Содержание

Экспорт в 1С в Сбербанк Бизнес Онлайн: выгрузка выписок, настройка программы

Бухгалтерские программы 1С являются наиболее распространенными среди подобных продуктов. Не удивительно, что не менее популярная система Сбербанк Бизнес Онлайн предоставляет достаточно широкий спектр возможностей по экспорту и импорту данных с 1С. Речь в данной ситуации идет о различных версиях программы, включая как непосредственно бухгалтерию, так и модуль ЗУП (Зарплата и управление персоналом), а также облачный сервис 1С Fresh. Это заметно облегчает ведение бухучета как для ИП, так и для организаций, что еще более увеличивает количество разнообразных финансовых операций, проводимых в дистанционном режиме при помощи интернета.

Содержание [Скрыть]

Что можно экспортировать?

Функциональные возможности Сбербанк Онлайн позволяют производить выгрузку в программу 1С наиболее важных документов, сформированных в системе дистанционного обслуживания клиентов. В их число входят:

  • Выписки, причем по счетам как в рублях, так и в валюте;
  • Платежные поручения;
  • Электронные реестры, которые создаются в виде зарплатных ведомостей или в форме списка счетов при эмитировании пластиковых карт;
  • Справочник корреспондирующих счетов.

Перечисленные документы выгружаются в виде файлов, которые могут иметь различные форматы. Наиболее популярным из них является расширение dbf, используемое для хранения различных сведений в большом количестве баз данных.

Кроме того, нередко применяются форматы непосредственно 1С или Excel (xls или xlm), реже – обычные текстовые файлы вида txt.

Полный перечень допустимых для обмена между 1С и системой банк-клиент форматов приведен в руководстве пользователя модулем экспорта-импорта данных, которое размещено в специальном разделе на официальном сайте Сбербанка.

Подготовка файлов для экспорта

Модуль обмена данных между Сбербанк Онлайн и бухгалтерской программой 1С имеет простые механизмы управления. Она предполагает выполнение следующих операций, необходимых для подготовки файлов к экспорту:

  • Авторизация в личном кабинете системы банк-клиент;
  • Переход в раздел основного меню «Счета и выписки»;
  • Запуск сервиса «Экспорт выписок».

Второй вариант подготовки выгрузки документов предусматривает предварительную настройку модуля обмена, для чего требуется последовательно перейти по таким пунктам меню:

  • Сначала выбрать подраздел «Дополнительно»;
  • Затем нажать пункты «Обмен с 1С» и «Администрирование»;
  • После этого следует определить вид выгружаемого документа – платежное поручение, зарплатная ведомость и т.д.

Как осуществляется экспорт в 1С?

После выполнения подготовки, описанной выше, можно приступать непосредственно к экспорту выбранных документов в 1С. Сбербанк Бизнес Онлайн предоставляет несколько вариантов делать это. Проще всего, продолжить выполнений операций, начатых при подготовке и следовать инструкциям, запущенного сервиса «Экспорт выписок».

Второй способ предполагает запуск специального модуля обмена, для чего требуется авторизоваться в системе, затем выбрать подраздел меню «Дополнительно» и активировать Модуль импорта/экспорта сведений.

После этого следует также выполнять инструкции программы, для чего потребуется:

  • Выбрать тип документа, который планируется выгрузить;
  • Определить его наиболее удобный для пользователя формат из нескольких возможных;
  • Указать шаблон экспорта и вид кодировки;
  • Выбрать период, документы за который следует выгрузить;
  • Запустить модуль, нажав кнопку «Экспортировать».

После выполнения перечисленных выше действий программа выведет окно с указанием статуса операции.

В некоторых случаях потребуется заполнить дополнительные поля, о чем сервис своевременно сообщит пользователю. При желании последнего допускается архивирование выгружаемых документов.


Сбербанк Бизнес Онлайн и 1С:Директ банк

С технологией ДиректБанк все давно знакомы и успешно ею пользовались, подключая специальные программы-клиенты различных банков.

Но фирма 1С пошла дальше и разработала собственный сервис для работы с банками непосредственно из типовой конфигурации, а Сбербанк Бизнес Онлайн стала первой системой, с которой была произведена интеграция 1С:ДиректБанк для прямого обмена.

Рассмотрим настройку интеграции 1С:ДиректБанк в конфигурации «1С:Бухгалтерия» с данной банковской системой.

Что нужно сделать перед настройкой?

Следует учитывать, что подключение к сервису требует не только настройки внутри самой программы 1С, но также подключения услуги со стороны банка. Так как онлайн-система Сбербанка уже подразумевает подключенный личный кабинет банк-клиента, то обычно действия по активации сервиса со стороны банка – это оформление дополнительного соглашения об оказании услуги или заполнение заявки на подключение.

Настроим API-интеграцию 1С со Сбербанк Бизнес Онлайн. Все операции будут доступны прямо в 1С!

Также обратите внимание, что 1С:ДиректБанк в «1С:Бухгалтерии» редакции 3. 0 доступен, начиная с релиза 3.0.43.147. Для обновления конфигурации до нужного релиза обратитесь к нашим специалистам по обслуживанию программ 1С. Мы с радостью вам поможем. Полный реестр всех программ 1С, где реализована эта возможность и ссылки на необходимые инструкции, можно найти на странице с описанием сервиса на портале ИТС или на сайте Сбербанка.

Настройка прямого обмена с банком (1С:Директ банк)

Для того чтобы запустить помощник настройки 1С:ДиректБанк откроем карточку организации в одноименном справочнике и «Банковский счет». Далее выбираем «Подключить 1С:ДиректБанк».

Рис.1 Подключение 1С:ДиректБанк

После этого программа откроет «Помощник подключения сервиса 1С:ДиректБанк».

Рис.2 Помощник подключения 1С:ДиректБанк

Здесь от нас требуется ввести логин/пароль от ЛК сервиса. Далее настройка доступна в двух вариантах в зависимости от работы кабинета:

  • С токеном;
  • По логину/паролю с подтверждением по СМС.

Посмотрим настройки первого варианта:

Рис. 3 Авторизация по PIN

Нажав на «Подключить», вводим PIN-пароль доступа к токену, выбрав нужный номер. Система проведет диагностику, произведет импорт всех необходимых установок и отчитается в подключении к сервису. Необходимые компоненты и сертификаты при этом будут предложены к установке.

Благодаря современным технологиям появились токены с сенсорной авторизацией вместо PIN, и если у вас такой, ваш токен поддерживает сканер отпечатков пальцев. Например, на этапе подтверждения операции подписания электронного документа система попросит нажать на сенсорную кнопку токена.

