиданными вопросами. Контрольные вопросы ( n = 8; 4 требовали ответа ДА и 4 ответа НЕТ) включали личную информацию, на которую испытуемые должны были отвечать правдиво, потому что они не могли быть скрыты от экзаменатора, наблюдающего за тестом. Например, « Вы мужчина ?» (для мужчины) требовал ответа ДА, тогда как « Вы женщина ?» (для мужчины) не требовал ответа.Следовательно, контрольные вопросы требовали правдивых ответов как лжецов, так и рассказчиков правды, даже если они были связаны с личностью.

И для лжецов, и для рассказчиков правды половина ожидаемых, неожиданных и контрольных вопросов ( n = 16) требовала ответов ДА. Напротив, 16 вопросов, полученных из ожидаемых, неожиданных и контрольных вопросов, не требовали ответов, как показано в таблице 1.

Как видно из таблицы 2, ответы лжецов и рассказчиков правды различались только ожидаемыми и неожиданными ответами ДА.Фактически, для лжецов ожидаемые и неожиданные вопросы относительно их поддельной личности на самом деле не были ответами, которые, поскольку они лгали, требовали ответов ДА. Другими словами, только вопросы с ожидаемыми и неожиданными ответами ДА различали две группы, потому что правдивые люди отвечали искренне, а лжецы обманывали. На все остальные вопросы (контроль ДА, контроль НЕТ, ожидаемое НЕТ, неожиданное НЕТ) и лжецы, и рассказчики правды ответили правдиво.

Методика эксперимента

Эксперимент проводился с использованием программы MouseTracker [25].Двадцать участников ответили правдиво, в то время как остальным было дано указание солгать о своей личности в соответствии с ложным профилем, который был чрезмерно изучен перед началом эксперимента, согласно Verschuere et al. [11]. 20 лжецов были проинструктированы узнать ложную личность по поддельному итальянскому удостоверению личности, к которому была прикреплена фотография субъекта и который также сообщил ложные личные данные. После этапа обучения участники дважды вспомнили информацию, которую они прочитали на удостоверении личности.Между двумя отзывами от них требовалось выполнить некоторую ментальную арифметику в качестве отвлекающего задания. С другой стороны, рассказчики правды также выполняли в уме арифметические операции и проверяли свои настоящие автобиографические данные только один раз перед началом эксперимента. Во время экспериментального задания 6 ожидаемых вопросов, 6 неожиданных вопросов и 4 контрольных вопроса, описанных выше, были представлены в случайном порядке. Для каждого из 16 вопросов, требующих ответа ДА, был представлен аналогичный вопрос, требующий ответа НЕТ.Каждый участник ответил на 32 вопроса плюс 6 учебных вопросов, которые не были включены в анализ. В половине случаев вопрос ДА появлялся первым, а в другой половине — вторым. Участники инициировали представление каждого вопроса, нажимая кнопку СТАРТ, которая появлялась в центре нижней части экрана компьютера. Ответ давался нажатием одной из двух кнопок ответа, появляющихся в верхней части экрана компьютера, одной в верхнем левом углу и одной в правом верхнем углу.

Сбор данных с помощью движения мыши

Для каждого ответа программа MouseTracker записывала положение мыши от начальной точки до нажатия кнопки. Поскольку записанные траектории имели разную длину, каждый моторный ответ был нормализован по времени, чтобы можно было усреднить и сравнить испытания [25]. Используя линейную интерполяцию, программа рассчитала временную нормализацию в 101 таймфрейме. В результате каждая траектория имела 101 таймфрейм, и каждый таймфрейм имел соответствующие координаты X и Y.Мы определили момент времени, в который две группы показали максимальную разницу во время движения по оси ординат. Эти точки максимальной разницы во времени были закодированы как Y18, Y29 и Y30 (общее время было предварительно масштабировано до 100 временных кадров в соответствии с процедурой, утвержденной Freeman и Ambady [25]). Затем мы рассчитали скорость и ускорение в этих временных рамках. Программа MouseTracker по умолчанию записывает также другие пространственные и временные параметры. Здесь мы сообщаем все параметры, предварительно собранные программой MouseTracker и использованные для кодирования траектории мыши.Параметры, собранные из моторных ответов на каждый из вопросов, были следующими:

  • Количество ошибок: общее количество ошибок при ответе на 32 вопроса
  • Время инициации (IT): время между появлением вопроса и началом движения мыши
  • Время реакции (RT): время между появлением вопроса и виртуальным нажатием кнопки мышью
  • Максимальное отклонение (MD): максимальное перпендикулярное расстояние между фактической траекторией и идеальной траекторией (линия, соединяющая кнопку запуска с кнопкой ожидаемого ответа).
  • Площадь под кривой (AUC): геометрическая площадь, заключенная между фактической траекторией и идеальной траекторией
  • Максимальное время отклонения (MD-время): время, необходимое для достижения точки максимального отклонения от идеальной траектории
  • x-flip: общее количество изменений направления мыши во время полной траектории по оси x
  • y-flip: общее количество изменений направления мыши во время полной траектории по оси y
  • Координаты X, Y во времени (X n , Y n ): положение мыши вдоль оси во времени
  • Скорость во времени: скорость мыши между двумя временными рамками
  • Acceleration over time: ускорение движения мыши между двумя временными рамками

Окончательный список возможных предикторов включал 13 переменных, которые отображали различные параметры ответа: количество ошибок, время инициирования (IT), время реакции (RT), максимальное отклонение (MD), площадь под кривой (AUC). , Максимальное время отклонения (MD-время), x-flip, y-flip, Y30, Y29, Y18, Y30 – Y29 и Y29 – Y18.Для каждой из переменных мы вычислили среднее значение 32 ответов для каждого участника.

Корреляционный анализ и выбор признаков

Был проведен корреляционный анализ, чтобы выделить независимые переменные, которые имели максимальную корреляцию с зависимой переменной (правдивые против лжецов) и минимальную корреляцию между независимыми переменными [26]. Мы рассмотрели для каждой характеристики среднее значение всех ответов (ДА и НЕТ) каждого испытуемого.Всего в корреляционный анализ было введено 13 независимых переменных. Следующие характеристики были выбраны на основе этих критериев и позже использовались в качестве предикторов для разработки классификаторов машинного обучения (ML): количество ошибок (r pb = 0,68), AUC (r pb = 0,53), MD- времени (r pb = 0,45) и Y29 (r pb = 0,42) (r pb — значение корреляции между зависимыми и независимыми переменными).