Рис.4 Авторизация сенсор-ключа токена

Сделав это, вы продолжите операцию. Более подробную информацию о сенсорном исполнении ключа можно получить, связавшись со службой технической поддержки 1С или менеджером банка.

Получить бесплатную консультацию по обмену 1С со Сбербанком

Второй вариант настройки:

Этот вариант от предыдущего отличается заменой подтверждения токена на СМС-аутентификацию.

Рис.5 Аутентификация по СМС

После того как все настройки обмена будут завершены, система проведет диагностику и выведет сообщение о результативности подключения к системе банка. Настройка завершена, и теперь можно перейти в подсистему «Банк» для запуска обмена. Если у вас остались вопросы, вы можете также изучить дополнительный материал по настройке обмена с клиент-банком в 1С:Бухгалтерия 8.3 на нашем сайте.

Загрузка и выгрузка выписок из Сбербанк Бизнес Онлайн в 1С

После подключения 1С:ДиректБанк платежное поручение в банк можно направить разными способами.

Отправка из открытого документа: создадим документ «Платежное поручение», проведем его и в форме документа, в меню «Еще» выберем команду «Отправить электронный документ» из группы команд 1С:ДиректБанк.

Рис.6 Отправка платежки из документа

Если платежные поручения было создано ранее, нет необходимости повторно открывать документ для отправки – система предусматривает выгрузку платежек из общего списка всех платежных поручений.

Рис.7 Отправка платежного поручения из списка

Отправка из окна «Обмен с банком»: если нужно отправить комплект платежных поручений или запустить форму обмена с банком, откроем окно «Обмен с банком», которое содержит интерфейс обмена 1С:Директ Банк. Там мы откроем нашу платежку и нажмем на кнопку «Отправить в банк».

Рис.8 Отправка платежки из окна обмена с банком

При отправке платежного документа по логину/паролю каждое платежное поручение надо будет подтвердить кодом из СМС, а при сенсорном токене подтверждение каждого платежного поручения потребует отдельного прикосновения.

Поможем настроить интеграцию 1С со Сбербанком. Бесплатно для подписчиков ИТС!

Проверка состояний отправленных платежных поручений

Программа автоматически подгружает актуальные электронные версии документов при каждом сеансе обмена данными с банком, но при необходимости можно принудительно запустить обновление состояния документа. При этом можно указать один документ или выделить несколько документов сразу.

Для этого откроем «Платежные поручения» и в форме списка выберем команду «Обновить».

Рис.9 Проверка состояний отправленных платежек

Выгрузка выписок из Сбербанка в 1С

Получение выписок банка происходит «одним нажатием»: открыв «Банковские выписки», в списке выбираем команду «Загрузить». Вот и все!

Рис.10 Загрузка банковских выписок

Если у вас остались вопросы по загрузке и выгрузке выписок из банка в 1С, обратитесь к нашим специалистам. Мы с радостью вам поможем.

Запрос выписок с указанием периода

Программа 1С автоматом сформирует запрос в банк за указанный период, начиная с последней, уже полученной выписки, и предложит его подписать и отправить, но следует учесть, что первый запуск обмена может затянуться в зависимости от выбранного периода обмена, поэтому стоит сократить период запроса выписок.

Рис.11 Запрос банковских выписок из «Обмена с банком»

Как же получить выписку за определенный период?

  • Открываем «Банковские выписки»;
  • В форме выбираем команду «Еще-Обмен с банком»;
  • В окне «Обмен с Банком» указываем период, за который хотим получить выписки и жмем команду «Запросить выписку»;
  • После получения выписки по ссылке «Электронная выписка банка» можно открыть и просмотреть полученные электронные документы;
  • Для загрузки полученных движений по счету жмем на кнопку «Загрузить».

Таким образом, все выписки за указанный период будут загружены в 1С.

Рис. 12 Загрузка Выписки из Банка в 1С

Дополнительные настройки позволят автоматически провести выписки или отключить проведение документов. Дополнительные материалы по настройке выписок банка в 1С вы также можете посмотреть на нашем сайте.

Интеграция 1С с банками

Загрузка выписок, контроль платежей, управление счетами в Сбербанк, ВТБ, Альфа-банк, Тинькофф и т.д.

Если у Вас возникли дополнительные вопросы по работе сервиса 1С:ДиректБанк или вы хотите уточнить возможности работы сервиса с вашим банком, обратитесь к нашим специалистам по обслуживанию и доработке конфигураций 1С. Мы с радостью ответим на ваши вопросы и в случае необходимости подберем для вас оптимальную стоимость сопровождения 1С, исходя из ваших индивидуальных задач и потребностей.

Сбербанк Бизнес онлайн — изменить номер телефона, почту и пароль.

Заявление для смены номера телефона в сбербанк бизнес онлайн

Заявление примут в офисе, в котором обслуживается ваш ваш расчетный счет. Заявление на смену номера телефона можно скачать по следующей ссылке → скачать заявление на смену номера телефона.

Как изменить номер телефона в Сбербанк Бизнес онлайн

Внести любые изменения в данных профиля организации в Сбербанк Бизнес онлайн через мобильное приложение – не возможно!

Изменить номер телефона, не обращаясь в отделение банка, можно только через браузер (через приложение – не возможно) и если есть доступ к старому номеру телефона. Откройте браузер через персональный компьютер, ноутбук или планшет, а так же в мобильном телефоне, указав в настройках “Версия для ПК”. После входа в личный кабинет Сбербанка бизнес онлайн, например, через браузер Google Chrome, в настройках выберите “Версия для ПК”.

Введите логин и пароль системы Бизнес онлайн, далее смс код для подтверждения входа, который естественно придет вам на старый номер.

Нажмите на название своей компании в верхнем правом углу, в данном случае на картинке написано “Индивидуальный предприниматель…”. Зайдите в свой профиль “Мой профиль”“Данные профиля”.

Далее выберите “Изменить номер телефона”.

Укажите новый номер телефона, который хотите привязать к системе бизнес онлайн от Сбербанка. Введите полученный код в СМС сообщении на старый номер телефона. Далее СМС код придет на новый номер, который вы указали в системе, введите его. Номер мобильного телефона – успешно изменен!

Как сменить номер в Сбербанк Бизнес онлайн, если нет доступа к старому телефону

Если у вас изменился номер мобильного телефона, который привязан к системе Сбербанк Бизнес онлайн, его можно сменить только в отделении Сбербанка. Нужно обратиться именно в то отделение Сбербанка, где вам был открыт расчетный счет как юридическому лицу или индивидуальному предпринимателю (ИП). Сменить номер сотового телефона может только сам владелец счета при личной явке в Сбербанк. При обращении в банк, для вашей идентификации, потребуется паспорт. Заявление пишется собственноручно.

Изменить адрес электронной почты в системе Сбербанк Бизнес онлайн

На официальном сайте Сбербанк Бизнес онлайн войдите в свой личный кабинет. Выберите пункт “Данные профиля”.

Нажмите кнопку “Изменить электронную почту”. В появившемся окне введите адрес новой электронной почты. Введите код, полученный в письме на адрес электронной почты. Адрес успешно изменен

Изменить пароль в системе Сбербанк Бизнес онлайн

На официальном сайте Сбербанк Бизнес онлайн войдите в свой личный кабинет. Выберите пункт “Данные профиля” (смотрите картинку выше)

Введите ваш старый пароль для входа в систему, далее укажите новый пароль, подтвердите ввод (введите повторно новый пароль). Нажмите “Сохранить”. Пароль успешно изменен.

Регулярно меняйте пароль в Сбербанк Бизнес Онлайн. Так ваш интернет-банк будет в безопасности.

Как привязать второй номер к Сбербанк Бизнес онлайн

При использовании системы Сбербанк Бизнес онлайн можно привязать несколько телефонов. Если у вас несколько телефонов и вы хотите управлять своим счетам дистанционно с разных номеров, вы можете добавить второй номер телефона как нового пользователя, указав при этом доступ к праву подписи (читайте раздел ниже). Данная операция доступна только через браузер, т.е. добавить нового пользователя через приложение Сбербанк Бизнес онлайн не возможно. Вы можете это сделать через персональный компьютер, ноутбук или планшет, а так же в мобильном телефоне через браузер. После входа в личный кабинет Сбербанка бизнес онлайн, например, через браузер Google Chrome, в настройках выберите “Версия для ПК”.

Добавить нового пользователя с правом подписи

Войдите в личный кабинет. Нажмите на название вашей организации в правом верхнем углу. Выберите пункт “Управление организацией”, далее вкладку “Сотрудники”.

Введите данные ФИО сотрудника, пол, укажите соответствующие данные и нажмите кнопку далее. Внесите все данные по сотруднику и его адрес регистрации.  Установите флажок Организацией получено согласие сотрудника на обработку банком персональных данных и нажмите Далее.

Создайте логин пользователя и его роль в системе (перечень ролей вы сможете найти ниже). Для этого перейдите по ссылке Выбрать роль и выберите из списка необходимую роль. Нажмите Назначить и вернитесь на предыдущую страницу.

Выберите счета (если у вас их несколько) к которым вы ходите дать доступ сотруднику и укажите номер его телефона. Чтобы пользователь (сотрудник)  мог подписывать документы в Сбербанк Бизнес Онлайн (создавать платежные поручения и другие документы и отправлять их электронно без вашего участия), установите флажок Предоставить право подписи и нажмите Создать.

Укажите данные о доверителе права подписи и доверительном лице. При необходимости вы можете установить лимит на совершение операций, то есть указать сумму сверх которой ваш сотрудник уже нес сможет создавать расходные операции по счету. Выберите документы и счета, с которыми пользователь сможет работать. Нажмите Далее.

Подпишите доверенность на предоставление доступа к Сбербанк Бизнес Онлайн и перейдите к подписанию заявления.

На странице с заявлением о предоставлении полномочий пользователя проверьте все данные. Подпишите заявление с помощью СМС-кода и отправьте в банк.

После отправки заявления и доверенности сотруднику необходимо предоставить пакет документов для идентификации в отделение банка по месту ведения счета. Пакет документов указан в статусе отправленного заявления.

Уже на следующий рабочий день пользователь получит СМС-код на номер, который вы указали в заявлении, и сможет войти в интернет-банк с правом подписи.

Чтобы изменить полномочия пользователя с правом подписи, созданного в Сбербанк Бизнес Онлайн, сотруднику больше не потребуется посещать отделения банка. Изменения вступят в силу в течение нескольких минут.

Добавить нового пользователя без права подписи

Действия аналогичны действиям описанным выше “Добавить нового пользователя с правом подписи”. При выборе счета, НЕ УСТАНАВЛИВАЙТЕ флажок Предоставить право подписи. Остальные действия смотрите в разделе выше.

Заявления на внесение изменений в юридическое дело

Создание заявления на внесение изменений в юридическое дело в системе «Сбербанк Бизнес Онлайн» скачать. По данному заявлению можно изменить следующие данные:

  • Изменение уставного капитала
  • Изменение ОКВЭДа
  • Изменение адреса/ КПП
  • Получение/Изменение лицензии
  • Изменение ОГРНИП
  • Изменение сведений по выгодоприобретателям
  • Обновление Информационных сведений клиента
  • Продление полномочий должностных лиц
  • Изменение учредителей
  • Изменение сведений по бенефициарному владельцу в целях Федерального закона №115
  • Изменение наименования должности единоличного исполнительного органа
  • Изменение наименования организации/организационно-правовой формы (ОПФ)
  • Изменение устава

 

Как оплатить платеж в пенсионный фонд c th fyr bpytc jykfqy

Если Вам необходима помощь справочно-правового характера (у Вас сложный случай, и Вы не знаете как оформить документы, в МФЦ необоснованно требуют дополнительные бумаги и справки или вовсе отказывают), то мы предлагаем бесплатную юридическую консультацию:

  • Для жителей Москвы и МО — +7 (495) 332-37-90
  • Санкт-Петербург и Лен. область — +7 (812) 449-45-96 Доб. 640

Корпоративным клиентам. Обратная связь. Отделения и банкоматы. Сбербанк Бизнес Онлайн. Открыть счёт.

В наше время малый бизнес является источником дохода для многих людей. Это и возможность заниматься любимым делом, и получать больший доход по сравнению с офисными клерками.

Rus Eng Kaz. Тендерная банковская гарантия Финансирование Депозиты Операционное обслуживание Интернет-банкинг Платежные карточки Зарплатный проект Услуги по кастодиальной деятельности Торговое финансирование Общие условия кредитования SMS-информирование Тарифы для корпоративных клиентов. Совет Директоров Руководство История Информация для акционеров Основные внутренние документы Дочерние и зависимые организации Корреспондентские отношения Социальная ответственность бизнеса Финансовая отчетность Ценные бумаги банка Карьера Рейтинги Имущество на продажу Пресс-центр Реквизиты Связь с банком Прием у руководства Прием у руководства филиалов Банка Политика АО «АТФ Банк» в целях противодействия легализации денежных средств и финансированию терроризма.