Анализ и результаты

В этом разделе описываются шаги, выполняемые для анализа данных, и процедуры, используемые при разработке классификаторов машинного обучения.

Данные и инструкции по воспроизведению результатов доступны в качестве вспомогательной информации (см. Наборы данных S1 и S2, текст S1 и S2).

Анализ траекторий

Первый анализ сравнивал ответы лжецов и рассказчиков правды путем усреднения индивидуальных ответов на ответы ДА и НЕТ. На рис. 1 представлены средние траектории лжецов и правдивых, отвечающих ДА на ожидаемые и неожиданные вопросы (единственные вопросы, на которые лжецы отвечали лживо).Как можно заметить, две экспериментальные группы различались как по параметрам AUC, так и по MD. Ответы правдивых привели к более прямой траектории, соединяющей отправную точку с правильным ответом. Напротив, лжецы сначала отклонились в сторону правильного ответа по умолчанию, а затем изменили траекторию, чтобы нажать кнопку ложного ответа. Более того, лжецы тратили больше времени на перемещение по оси Y в начальной фазе ответа, чем те, кто говорил правду. Максимальная разница между двумя группами в положении мыши по оси Y была обнаружена на временном интервале 29.Соответственно, координата Y на этом временном интервале (Y29) также была добавлена ​​в качестве предиктора.

Рис. 1. Средние траектории лжецов и правдивых.

На рисунке представлены средние траектории между испытуемыми, соответственно, для лжецов (красным) и для рассказчиков правды (зеленым) до ожидаемых ДА и неожиданных ДА вопросов. Ожидаемые и неожиданные вопросы, требующие ответа ДА, — это те, на которые лгали лжецы. Приведены значения параметров MD, AUC, x-flip и y-flip для двух групп.Серая область представляет собой разницу в параметре AUC между лжецами и правдивыми.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0177851.g001

Прототипические траектории правдивых и лжецов.

Здесь мы приводим примеры индивидуальных траекторий мыши в ответ на контрольные вопросы и неожиданные вопросы, полученные от прототипа рассказчика правды (рис. 2) и прототипа лжеца (рис. 3).

Траектории относятся к ответам на отдельные вопросы.Обратите внимание, что этот лжец правдиво отвечает на контрольные вопросы. Тем не менее, его ответ отклоняется от прямой траектории, которая в идеале характеризует правдивый ответ (см. Рис. 2). Это обобщение мышления лжеца, когда лжец отвечает на вопросы, требующие правдивых ответов, обсуждается в статье.

Разбивка ответов на контрольные, ожидаемые и неожиданные вопросы.

Мы проанализировали выступления испытуемых отдельно для контрольных, ожидаемых и неожиданных вопросов.На рис. 4 представлена ​​траектория контрольных, ожидаемых и неожиданных вопросов (слева направо). Траектории лжецов и правдивых в контрольных вопросах практически совпадают. Максимальная разница в траектории снова наблюдается в ответ на неожиданные вопросы.

Разбивка ответов ДА и НЕТ.

Мы исследовали, есть ли разница в траектории и времени ответа между вопросами, на которые испытуемые отвечали, перемещая мышь вправо (вопросы, не требующие ответа), и вопросами, на которые испытуемые отвечали, перемещая мышь влево ( вопросы, требующие ответа ДА).Тесты t по всей выборке были проведены для сравнения левого и правого откликов. Мы не обнаружили статистически значимой разницы как для времени MD ( t = 1,63; p = 0,1; коэффициент Коэна d = 0,2; BF = 0,57) и Y29 ( t = 0,1; p = 0,9; Коэна d = 0,01; BF = 0,17). Для AUC мы получили следующие результаты: t = -2,09 и p = 0,04, но значение Коэна d показало небольшой размер эффекта ( d = -0.33), и фактор Байеса приблизился (BF = 1,2). На рис. 5 показаны траектории левого (зеленый) и правого (красный) ответов. Можно отметить, что две кривые следуют очень похожей, хотя и зеркальной, траектории.

Рис. 5. Траектории ответов ДА и НЕТ.

Ответы на левую кнопку ответа и на правую кнопку ответа сообщаются здесь отдельно. Траектории двух типов ответов не различались.

https://doi.org/10.1371 / journal.pone.0177851.g005

Описательная статистика независимых переменных

Выбор функции изолирован из исходного набора из 13 предикторов, 4 независимых переменных: ошибки, AUC, MD-время и Y29. Они сильно коррелировали с группой (рассказчик правды / лжец). В следующей таблице (см. Таблицу 3) представлена ​​описательная статистика, а также анализ различий между правдивыми и лжецами, продемонстрированный с помощью теста t , теста Коэна d и байесовского фактора.

Модели машинного обучения

Несколько классификаторов машинного обучения (ML) были протестированы с использованием 10-кратной процедуры перекрестной проверки, реализованной WEKA [27]. Мы выбрали четыре классификатора, которые различаются в зависимости от их предположений: Random Forest [28], Logistic [29], Support Vector Machine (SVM) [30–31] и Logistic Model Tree (LMT) [32]. 10-кратная перекрестная проверка проводилась следующим образом: группа участников (40 человек) была случайным образом разделена на 10 подгрупп по 4 человека в каждой.В каждом прогоне одна из 10 подвыборок сохранялась в качестве тестового набора для оценки модели, а оставшиеся 9 использовались в качестве обучающих данных. Затем процесс перекрестной проверки был повторен 10 раз, так что каждая из 10 подгрупп участников использовалась ровно 1 раз в качестве набора для проверки. Затем 10 результатов на тестовой выборке были усреднены для получения единственной оценки точности. Результаты представлены в Таблице 4. Все классификаторы достигли точности около 90% или выше при классификации лжецов и правдивых.Как минимум 36/40 субъектов были правильно классифицированы. Логистический классификатор достиг точности 95% (правильно классифицировано 38/40 участников). Сопоставимые результаты были получены с использованием перекрестной проверки с исключением по одному (LOOCV) [33].

Как показано в таблице 5, модели классификации обладают высокой специфичностью и высокой чувствительностью. Фактически, в контрольных выборках ошибки классификации равномерно распределены по двум классам.

Оценка модели: выступление 20 итальянских участников вне выборки.

После разработки описанных выше классификаторов машинного обучения была собрана и протестирована дополнительная выборка из 20 участников (10 лжецов и 10 рассказчиков правды) с использованием моделей, ранее разработанных на основе исходных 40 участников. Эта группа участников была совершенно новой группой, которую раньше никогда не использовали для анализа или построения моделей. Эта процедура считается оптимальной стратегией, позволяющей избежать переобучения (см. Дворк и др. [34]). Точность классификации этого нового образца представлена ​​в таблице 4.Стоит отметить, что точность классификации оставалась стабильной, в том числе по всем классификаторам, даже в этой проверочной выборке.

Вклад контрольных, ожидаемых и неожиданных вопросов.

Чтобы лучше понять вклад контрольных, ожидаемых и неожиданных вопросов в классификацию, мы использовали три отдельные модели для каждого типа вопросов. Результаты показывают, что основной вклад вносят неожиданные вопросы (см. Таблицу 6). Точность классификации с использованием классификаторов машинного обучения подтверждает, что невозможно эффективно отличить лжецов от правдивых только на основе контрольных вопросов.То же самое верно и для ожидаемых вопросов, хотя в этом случае траектории двух групп кажутся более разделенными (см. Рис. 4). Используя только неожиданные вопросы, точность классификации достигает максимума с показателями выше 90%, также в проверочной выборке, подтверждая, что когнитивная нагрузка лжецов из-за неожиданных вопросов является причиной различий между двумя группами.

Относительный вес предикторов.

Мы также исследовали относительный вес предикторов, удаляя независимые переменные одну за другой и повторно прогоняя классификаторы.Результаты показали, что после устранения ошибок предикторов точность классификации упала примерно до 75% для перекрестной проверки и примерно до 70% для процедуры тестирования (случайный лес: перекрестная проверка = 70%, тест = 65%; логистическая : перекрестная проверка = 77,5%, проверка = 70%; SVM: перекрестная проверка = 75%, проверка = 65%; LMT: перекрестная проверка = 75%, проверка = 70%). Основной вклад в точность прогнозов вносится выявлением ошибок на неожиданные вопросы с помощью динамических функций мыши, тонкой настройки и без того хорошей классификации.Это ясно, если учесть, что прогнозы, основанные исключительно на ошибках, дали следующие результаты: Случайный лес: перекрестная проверка = 77,5%, тест = 100%; Логистика: перекрестная проверка = 82,5%, тест = 100%; SVM: перекрестная проверка = 80%, тест = 95%; LMT: перекрестная проверка = 85%; Тест = 100%. После удаления AUC из предикторов точность классификации осталась стабильной в тестовом наборе и упала до 90% во время перекрестной проверки (случайный лес: перекрестная проверка = 90%, тест = 95%; логистика: перекрестная проверка = 95%, test = 95%; SVM: перекрестная проверка = 85%, проверка = 95%; LMT: перекрестная проверка = 90%, проверка = 100%).Аналогичные результаты были получены при удалении MD-времени из предикторов (Случайный лес: перекрестная проверка = 90%, тест = 95%; Логистика: перекрестная проверка = 90%, проверка = 95%; SVM: перекрестная проверка = 87,5%. , тест = 85%; LMT: перекрестная проверка = 90%, тест = 95%). Наконец, после выгрузки Y29 из предикторов точность как в обучающем, так и в тестовом наборах немного снизилась (Случайный лес: перекрестная проверка = 92,5%, тест = 95%; Логистика: перекрестная проверка = 95%, тест = 95%. ; SVM: перекрестная проверка = 92.5%, тест = 85%; LMT: перекрестная проверка = 92,5%, тест = 95%).

Вкратце, относительная важность независимых переменных показала, что общее количество ошибок дало основной вклад в правильное различение лжецов от правдивых, за которым следовали MD-время, AUC и положение мыши по оси y. ось на временном интервале 29 .

Анализ ошибок.

Ошибки для контроля и ожидаемые вопросы практически отсутствуют у правдивых (см. Таблицу 7).В ответ на неожиданные вопросы чаще всего ошибались лжецы и правдивые. Средний лжец делает в 12,4 раза больше ошибок при ответе на неожиданные вопросы по сравнению с правдивыми.

Лжецы и рассказчики правды не делают ошибок при проверке вопросов, а всего 2/240 на ожидаемые вопросы. Разница между этими двумя группами возникает из-за неожиданных вопросов, когда правдивые люди делают в общей сложности 5/240 ошибок, а лжецы — 82/240. Это указывает на то, что на каждую ошибку, допущенную правдой в ответ на неожиданные вопросы, лжецы делают 16 ошибок.Стоит отметить, что лжецы делают больше ошибок из-за неожиданного ДА (60/120, если они лгут), чем из-за неожиданного НЕТ (22/120, когда они отвечают правдиво), t = — 4,59, p <0,01; Коэна d = 1,60; BF = 16,42.

Немецкий проверочный образец.

Чтобы проверить, может ли модель эффективно классифицировать участников из разных культур, мы протестировали 20 немецких субъектов (10 лжецов и 10 рассказчиков правды) с хорошими результатами. Чтобы рассмотреть влияние культуры на обобщение результатов, мы протестировали выборку из 20 участников, носителей немецкого языка в Дюссельдорфе (10 рассказчиков правды и 10 лжецов; средний возраст = 29.5 лет; мужчины = 9/20) с вопросами на немецком языке. Перед экспериментом участники дали информированное согласие. Результаты этой группы были оценены с использованием модели, первоначально обученной на 40 итальянских участниках. Точность классификации была следующей: случайный лес = 95%, логистика = 100%, SVM = 90%, LMT = 95%. Анализ ошибок (см. Таблицу 8) показывает, что доля ошибок у лжецов и рассказчиков правды сопоставима в двух группах (итальянский n = 40 и немецкий n = 20) с результатами для лжецов t = — 1.4, p = 0,17 (коэффициент Коэна d = -0,49, BF ​​= 0,64) и результаты для правдивых t = 0,66, p = 0,52 (коэффициент Коэна d = 0,28, BF = 0,43) .

Можем ли мы обнаружить лжецов, если они отвечают правдиво?