Как оплатить платеж в пенсионный фонд c th fyr bpytc jykfqy

Rus Eng Kaz. Тендерная банковская гарантия Финансирование Депозиты Операционное обслуживание Интернет-банкинг Платежные карточки Зарплатный проект Услуги по кастодиальной деятельности Торговое финансирование Общие условия кредитования SMS-информирование Тарифы для корпоративных клиентов.

Совет Директоров Руководство История Информация для акционеров Основные внутренние документы Дочерние и зависимые организации Корреспондентские отношения Социальная ответственность бизнеса Финансовая отчетность Ценные бумаги банка Карьера Рейтинги Имущество на продажу Пресс-центр Реквизиты Связь с банком Прием у руководства Прием у руководства филиалов Банка Политика АО «АТФ Банк» в целях противодействия легализации денежных средств и финансированию терроризма.

Банковская ячейка. Банковский счет. Зарплатный проект. Общие условия к договорам физ. Тарифы для физических лиц. Банковские гарантии. Расчетно-кассовое обслуживание.

Торговое финансирование. Эквайринг POS-терминалы. Платежные карточки. Предложения Visa. Тарифы для МСБ. Счастливый номер счета. Тендерная банковская гарантия. Операционное обслуживание Касса и инкассация Конверсионные операции Отдельные вопросы по валютному законодательству Сейфовое хранение Текущий счет Переводные операции Управление денежными потоками Счастливый номер счета.

Услуги по кастодиальной деятельности. Общие условия кредитования. Тарифы для корпоративных клиентов. ATF Online — это автоматизированная система для проведения безналичных платежей в режиме удаленного доступа и реального времени для юридических лиц и индивидуальных предпринимателей. Преимущества Больше функций — больше удобства Для работы в системе. Наш интернет-банкинг дает клиенту высокий уровень удобства и безопасности стоимость транзакций значительно ниже, чем стоимость платежей и переводов денег на бумажном носителе; доступ к системе 24 часа в сутки 7 дней в неделю; отсутствие ваших транспортных затрат и экономия времени; безопасность сохранности коммуникации между Клиентом и Банком; возможность использования собственных шаблонов.

Больше функций — больше удобства Платежи в национальной валюте: оплата за товары, выполненные работы и оказанные услуги; проведение социальных, налоговых и других обязательных платежей; перечисление заработной платы на пластиковые карты сотрудников; оплата пенсионных взносов в пенсионные фонды; внутренние переводы между своими счетами. Счета: мониторинг остатков и движения денег по текущим счетам, в т.

Ст 322 ук рф прим 1

В этот раздел вписываются любые разновидности поощрений, которые сотрудник получил в процессе трудовой деятельности. Основаниями служат статья ТК РФ и локальные акты. Помимо отметок о наградах т почетных званиях, их нужно перечислить. Сокращения допустимы, если они не влекут за собой потерю смысла.

Как сделать выгрузку в 1С из Сбербанк Бизнес Онлайн?

Все ваши банковские операции в бесплатном личном кабинете. Мобильная связь, ЖКХ, погашение кредитов, пополнение депозитов. Оформляй кредиты, депозиты, карты, страховки не выходя из дома. Следи за остатками, движением денежных средств по карте счету , меняй PIN-код по карте. Справки по месту требования посольство и др.

E-invoicing

Все индивидуальные предприниматели не зависимо от того есть ли у них наемные работники или нет, велась ли деятельность за отчетный период или нет, должны оплатить фиксированные платежи ИП за себя. Оплаты ФП предприниматель может осуществить различными способами:. Если вы открыли расчетный счет в Сбербанке, то одной из предоставляемых бесплатных услуг является открытие личного кабинета на сайте сбербанк. При этом для у Сбербанка совершенно разные личные кабинеты для физического лица и для юридических лиц а также ИП. Рассмотрим как правильно произвести оплату по шагам. Необходимо будет зайти в свой личный кабинет бизнес онлайн сбербанка. После чего на указанный в личном кабинете номер телефона придет СМС с одноразовым входом в онлайн банк. Далее для вас откроется форма платежного документа, который необходимо правильно заполнить. Платежи можно совершать по вашему усмотрению. Это можно делать как ежеквартально, так и, например, одной суммой в течение года.

ПОСМОТРИТЕ ВИДЕО ПО ТЕМЕ: 21 Сбербанк платеж новому контрагенту создание шаблона

Электронная отчётность. Конструктор документов. Сервис позволяет быстро создать юридически грамотные документы в соответствии с текущими нормами законодательства РФ. Каждый документ формируется под требуемые вам условия и создается на основании многовариантных шаблонов и интеллектуальной системы вопросов. Электронный архив. Облачное решение для долгосрочного хранения электронных и отсканированных документов с функцией автоматического формирования отчётов для налоговых проверок.

Статья Незаконное пересечение Государственной границы Российской Федерации.

Доступны операции с векселями и другими ценными бумагами. Банк готов финансировать лизинговые сделки. Можно воспользоваться услугой рефинансирование ранее взятых кредитов других банков. Обслуживание ведется дистанционно.

.

.

.

.

.

ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Как оплатить счет через Сбербанк Бизнес Онлайн?

Самые популярные добавки с iHerb — полезные и бесполезные

В издании Reminder изучили поисковые запросы россиян на онлайн-маркетплейсе iHerb и проверили пользу и безопасность популярных препаратов.