План эксперимента, описанный в рукописи, требует, чтобы лжецы лгали только тогда, когда отвечали ДА на ожидаемые и неожиданные вопросы ДА. Во всех остальных условиях (ожидаемое НЕТ, неожиданное НЕТ, контрольный ДА и контрольный вопрос НЕТ) лжецы отвечали правдиво (см. Таблицу 2).Интересный вопрос: можно ли обнаружить лжецов по их правдивым ответам. В предыдущем разделе мы сравнили траектории ответов двух групп с ожидаемыми и неожиданными вопросами, на которые требовался ответ ДА ​​(см. Рис. 1). Здесь мы сравнили траектории двух групп для ответов, которые не требовали ответа НЕТ, и для всех контрольных вопросов. Траектории, когда лжецы отвечали правдиво, показаны на рис. 6. Хотя разница уменьшается по сравнению с ответами, в которых лжецы лгали, различия с рассказчиками правды все же заметны.

Рис. 6. Траектории, когда лжецы ответили правдиво.

На этом рисунке показаны средние траектории ответов на вопросы, на которые правдиво ответили как лжецы (красным), так и правдивые (зеленым).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0177851.g006

Чтобы оценить, отличались ли траектории лжецов и тех, кто говорил правду, когда они не лгали, мы сравнили две экспериментальные группы. о независимых переменных, ранее использовавшихся при разработке классификаторов.Результаты независимого t-теста, представленные в таблице 9, показывают, что стили ответа лжецов могут быть идентифицированы, даже если лжецы отвечали правдиво. Классификаторы имели следующие уровни точности при идентификации лжецов и правдивых только на основе ответов на вопросы, на которые лжецы ответили правдиво: случайный лес = 77,5%, SVM = 80%, логистика = 80% и LMT = 77,5%. Все классификаторы явно были относительно точными, даже если они были ниже точности классификации, основанной только на ответах ДА на ожидаемые и неожиданные вопросы (что находилось в диапазоне 90–92%).

Как статистический анализ, так и анализ машинного обучения показали, что признаки лжи распространяются на вопросы, на которые они правдиво ответили. Даже если отвечать правдиво, лжецов можно идентифицировать, но с меньшей точностью. С когнитивной точки зрения здесь интересно то, что в плане эксперимента мышление лжецов также распространило свои эффекты на вопросы, когда они отвечали правдиво. Насколько нам известно, такая картина результатов никогда ранее не сообщалась и может указывать на уровень чувствительности метода анализа движения мыши.

Обсуждение

Насколько нам известно, никакие методы не могут точно определить, является ли идентификатор объекта истинным или ложным без какой-либо информации об истинной личности респондента. В этой статье мы сообщаем о результатах нового метода обнаружения памяти, нацеленного на определение того, является ли идентификатор истинным или поддельным, когда лжецы не предоставляют никакой личной информации, которая затем включается в сам тест.

Участники отвечали с помощью мыши на вопросы, касающиеся идентификатора, на которые требовался ответ ДА ​​/ НЕТ.Динамика мыши обеспечивает богатый источник данных по сравнению с аналогичными задачами двоичной классификации, основанными на кнопках ответа. Хотя данные, собранные при нажатии кнопок, ограничиваются записью задержки между началом вопроса и нажатием кнопки, реакция мыши позволяет собирать несколько параметров, включая время реакции, а также время начала, скорость, ускорение и траекторию мыши.

Чтобы разработать модель, которая эффективно выявляет участников с поддельными именами, мы протестировали респондентов с вопросами, которые ожидались и которые лжецы усвоили на этапе предварительного обучения (имя, фамилия, дата рождения и место рождения).Наряду с ожидаемыми вопросами, касающимися информации документа, удостоверяющего личность, также был представлен ряд неожиданных вопросов, связанных с ожидаемыми вопросами. Рассмотрим, например, место рождения. Ожидаемые вопросы, которые появятся в удостоверении личности, будут: «Вы родились в Пизе?» (требуется ответ ДА) или «Вы родились в Нью-Йорке?» (требуя ответа НЕТ). Соответствующие неожиданные вопросы будут такими: «Флоренция — столица вашего региона?» (требуется ответ ДА, учитывая, что Пиза, место рождения, находится в Тоскане, столицей которой является Флоренция) и «Является ли Венеция столицей региона вашего рождения?» (не требуя ответа, учитывая, что Пиза, заявленное место рождения, находится в Тоскане, столицей которой является Флоренция, а не Венеция).Другой неожиданный вопрос, связанный с датой рождения (производной от даты), касался зодиака. Говорящие правду должны иметь возможность получать ответы об их истинном зодиаке более автоматически, чем лжецы; поэтому ожидается, что их реакция будет более быстрой, с меньшим количеством ошибок и более прямой траекторией движения мыши. В общем, предполагается, что неожиданные вопросы быстро восстанавливаются рассказчиками правды, в то время как лжецы должны мысленно «вычислять» ответ на основе исходной ожидаемой информации [21].

Исследование, представленное здесь, продемонстрировало, что динамика мыши, проанализированная с использованием модели машинного обучения, дала правильную классификацию лжецов и рассказчиков правды с точностью более 90%. Этот результат был достигнут путем разработки набора классификаторов с сопоставимой производительностью в диапазоне точности 90–95% (Random Forest, SVM, Logistics и LTM). Другая группа была собрана и протестирована (10 рассказчиков правды и 10 лжецов) для проверки обобщения модели. В этой группе было подтверждено, что точность сопоставима с точностью группы, использованной для разработки классификаторов (95% = 19/20 участников правильно классифицированы), что показывает, что высокая точность, достигнутая на этапе построения модели, не была результатом переоснащение.

Теория игр также является многообещающим методом в глубоком обучении. Мы не оценивали, могут ли более сложные модели глубокого обучения, основанные на концепциях теории игр [35–37], превзойти стандартные модели машинного обучения, которые мы использовали в этом исследовании, но это могло быть направлением в будущем.

Мы провели анализ для определения наиболее важного предиктора, которым были общие ошибки, за которыми следовали MD-время, AUC и положение мыши по оси Y на 29 -м интервале времени .