  • Омега-3: Как отмечают журналисты, если разнообразно питаться и есть рыбу или морепродукты три раза в неделю, то прием омега-3, скорее всего, не даст никакого эффекта. Необходимость употреблять омега-3 может возникнуть при аллергиях или из-за отсутствия необходимых продуктов в рационе.
  • Омега-3 для детей: Британские ученые не смогли подтвердить пользу добавок с омега-3 для полноценно питающихся детей. Память и способность к обучению у них, согласно исследованиям, не улучшались.
  • Витамин D: Россияне действительно страдают от недостатка витамина D из-за отсутствия солнца, под воздействием которого вещество синтезируется в коже. Но в научном сообществе открыта дискуссия о необходимости борьбы с недостатком витамина D.
  • Витамин D для детей: Если у матери невысокий уровень витамина D в организме, то у ребенка может развиться дефицит, который грозит рахитом, судорогами и затрудненным дыханием у грудничков. В таком случае Всемирная ассоциация здравоохранения рекомендует прием препаратов с рождения.
  • Витамин С: Дефицит витамина С встречается редко, а овощи и фрукты — лучший источник вещества (особенно им богаты сладкий перец, цитрусовые, киви, клубника и брокколи). Достоверных сведений о пользе повышенных доз витамина С практически нет. Даже в борьбе с простудой.
  • Коллаген: Работают ли добавки с коллагеном, достоверно неизвестно. Доступные исследования проводились на слишком маленькой выборке или только с конкретными препаратами.
  • Магний: Если человек полноценно питается, то магний, скорее всего, ему не нужен. Вещество есть в молоке и лососе, во фруктах, овощах, бобовых и орехах. Особенно богат магнием шпинат.
  • Кокосовое масло: Для увлажнения кожи можно найти более эффективные средства, которые не будут угрожать загрязнением пор кожи и вызывать акне. А потребление насыщенных жиров, на 82 % из которых состоит кокосовое масло, ВОЗ рекомендует снижать: их связывают с повышенным риском сердечно-сосудистых заболеваний.

Для iHerb российский рынок довольно значимый. По данным сервиса Similarweb, каждый пятый посетитель сайта в декабре был из России. Власти страны неоднократно пытались запретить iHerb, поскольку там продаются незарегистрированные в России биологически активные добавки.

Atqc er bpytc vtytl th. FACEBOOK BUSINESS

The authors, Tom Dickins and Irina Moore, decided to write S azov Russian from Scratch because of the lack of suitable communicative ab initio Russian language courses for more mature learners.

Balta mare a brailei harta

S azov has been used extensively with our own degree-level students, and has thus benefited from considerable testing in practical classroom situations. It is appropriate for a wide range of learners, from school pupils with a background in foreign languages to evening-class students and undergraduates and postgraduates. The textbook consists of an introductory chapter and twenty further chapters based on themes which exemplify and consolidate a series of new linguistic concepts.

Particular emphasis is placed on the use of authentic up-to-date materials, such as advertisements, newspaper clippings, timetables, tickets, official forms and recent photographs, and on the creation of meaningful and relevant contexts for language learning. Wherever possible, the students are asked to deduce unfamiliar syntactic and morphological principles for themselves from regular paradigms, before being required to apply the new rules or to cope with irregularities.

Each chapter begins with a summary of the competences which the students will acquire and with a list of the main points of grammar which are to be introduced. Roughly equal weighting is given to the four skills speaking, reading, listening and writingwhich are developed through a series of lexical and interactive activities, including memory games, crosswords, gap-filling tasks and role plays.

Vocabulary glossaries are provided at the foot of each page, where necessary, and there is a comprehensive alphabetical Russian-English and English-Russian vocabulary list at the end of the course.

There is also a grammar section at the end of each chapter, with more detailed explanations and grammatical exercises. All the listening activities are recorded on audio cassette by educated native Russian speakers and are accompanied by transcripts.

We are enormously indebted to our friend, Aleksandr Polyakov, who painstakingly produced and designed the layout of the course. Particular thanks go to our former colleague and Head of Russian, Peter Rooney, for his invaluable support and encouragement, to Ludmila Khalilova for her contribution in the early planning stages and to Elena Kazimianets for her work on Chapters 10, 15 and We also wish to express our gratitude to Katrina Fraser and Igor Babanov for their practical help and to Vicki Whittaker for sharing the benefit of her knowledge of publishing.

We would similarly like to acknowledge Linda Aldwinkle and Christine Barnard of the University of Westminster for the interest that they have shown and for their constructive feedback. Without their assistance and the efforts of numerous other colleagues and friends, the task of completing S azov would have been considerably more onerous, if not altogether impossible.

Finally, there is one academic source which merits a special mention, namely A Comprehensive Russian Grammar by Terence Wade.

We consulted this unparalleled work extensively when writing our Grammar sections, and we owe a great deal to Professor Wades clear and detailed explanations. The authors acknowledge all registered trademarks as belonging to their respective owners. Table of contents Introductory Chapter Pages 1. Chapter Five — Shopping for food Pages Competences 1. Grammar 1. Chapter Six — I cant hear you very well! Pages Competences 1. Chapter Eight — Russian cuisine Pages Competences 1.

Chapter Twelve — Education Pages Competences 1. Chapter Sixteen — In the town Pages Competences 1. Chapter Twenty — A further step in reading and writing Pages Competences 1. Chapter 19 expressing approximation Chapter 19 nouns in apposition Chapter 19 the particle Chapter 19 fill vowels Chapter It owes its origins to the Greek missionary brothers Cyril and Methodius, who were sent to Moravia now part of the Czech Republic in the 9th century to spread the Christian message.

The alphabet, which they devised for the purpose of translating Greek religious texts, first became established in Russia in around the 10thth century. The modern Russian alphabet is a direct descendant of the original Cyrillic script. Russian belongs to a group of languages which are known collectively as Slavonic. Other languages in this group include Ukrainian, Polish, Czech and Bulgarian.Once you delete your Business Manager, this action can’t be reversed.

When you delete a business, you also delete the content that you’ve created, managed, shared and used. When you delete your business, we’ll also remove any access you have to another business, such as their Pages, ad accounts and Facebook pixels.

Secuestrado pelicula completa en español latino online

Any permissions that you’ve shared with another business will also be removed. Pages : Pages added to your Business Manager can be moved to a different Business Manager or back to the personal profile of the Page owner. For example, if someone has shared access to their Page with you, that Page gets reverted to their personal profile.

Likewise, if you created the Page yourself, it gets reverted to your personal profile. Ad accounts : When you delete your Business Manager, any ad accounts associated with your Business Manager are permanently deleted unless you choose to transfer them to another Business Manager.

Note : Not all Business Managers are eligible for deletion. If you’re having issues, troubleshoot why you can’t delete your Business Manager. All people with roles in your Business Manager retain their assigned level of permission to each Page and ad account. To continue working on Pages and ad accounts, people should use their personal Facebook account to access them.

Punyakalam meaning in telugu

Note : Ad accounts that are associated with your business are permanently deleted unless you choose to transfer them to another Business Manager. To ensure the security of every business, your business will be pending deletion for 24 hours. After 24 hours, deleted businesses can’t be reopened. Facebook can help your large, medium or small business grow.

Как создать бизнес менеджер фейсбук и им пользоваться

Get the latest news for advertisers and more on our Facebook for Business Page. Business Help Centre. Create and manage accounts. Expand navigation header Collapse navigation header. Publish and distribute content. Sell on Facebook and Instagram. Monetise your content or app. Create an ad Create a Page. Create and manage accounts Publish and distribute content Advertise Sell on Facebook and Instagram Monetise your content or app.

Create an ad chevron-down Create a Page. Create a Page. Global Pages. Pages Manager app. Professional tools. Management tools. Business Manager. Accounts in Business Manager. Data sources in Business Manager. Security and safety in Business Manager. Users in Business Manager. Creator Studio.Business Manager allows advertisers to manage their marketing efforts in one place and share access to assets across their team, partner agencies and vendors. Partner agencies can then manage user permissions for their employees within their organisation’s Business Manager, so you don’t have to worry about role changes within the agency.

One of the most important elements of Business Manager is giving permissions to people in your business and those who may act on behalf of your business.

Business Help Centre

Setting different access levels across your marketing team gives you better control of your assets and information. Assets that existed prior to your Business Manager account — such as Pages, ad accounts and pixels — will still be connected to your personal account with your initial permission settings.

To avoid confusion, shift all business-owned assets to Business Manager. Business admins can control all aspects of Business Manager, including adding or removing people from the employee list and modifying or deleting the business. Business employees can see all information in the business settings and can be assigned roles by business admins, but can’t make any changes.

Pages are assets controlled by the business they represent. Pages can only be claimed by one Business Manager, but they can have multiple partner or individual accounts that access, post and buy ads. This also applies for Instagram accounts and apps. Ad accounts allow businesses to purchase advertising on connected Pages or apps. Every ad account should have an associated payment method and an authorised person who can purchase ads based on that account.

Ad accounts should be owned by the Business Manager of the party managing invoices. However, ad accounts can be shared with any business so that they can run ads or perform analytics on behalf of your business. Apps can be claimed and owned within Business Manager and shared with Business Manager partners who can manage the app settings.

Business Manager app IDs help admins identify people who download any of their organisation’s apps. An app in Business Manager can also be connected to one or more ad accounts. Each Business Manager can create up to five pixels, which can be shared with Business Manager partners. If someone else is managing your ads for you, you can assign them partnership to the pixel by selecting «Assign partner» and entering their business ID.

Shared audiences allow other people to access the audiences you’ve created for your ads. You will use your personal Facebook information to set up your Business Manager account. Colleagues will not be able to view non-public items on your Facebook profile unless you are separately friends on Facebook. Using your personal identity ensures transparency and allows you to see who makes each change to account assets.

This way, if an unusual action is discovered, you can easily speak to the person who made the change. This level of detail is not possible when single-user accounts are shared amongst multiple people. In addition, Facebook does not permit sharing of personal accounts and credentials. Facebook operations actively remove accounts in breach of the Facebook terms and agreements. If you are using a shared or fake identity, this account could be disabled and disrupt your business operations.

Payment methods are required to create ads on Facebook.Business Manager is a Facebook tool that helps organise and manage your business. When you join Business Manager, colleagues can’t view your personal Facebook profile unless you approve their friend requests. Colleagues can only see your name, work email address and the Pages and ad accounts you have access to.

You need a Facebook profile to create a Business Manager account. You use your Facebook username and password to sign in to Business Manager.

It’s a more secure way to log in than with just an email address and password. Note: You can only create two Business Manager accounts. If you need more, please work with someone else in your organisation to create additional Business Manager accounts. Business Manager accounts are created with your personal Facebook profile to verify your identity. This is similar to logging in with Facebook to access other apps or services. It’s more secure than using just an email address and password to log in.

Don’t have a Facebook Profile? Create a Facebook profile by clicking Sign Up. Yes, people who had access to your Page before you transferred it to Business Manager will still have access to it. Business Manager is an easier way to manage permissions for everyone who works on your Pages, ad accounts and assets.

Go to Business Manager. Business Manager uses a 2-layer permission system that makes sure that each person has the access they need. The first level is where you add people to your Business Manager.

S Azov Russian From Scratch

You can assign them either admin or employee access. Then, use task-based permissions to grant access to your assets. With the task-based permissions system, you can see the specific activities you allow each person to perform.Titled «To Face the Future», the section is divided into four chapters respectively named «2009», «2019», «2029», and «2099». For every chapter, Kurzweil issues predictions about what life and technology will be like in that year.

The device was portable, but not the cheap, pocket-sized device of the prediction. While this book focuses on the future of technology and the human race as The Age of Intelligent Machines and The Age of Spiritual Machines did, Kurzweil makes very few concrete, short-term predictions in The Singularity Is Near, though longer-term visions abound.

Kurzweil predicted that, in 2005, supercomputers with the computational capacities to simulate protein folding will be introduced.

In 2010, a supercomputer simulated protein folding for a very small protein at an atomic level over a period of a millisecond. The protein folded and unfolded, with the results closely matching experimental data. Chess Champion and International Grandmaster Larry Christiansen in a four-game match. Another 3 are partially correct, 2 look like they are about 10 years off, and 1, which was tongue in cheek anyway, was just wrong. Kurzweil said in a 2006 C-SPAN2 interview that «nanotechnology-based» flying cars would be available in 20 years.

Kurzweil believes, by the end of the 2020s, humans will be able to completely replace fossil fuels. In the cover article of the December 2010 issue of IEEE Spectrum, John Rennie criticized Kurzweil’s predictions: «On close examination, his clearest and most successful predictions often lack originality or profundity. And most of his predictions come with so many loopholes that they border on the unfalsifiable.

Please help improve it or discuss these issues on the talk page. Please help by adding reliable sources. Contentious material about living persons that is unsourced or poorly sourced must be removed immediately, especially if potentially libelous or harmful. You can help to improve it by introducing citations that are more precise. The Age of Intelligent Machines.

Cambridge, MA: MIT Press. We Blog The World. Retrieved April 16, 2012. The New York Times. Retrieved February 13, 2013.

Pettine elettrico pidocchi minsan

Growth of the Internet (PDF). Retrieved February 25, 2016. Archived from the original on February 8, 2009. Retrieved January 8, 2011. Archived June 16, 2008, at the Wayback Machine.

Retrieved on May 3, 2016. The Age of Spiritual Machines: When Computers Exceed Human Intelligence. New York, NY: Penguin. Retrieved April 22, 2015. By: Kurzweil, Ray, New Scientist, 02624079, September 24, 2005, Vol.