С когнитивной точки зрения подтверждено, что неожиданные вопросы могут использоваться для раскрытия обмана. Сила неожиданных вопросов широко исследовалась на следственных допросах [22]. Здесь мы расширяем результаты и подтверждаем, что неожиданные вопросы могут быть встроены в тест проверки личности, чтобы позволить идентифицировать лиц, вводящих в заблуждение, с высокой точностью. Лжецам трудно отвечать на неожиданные вопросы быстро и без ошибок. Их неуверенность улавливается динамикой мышей, поскольку их двигательное поведение отклоняется от идеальной траектории говорящего правду.

Интересно отметить, что наш экспериментальный план требует от лжецов правдивых ответов на ряд вопросов. Анализ таких правдивых ответов показывает, что лжецов по-прежнему можно обнаружить, даже с меньшей точностью, если они не лгут. Розенфельд и др. показали, что лжецов, говорящих правду, можно идентифицировать с помощью P300, аналогично тому, о чем мы сообщаем здесь [38]. Важно отметить, что от лжецов требуется правдиво отвечать на все стимулы, кроме ожидаемых и неожиданных вопросов, которые, напротив, требуют лжи.Следовательно, они должны переключаться между ложью и правдой, и этот переход имеет цену, которая проявляется также при правдивом ответе, как показали Деби и др. [39]. Это означает, что образ мышления лжеца отражается в динамике мыши, и что обнаружение лжи можно также распространить на ответы, которым они не лгут. Это как если бы инструкция лгать на одни вопросы, но не на другие, вызывает у лжецов большую когнитивную нагрузку, которая связана не только с обманчивыми ответами, но и с переключением между ответами, требующими лжи, и ответами, требующими правды.

Неожиданные вопросы требуют тщательной подготовки ответов, и это может быть ограничением при автоматическом онлайн-использовании метода. Дополнительные ограничения настоящего исследования включают тот факт, что процедура была протестирована на участниках одной культуры, а обобщение проверено на участниках, принадлежащих к другой культуре (Германия). Дальнейшее ограничение настоящего исследования проистекает из того факта, что проблема обнаружения поддельных удостоверений личности не позволяет проводить прямое сравнение с более проверенными методами обнаружения лжи (например,г., ЦИТ). Таким образом, любое сравнение методов носит косвенный характер.

Принимая во внимание все эти ограничения, мы думаем, что использование неожиданных вопросов в сочетании с анализом динамики мыши кажется многообещающим путем для выявления обманчивых ответов.

Вклад авторов

  1. Концептуализация: GS MM.
  2. Обработка данных: MM.
  3. Формальный анализ: GS MM.
  4. Исследование: ММ.
  5. Методология: GS MM LG.
  6. Надзор: GS.
  7. Проверка: GS MM LG.
  8. Написание — черновик: MM GS.
  9. Написание — просмотр и редактирование: GS MM LG.