Retrieved December 22, 2007. Retrieved November 21, 2015. Retrieved December 3, 2010. Privacy policy About Wikipedia Disclaimers Contact Wikipedia Developers Cookie statement Mobile view This article has multiple issues.After clicking I selected my method of withdrawal and the amount I wanted to cash out. Depending on the method I used, I tried a few, money was wither returned instantly or took up to a few days to get back in my pocket. Well Bet365 currently hold a gambling license granted by the UK Gambling Commission, so yes they are.

This means that to continue to operate they must adhere to the guidelines set out in the license agreement. My questions sent in via email were usually responded too within a couple of hours (but it does obviously depend on how busy they are).

It was a simple process of gust giving them a call, waiting in line and when I got through help was at hand. They rely on webmasters, like me, to review them with honesty and showcase the features they can offer punters as well as the piece of mind.

OPEN A BET365 ACCOUNT NOW. Open a Bet365 account today. LIVE STREAMING SPORTS: SoccerIce HockeyBasketballHorse RacingVolleyballSnookerHandballFutsalTable Tennis December 911:00Perth Glory vs Newcastle Jets — Soccer WATCH NOW WATCHDecember 911:00Dinamo Moscow vs Anzhi Makhachkala — Soccer WATCH NOW WATCHDecember 911:00Kasimpasa vs Trabzonspor — Soccer WATCH NOW WATCHDecember 911:00Yeni Malatyaspor vs Goztepe — Soccer WATCH NOW WATCHDecember 912:00Getafe vs Eibar — Soccer WATCH NOW WATCHDecember 912:00FC Mariupol vs Stal Kamianske — Soccer WATCH NOW WATCHDecember 912:00Chernomorets Odessa vs FC Zirka Kropyvnytskyi — Soccer WATCH NOW WATCHDecember 912:00Ankaran Hrvatini vs NK Triglav Kranj — Soccer WATCH NOW WATCHDecember 912:00Greuther Furth vs Heidenheim — Soccer WATCH NOW WATCHDecember 912:00Jahn Regensburg vs Bochum — Soccer WATCH NOW WATCHDecember 912:00Union Berlin vs Dynamo Dresden — Soccer WATCH NOW WATCH Open a Bet365 account today.

He has worked for a number of top bookmakers including Ladbrokes, William Hill and Coral. He’s also written for a number of leading news outlets including the Guardian, i (newspaper) and Soccer Lens.

Справочный центр для бизнеса

More about him here. Matthew Finnegan joined IDG UK in January 2013, having spent two years writing for tech news titles including TechEye and ChannelBiz. Online gambling firm Bet365 has swapped Java for a lesser known programming language, Erlang, enabling it to reduce the complexity of software underpinning its core betting platforms and scale systems to handle a fourfold increase in the number of users on its network. Created by developers at Ericsson two decades ago to run its telephone exchanges, Erlang is a relatively simple programming language designed for large, high-availability applications.

It garnered little attention outside of the telecoms industry since the mid-nineties, but has grown in prominence in recent years, with WhatsApp using it to handle billions of messages sent across its network each day.

It meant that we could get our software out there faster, and we could test it quicker, and from that we could increase the productivity of our developers. The team’s aim is to trial technologies that could give the company an advantage in the highly competitive online betting market. The team began to look at how NoSQL and alternative programming languages can be used to solve the problem of growing complexity of its systems, which were unable to cope with growing customer demand and the need to develop software for modern servers which rely on multiple processor cores to improve performance.

This meant that developers were forced to spend too much time maintaining existing systems to cope with bigger workloads, rather than focusing on creating new services.

Narcistisch slachtoffer syndroom psycholoog

Macklin says that the idea of using Erlang three years ago was unusual, but made sense for an application that required so much parallel processing — a similar issue to that of Ericsson’s developers. He adds that, to scale systems effectively in this manner, a simplified code base is required — and Erlang is tailored to this task.

The firm can now manage sharp increases in demand during busy periods — such as major sporting events — without slowing service to customers.None of the fields in the dataset Specifies the fields in the dataset to be excluded to create the batch centroid. Example: «my new batch centroid» newline optional The new line character that you want to get as line break in the generated csv file: «LF», «CRLF».

The name of the column containing the centroids when it has been passed as an argument. This will be 201 upon successful creation of the batch centroid and 200 afterwards. Make sure that you check the code that comes with the status attribute to make sure that the batch centroid creation has been completed without errors. This is the date and time in which the batch centroid was created with microsecond precision. True when the batch centroid has been created in the development mode.

The list of fields’s ids that were excluded to build the batch centroid. By default, it’s based on the name of model or ensemble and the dataset used. Whether a dataset with the results should be automatically created or not. In a future version, you might be able to share batch centroids with other co-workers or, if desired, make them publicly available.

A description of the status of the batch centroid. This is the date and time in which the batch centroid was updated with microsecond precision. A status code that reflects the status of the batch centroid. None of the fields in the dataset Specifies the fields in the dataset to be excluded to create the batch anomaly score. Example: true importance optional Whether field importance scores are added as additional columns for each input field. Example: «my new anomaly score» newline optional The new line character that you want to get as line break in the generated csv file: «LF», «CRLF».

Example: «Anomaly Score» separator optional The separator that you want to get between fields in the generated csv file. This will be 201 upon successful creation of the batch anomaly score and 200 afterwards.

Make sure that you check the code that comes with the status attribute to make sure that the batch anomaly score creation has been completed without errors. This is the date and time in which the batch anomaly score was created with microsecond precision.

True when the batch anomaly score has been created in the development mode. Whether field importance scores are added as additional columns for each input field or not. The list of input fields’ ids used to create the batch anomaly score. The new line character used as line break in the file that contains the anomaly scores.