Список литературы

  1. 1. УЕФА. Встанет ли настоящий Эриберто. 20 сентября 2002 г. http://www.uefa.com/news/newsid=34451.html.
  2. 2. Donath JS. Личность и обман в виртуальном сообществе.В: Смит М.А., Коллок П. редакторы. Сообщества в киберпространстве. Лондон и Нью-Йорк: Routledge Press; 1999. С. 29–59.
  3. 3. Барбер С. Прямая связь между кражей личных данных и терроризмом и способы ее остановить. Техасский университет в Остине. 7 декабря 2015 г. https://news.utexas.edu/2015/12/07/the-direct-link-between-identity-theft-and-terrorism
  4. 4. Agenzia Giornalistica Italia (AGI). Брюссель: камикадзе нас идентифицируют с бывшим giocatore dell’Inter. 28 марта 2016 г.http://www.agi.it/estero/2016/03/28/news/bruxelles_kamikaze_uso_identita_ex_giocatore_dellinter-650281/
  5. 5. Бенусси В. Die atmungssymptome der lüge. Archiv für die gesamte Psychologie. 1914; 31: 244–273.
  6. 6. Розенфельд JP, Грили ХТ. Обман, обнаружение, потенциал, связанный с событием p300 (erp). В: Энциклопедия судебной медицины Wiley. John Wiley & Sons, Ltd; 2009.
  7. 7. Vrij A, Fisher R, Mann S, Leal S. Подход когнитивной нагрузки к обнаружению лжи.Психология расследования и профилирование преступников. 2008; 5: 39–43.
  8. 8. Ван Бокстаэле Б., Вершуере Б., Моенс Т., Сухоцки К., Деби Э., Спруит А. Научиться лгать: влияние практики на когнитивные издержки лжи. Границы психологии. 2012; 3: 526. pmid: 23226137
  9. 9. Кляйнберг Б., Вершуере Б. Обнаружение памяти 2.0: первый веб-тест на обнаружение памяти. PLoS One. 2015; 10 (4): e0118715. pmid: 25874966
  10. 10. Сартори Дж., Агоста С., Зогмайстер С., Феррара С.Д., Кастиэльо Ю.Как точно определять автобиографические события. Психологическая наука. 2008. 19 (8): 772–780. pmid: 18816284
  11. 11. Verschuere B, Kleinberg B. Id-check: онлайн-проверка скрытой информации выявляет истинную личность. Журнал судебной медицины. 2016, январь; 61 Приложение 1: S237–40. pmid: 263
    1. 12. Агоста С., Сартори Г. Автобиографический IAT: обзор. Границы психологии. 2013; 4: 519. pmid: 23964261
    2. 13. Meixner J, Rosenfeld JP. Имитация терроризма Применение теста скрытой информации на основе P300.Психофизиология. 2011. 48: 149–154. pmid: 20579312
    3. 14. Дейл Р., Дюран Н.Д. Когнитивная динамика верификации отрицательного предложения. Когнитивная наука. 2011; 35 (5): 983–996. pmid: 21463359
    4. 15. Фриман Дж. Б., Паукер К., Санчес Д. Т.. Перцепционный путь к предвзятости: межрасовое воздействие снижает резкие сдвиги в восприятии расы в реальном времени, которые предсказывают предвзятость смешанной расы. Психологическая наука. 2016; 27: 502–517. pmid: 26976082
    5. 16. Quétard B, Quinton JC, Colomb M, Pezzulo G, Barca L, Izaute M и др.Комбинированные эффекты ожидания и визуальной неопределенности при обнаружении и идентификации цели в тумане. Когнитивная обработка. 2015; 16: 343–348.
    6. 17. Эбни Д.Х., Макбрайд Д.М., Конте А.М., Винсон Д.В. Динамика ответа в предполагаемой памяти. Психономический бюллетень и обзор. 2015; 22 (4): 1020–1028.
    7. 18. Барка Л., Пеццуло Г. Разворачивание визуального лексического решения во времени. PLoS One. 2012; 7 (4): e35932. pmid: 22563419
    8. 19. Дюран Н.Д., Дейл Р., Макнамара Д.С.Динамика действия преодоления истины. Психономический бюллетень и обзор. 2010. 17 (4): 486–491.
    9. 20. Врий А. Когнитивный подход к обнаружению лжи в обнаружении обмана: текущие проблемы и новые подходы. Оксфорд, Великобритания: John Wiley & Sons, Inc .; 2015.
    10. 21. Вридж А., Леал С., Гранхаг П.А., Манн С., Фишер Р.П., Хиллман Дж. И др. Перехитрить лжецов: польза от задания неожиданных вопросов. Закон и человеческое поведение. 2009. 33: 159–166. pmid: 18523881
    11. 22.Warmelink L, Vrij A, Mann S, Leal S, Poletiek FH. Влияние неожиданных вопросов на обнаружение знакомой и незнакомой лжи. Психиатрия, психология и право. 2013; 20 (1).
    12. 23. Хартвиг ​​М., Гранхаг П.А., Стрчмвалл Л. Стратегии виновных и невиновных подозреваемых во время допросов. Психология, преступность и право. 2007. 13: 213–227.
    13. 24. Ланкастер Г.Л., Вридж А., Хоуп Л., Уоллер Б. Отделение лжецов от рассказчиков правды: преимущества задания непредвиденных вопросов об обнаружении лжи.Прикладная когнитивная психология. 2013; 27: 107–114.
    14. 25. Freeman JB, Ambady N. Mousetracker: Программное обеспечение для изучения умственной обработки в реальном времени с использованием метода компьютерного отслеживания мыши. Методы исследования поведения. 2010; 42: 226–241. pmid: 20160302
    15. 26. Зал МА. Выбор подмножества функций на основе корреляции для машинного обучения. Диссертация, Университет Вайкато. 1999. http://www.cs.waikato.ac.nz/mhall/thesis.pdf.
    16. 27. Холл М., Фрэнк Э., Холмс Г., Пфарингер Б., Ройтеманн П., Виттен И.Программное обеспечение для интеллектуального анализа данных weka: обновление. Информационный бюллетень ACM SIGKDD Explorations. 2009. 11 (1): 10–18.
    17. 28. Брейман Л. Случайные леса. Машинное обучение. 2001. 45 (1): 5–32.
    18. 29. le Cessie S, van Houwelingen JC. Оценщики хребта в логистической регрессии. Прикладная статистика. 1992. 41 (1): 191–201.
    19. 30. Platt JC. Быстрое обучение опорных векторных машин с использованием последовательной минимальной оптимизации. В: Достижения в методах ядра. MIT Press Cambridge; 1999 г.
    20. 31. Кирти СС, Шеваде СК, ЦБ, Мурти КРК. Улучшения в алгоритме SMO Platt для проектирования классификатора SVM. Нейронные вычисления. 2001. 13 (3): 637–649.
    21. 32. Ландвер Н., Холл М., Фрэнк Э. Деревья логистических моделей. Машинное обучение. 2005. 95 (1–2): 161–205.
    22. 33. Гао З.К., Цай Цюй, Ян YX, Донг Н., Чжан СС. График видимости из частотно-временного представления адаптивного оптимального ядра для классификации эпилептиформной ЭЭГ. Международный журнал нейронных систем.2017; 27 (4): 1750005. pmid: 27832712
    23. 34. Дворк С., Фельдман В., Хардт М., Питасси Т., Рейнгольд О., Рот А. Многоразовое удержание: сохранение достоверности в адаптивном анализе данных. Наука. 2015; 349: 636–638. pmid: 26250683
    24. 35. Ван Дж, Лу В., Лю Л., Ли Л., Ся К. Оценка полезности на основе сопоставления «один-к-N» в игре «Дилемма заключенного для взаимозависимых сетей». PLoS ONE. 2016; 11 (12): e0167083. pmid: 27

      4

    25. 36. Чен М., Ван Л., Сунь С., Ван Дж., Ся К.Эволюция сотрудничества в игре пространственных общественных благ с адаптивным ассортиментом репутации. Physics Letters A. 2016; 380 (1): 40–47.
    26. 37. Чен М., Ван Л., Ван Дж., Сунь С., Ся С. Влияние стратегии индивидуального реагирования на пространственную игру общественных благ внутри мобильных агентов. Прикладная математика и вычисления. 2015; 251: 192–202
    27. 38. Розенфельд Дж. П., Элвангер Дж. В., Нолан К., Ву С., Берманн Р. Г., Свит Дж. Распределение амплитуды скальпа P300 как показатель обмана в модели имитируемого когнитивного дефицита.Международный журнал психофизиологии. 1999; 33 (1): 3–19. pmid: 10451015
    28. 39. Деби Э., Баптист Л.Б., де Хауэр Дж., Вершуер Б. Ложь, правда, ложь: роль переключения задач в контексте обмана. Психологическое психологическое исследование. 2015. 79 (3): 478–488.

    Семейное наследие вдохновляет пиццерию — Sidney Daily News

    СИДНИ — Стив Фуско, который в детстве помогал деду в пиццерии, был взволнован, прогуливаясь по центру Сиднея и увидев имя своего деда на новом ресторане города.

    «Это действительно особенное», — сказал Фуско. «Одно только имя на этом шатре и на навесе, когда я видел это имя, у меня на глаза навернулись слезы. На это просто нельзя ставить цену ».

    Дочь Фуско Тони Торн и ее муж Роб Торн открывают пиццерию Amelio’s Pizzeria в центре Сиднея. Это был особенный момент для Торн, когда она смогла показать своему отцу и своим дядям, Джо Фуско и Тони Фуско, ресторан, носящий имя их деда.

    «Я никогда не видел, чтобы мой отец плакал, и он был так потрясен, что пролил несколько слез», — сказал Торн.«Это было довольно круто».

    Amelio’s, расположенный по адресу 115 S. Ohio Ave. в центре Сиднея, отпразднует свое торжественное открытие в среду. Хотя это новый ресторан, он вдохновлен более чем 100-летней семейной историей.

    Прадед Торна Джузеппе Амелио Сесере переехал в Соединенные Штаты из родной Италии в 1920 году. Он поселился в Алтуне, штат Пенсильвания, и открыл в своем гараже пиццерию.

    Каждое лето Фуско навещал своих бабушку и дедушку и помогал в пиццерии.

    «В это время года я бы сказал своей маме:« Я пойду к дедушке и помогу ему, попаду в беду, немного выучу итальянский », — сказал Фуско.

    Одна из оригинальных форм для пиццы из этого магазина и оригинальный рекламный флаер теперь являются частью декора пиццерии Amelio’s в Сиднее.

    «Большая часть нашей атмосферы — это его фотографии», — сказала Торн о своем прадеде. «Наш логотип — это молодой Амелио и фотографии моей семьи.

    «Многие пиццы и многие блюда в нашем меню названы в честь членов семьи или вещей в Сиднее.”

    Фирменная пицца ресторана «Амелио» — это пицца «Маргарита». Торн в восторге от этой пиццы и от напитка из копченого бурбона «Крестный отец».

    Некоторые рецепты, которые использовались в ресторане Амелио, были получены от Фуско, который учился в кулинарной школе и когда-то владел ресторанным бизнесом в Мичигане. Ему уже предлагали помочь на кухне, когда он и его жена Крис Фуско приезжали в Сидней этим летом.

    «Я дам им сказать мне, что делать, и я сделаю все, что смогу им помочь», — сказал он.

    Торн надеется, что в этом году она сможет начать работать полный рабочий день у Амелио. Ее муж уже сейчас работает полный рабочий день в ресторане, в основном на кухне.

    Ни Роб, ни Тони Торн не имеют опыта владения рестораном, но у них есть опыт работы в качестве владельцев малого бизнеса, поскольку до этого они примерно шесть лет владели компанией по лечению домашнего здоровья. Пара Сидни продолжала заниматься терапией после ухода из этого бизнеса, но обнаружила, что они скучают по работе на себя.

    «Мы оба просто устали от здравоохранения в целом, хотели покончить с терапией и просто сделали шаг вперед», — сказал Торн.

    The Thornes наняли Лесли Хуэльскэмп из Сиднея, который имеет более чем 25-летний опыт работы шеф-поваром, в качестве исполнительного шеф-повара ресторана Amelio’s. Благодаря ее опыту и своим семейным рецептам они составили меню, которое включает пиццу, пасту, салаты, бутерброды, закуски и десерты.

    «Еда чрезвычайно важна, когда ты итальянец, — сказал Торн.

    Вся семья, в том числе тети Фуско Лола Сингх и Энес Гамп, очень рады открытию Amelio’s. И Фуско уверен, что тезка ресторана тоже будет в восторге.

    «Мой дед был бы горд, — сказал Фуско.

    Для получения дополнительной информации о пиццерии Амелио посетите http://ameliosdowntown.com/ или страницу пиццерии Амелио в Facebook.

    Владелец ресторана Амелио Тони Торн (слева) из Сидни болтает со своим отцом, Стивом Фуско из Раскина, Флорида, внутри дома Амелио.

    Братья Тони Фуско (слева направо), Стив Фуско и Джо Фуско перед пиццерией Амелио.

    Братья (слева направо), Джо Фуско, Тони Фуско и Стив Фуско удивлены, когда Роб Торн показывает фасад ресторана с именем Амелио. Амелио был дедушкой Стива Фуско и его братьев.

    Свяжитесь с автором по адресу [email protected] или 937-538-4824.

    Начало работы с бессерверными функциями Java

    Путешествие к бессерверной Java началось с функций — небольших фрагментов кода, выполняемых по запросу.Этот этап длился недолго. Хотя функции, основанные на архитектуре виртуальных машин на этапе 1.0, сделали эту парадигму очень популярной, как показано на рисунке ниже, были ограничения по времени выполнения, протоколам и плохому опыту локальной разработки.

    Затем разработчики поняли, что они могут применить те же характеристики и преимущества бессерверности к микросервисам и контейнерам Linux. Это запустило фазу 1.5, на которой некоторые бессерверные контейнеры полностью абстрагировали Kubernetes, предоставляя бессерверный опыт через Knative или другой слой абстракции, расположенный поверх него.

    На этапе 2.0 бессерверные версии начинают обрабатывать более сложные шаблоны оркестрации и интеграции в сочетании с некоторым уровнем управления состоянием. Что еще более важно, разработчики хотят продолжать использовать знакомую среду выполнения приложений, Java, для выполнения комбинации бессерверных и несерверных рабочих нагрузок в устаревших системах.

    Прежде чем разработчики Java смогут начать разработку новых бессерверных функций, их первая задача — выбрать новую облачную среду Java, которая позволит им выполнять функции Java быстрее и с меньшим объемом памяти, чем традиционные монолитные приложения.Это может применяться к различным инфраструктурным средам, от физических серверов до виртуальных машин и контейнеров в много- и гибридных облачных средах.

    Разработчики могут рассмотреть самоуверенный фреймворк Spring, который использует пакет java.util.function в Spring Cloud Function для поддержки разработки императивных и реактивных функций. Spring также позволяет разработчикам развертывать функции Java на устанавливаемых бессерверных платформах, таких как Kubeless, Apache OpenWhisk, Fission и Project Riff.Однако есть опасения по поводу медленного запуска и времени отклика, а также процессов, интенсивно потребляющих память при использовании Spring. Эта проблема может усугубиться при запуске функций Java в масштабируемых контейнерных средах, таких как Kubernetes.

    Quarkus — это новая облачная среда Java с открытым исходным кодом, которая может помочь решить эти проблемы. Он направлен на разработку бессерверных приложений и создание облачных микросервисов для работы в облачных инфраструктурах (например, Kubernetes).

    Quarkus переосмысливает Java, используя подход закрытого мира к его созданию и запуску.Он превратил Java в среду выполнения, сравнимую с Go. Quarkus также включает более 100 расширений, которые объединяют возможности предприятия, включая доступ к базе данных, бессерверную интеграцию, обмен сообщениями, безопасность, наблюдаемость и автоматизацию бизнеса.

    Вот краткий пример того, как разработчики могут создать проект бессерверной функции Java с помощью Quarkus.

    1. Создайте бессерверный проект Maven Quarkus

    У разработчиков есть несколько вариантов установки локального кластера Kubernetes, включая Minikube и OKD (OpenShift Kubernetes Distribution).В этом руководстве для локальной среды разработчика используется кластер OKD из-за простой настройки бессерверной функциональности с помощью инструментов Knative и DevOps. Эти руководства по установке OKD и Knative Operator предлагают дополнительную информацию об их настройке.

    Следующая команда создает проект Quarkus (например, quarkus-serverless-restapi ), чтобы предоставить простой REST API и загрузить расширение quarkus-openshift для развертывания службы Knative:

     

    $ mvn io.quarkus: quarkus-maven-plugin: 1.13.4.Final: create \
    -DprojectGroupId = org.acme \
    -DprojectArtifactId = quarkus-serverless-restapi \
    -Dextensions = "openshift" \
    -DclassName = "org.ac.ac .getting.started.GreetingResource "

    2. Запуск бессерверных функций локально

    Запустите приложение в режиме разработки Quarkus, чтобы проверить, работает ли REST API, затем немного подправьте код:

      $ ./mvnw quarkus: dev  

    Результат будет выглядеть так:

     

    __ ____ __ _____ ___ __ ____ ______
    - / __ \ / / / / _ | / _ \ / // _ / / / / __ /
    - / / _ / / / _ / / __ | /, _ /, - \ ___ \ _ \ ____ / _ / | _ / _ / | _ / _ / | _ | \ ____ / ___ /
    ИНФОРМАЦИЯ [io.quarkus] (Основной поток Quarkus) quarkus-serverless-restapi 1.0.0-SNAPSHOT на JVM (на базе Quarkus xx.xx.xx.) стартовал в 2.386s. Прослушивание: http: // localhost: 8080
    ИНФОРМАЦИЯ [io.quarkus] (Основная тема Quarkus) Профильная разработка активирована. Live Coding активировано.
    ИНФОРМАЦИЯ [io.quarkus] (Основная тема Quarkus) Установленные функции: [cdi, kubernetes, resteasy]

    Примечание : Не запускайте приложение Quarkus, чтобы использовать Live Coding. Это позволяет избежать повторной сборки, повторного развертывания приложения и перезапуска среды выполнения при каждом изменении кода.

    Теперь вы можете попасть в REST API с помощью быстрой команды curl . Результат должен быть Hello RESTEasy :

    .
     

    $ curl localhost: 8080 / привет
    Привет RESTEasy

    Измените текст возврата в GreetingResource.java :

     общедоступная строка hello () {
    return "Функция Quarkus в Kubernetes";
    }

    При повторном вызове REST API вы увидите новый вывод:

     

    $ curl localhost: 8080 / hello
    Функция Quarkus в Kubernetes

    Нет большой разницы между обычными микросервисами и бессерверными функциями.Преимущество Quarkus в том, что он позволяет разработчикам использовать любой микросервис для развертывания Kubernetes как бессерверной функции.

    3. Разверните функции в Knative-сервисе

    Если вы еще этого не сделали, создайте пространство имен (например, quarkus-serverless-restapi ) в своем кластере OKD (Kubernetes) для развертывания этой бессерверной функции Java.

    Quarkus позволяет разработчикам создавать ресурсы Knative и Kubernetes, добавляя следующие переменные в src / main / resources / application.недвижимость :

     

    quarkus.container-image.group = quarkus-serverless-restapi <1>
    quarkus.container-image.registry = image-registry.openshift-image-registry.svc: 5000 <2>
    quarkus.kubernetes-client. trust-certs = true <3>
    quarkus.kubernetes.deployment-target = knative <4>
    quarkus.kubernetes.deploy = true <5>
    quarkus.openshift.build-strategy = docker <6>

    Легенда:

    <1> Определите имя проекта, в котором вы развертываете бессерверное приложение
    <2> Реестр контейнеров для использования
    <3> Используйте самозаверяющие сертификаты в этом простом примере, чтобы доверять им
    <4> Включить создание ресурсов Knative
    <5> Указать расширение для развертывания в OpenShift после создания образа контейнера
    <6> Установить стратегию сборки Docker

    Эта команда создает приложение, а затем развертывает его непосредственно в кластере OKD:

      $./ mvnw чистый пакет -DskipTests  

    Примечание: Убедитесь, что вы вошли в правильный проект (например, quarkus-serverless-restapi ), предварительно используя команду oc login .

    Результат должен заканчиваться BUILD SUCCESS .

    Добавьте метку Quarkus в службу Knative с помощью этой команды oc :

     

    $ oc label rev / quarkus-serverless-restapi-00001
    app.openshift.io/runtime=quarkus --overwrite

    Затем войдите в веб-консоль OKD, чтобы перейти к представлению топологии в перспективе разработчика.Вы можете увидеть, что ваш модуль (бессерверная функция) уже уменьшен до нуля (белый круг).

    4. Протестируйте функции на Kubernetes

    Получить маршрут URL бессерверной функции, выполнив следующую команду oc :

     

    $ oc get rt / quarkus-serverless-restapi
    [...]
    ИМЯ URL-адрес ГОТОВА ПРИЧИНА
    quarkus-serverless [...] http: // quarkus [...] .SUBDOMAIN True

    Получите доступ к маршруту URL с помощью команды curl :

      $ curl http: // quarkus-serverless-restapi-quarkus-serverless-restapi.ПОДДОМЕН / привет  

    Через несколько секунд вы получите тот же результат, что и локально:

      Функция Quarkus в Kubernetes  

    Когда вы вернетесь в представление топологии в кластере OKD, сервис Knative автоматически масштабируется.

    Этот модуль службы Knative снова обнулится через 30 секунд из-за настройки обслуживания Knative по умолчанию.

    Что дальше?

    Безсерверный путь эволюционировал, начиная с функций на виртуальных машинах и заканчивая бессерверными контейнерами и интеграцией с унаследованными корпоративными системами.На этом пути корпоративные разработчики по-прежнему могут использовать знакомые технологии, такие как Java, для разработки бессерверных функций, используя Quarkus для создания проекта, а затем сборки и развертывания его в Kubernetes с помощью службы Knative.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.