F fyr | wesela.lublin.vip

f fyr 24 lkz spytce
f fyr24
f fyr jykfqy
f fyr rehc
а банк отделения
f fyr
f fyr rf bytn
f fyr bpytc
f fyr ujhzxfz kbybz
f fyr lkz bpytcf
wesela 2021
wesela
wesela obostrzenia
wesela w 2021
wesela 2020
wesela koronawirus
wesela z piekła rodem
wesela 2021 forum
wesela youtube
wesela ograniczenia
lublin112
lublin
lublin pogoda
lubliniec
lublin atrakcje
lublin mapa
lublin kod pocztowy
lublin praca
lublin plaza
lublin kamery
f fyr lkz asp jcs
f fyr bpytc
f fyr lkz bpytcf
f fyr rf bytn
f cjk. in /home/sebrukvizz/_wildcard_.lublin.vip/index2.php on line 292

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /home/sebrukvizz/_wildcard_.lublin.vip/index2.php on line 293
gjxn f fyr
fyr ghbvjhmt f fhjdcr
gfhb f fyr
ghbdfn f fyr
а банк полтава
приват24 а банк
а банк путеводитель
отсрочка платежа почта банк
gjxnf fyr kbxysq rf bytn
f h fyr
f cjk.n fyr htcn
f cjk.n fyr htrdbpbns
f cjk.n fyr htqnbyu
fyr hjcnt f
рабочий стол а банк
банк аб россия
а банк реквизиты
абсолют банк рефинансирование
ситибанк аэрофлот

Warning: simplexml_load_string(): Entity: line 1: parser error : Input is not proper UTF-8, indicate encoding ! Bytes: 0xE4 0x72 0x6F 0x70 in /home/sebrukvizz/_wildcard_.lublin.vip/index2.php on line 292

Warning: simplexml_load_string(): <?xml version=»1.0″?><toplevel><CompleteSuggestion><suggestion data=»fyra f i l� in /home/sebrukvizz/_wildcard_. in /home/sebrukvizz/_wildcard_.lublin.vip/index2.php on line 292

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /home/sebrukvizz/_wildcard_.lublin.vip/index2.php on line 293
f fyr jykfqy
а банк отделения
f cjk.n fyr jykfqy
fyr jnrhsnbt f fhjdcr
а банк одесса
f fyr lkz asp jcs
абсолют банк отделения
альфа банк онлайн
рабочий стол а банк
fyra f kunskap
f fyr ujhzxfz kbybz
km f fyr
а банк личный кабинет
абсолют банк личный кабинет
альфа банк албо
лимит а банк
gjxnf fyr kbxysq rf bytn

Warning: simplexml_load_string(): Entity: line 1: parser error : Input is not proper UTF-8, indicate encoding ! Bytes: 0xE4 0x72 0x6F 0x70 in /home/sebrukvizz/_wildcard_.lublin.vip/index2.php on line 292

Warning: simplexml_load_string(): lkz bpytcf»/></CompleteSuggestion><CompleteSuggestion><suggestion data=»fyra f l in /home/sebrukvizz/_wildcard_. in /home/sebrukvizz/_wildcard_.lublin.vip/index2.php on line 292

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /home/sebrukvizz/_wildcard_.lublin.vip/index2.php on line 293
f cjk.n fyr
абсолют банк минск
f cjk.n fyr uhjlyj
f cjk.n fyr ujvtkm
f cjk.n fyr bgjntrf
f cjk.n fyr htcn
f cjk.n fyr jykfqy
f cjk.n fyr rehc
f cjk.n fyr drkfls
f cjk.n fyr htrdbpbns

Warning: simplexml_load_string(): Entity: line 1: parser error : Input is not proper UTF-8, indicate encoding ! Bytes: 0xE5 0x20 0x66 0x22 in /home/sebrukvizz/_wildcard_.lublin.vip/index2.php on line 292

Warning: simplexml_load_string(): <?xml version=»1.0″?><toplevel><CompleteSuggestion><suggestion data=»fyr p� f»/> in /home/sebrukvizz/_wildcard_.lublin.vip/index2.php on line 292

Warning: simplexml_load_string(): ^ in /home/sebrukvizz/_wildcard_. lublin.vip/index2.php on line 292

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /home/sebrukvizz/_wildcard_.lublin.vip/index2.php on line 293
f fyr rehc
f fyr rf bytn
f cjk.n fyr rehc
f cjk.n fyr rehc dfk.n
а банк краматорск
кредит а банк
а банк курс валют
fkmaf fyr c rfhns yf rfhne
fyr rjv .f
а банк личный кабинет
fyra f skolverket
f fyr 24 lkz spytce
а банк вход
f tycrbq fyr
f fhjdcr c th fyr
сбербанк аст
f fyr ujhzxfz kbybz
f cjk.n fyr uhjlyj
f cjk.n fyr ujvtkm
fyr uje .f
банк гов .f
абсолют банк минск
f cjk.n fyr vcaj
vt f fyr
а банк мариуполь
мба банк
ощадбанк бахмут
ощадбанк .f чат
абсолют банк челябинск
а банк номер
а банк николаев
абсолют банк новополоцк

Обзор

Business Manager

Business Manager использует двухуровневую систему разрешений, которая гарантирует, что каждый человек имеет необходимый доступ. На первом уровне вы добавляете людей в свой бизнес-менеджер. Вы можете назначить им доступ администратора или сотрудника. Затем используйте разрешения на основе задач, чтобы предоставить доступ к своим активам.

С помощью системы разрешений на основе задач вы можете видеть определенные действия, которые вы разрешаете выполнять каждому человеку. Разрешения на основе задач помогают защитить вашу информацию в Facebook.Мы рекомендуем предоставить вам наименьший доступ, который позволяет людям выполнять свою работу.

Добавьте людей в свой бизнес-менеджер

Когда вы добавляете людей в свой бизнес-менеджер, назначьте им права администратора или сотрудника.

  • Доступ сотрудников: Мы рекомендуем добавлять людей в качестве сотрудников. Они могут работать только с назначенными учетными записями и инструментами.

  • Доступ администратора: Администраторы имеют полный контроль над вашим бизнесом.Они могут редактировать настройки, людей, учетные записи и инструменты.

Вы также можете использовать расширенные параметры для назначения финансовых ролей.

  • Финансовый аналитик: Они видят финансовые детали, такие как транзакции, счета-фактуры, расходы по счету и способы оплаты.

  • Финансовый редактор: Они могут редактировать информацию о бизнес-кредитной карте и финансовые детали, такие как транзакции, счета-фактуры, расходы по счету и способы оплаты.

Предоставить людям доступ к активам

После того, как вы добавили людей в свой бизнес-менеджер, вы можете предоставить им разрешение на доступ к активам вашего бизнеса в настройках бизнеса.Например, рекламные аккаунты, страницы, пиксели или каталоги.

Каждому человеку и активу вы можете предоставить доступ к определенным задачам. Например, вы можете добавить кого-то в свой бизнес-менеджер в качестве сотрудника, а затем предоставить ему разрешение на создание объявлений и просмотр эффективности страницы, но не публиковать на странице. Задачи для каждого актива разделены на две категории:

  • Стандартный доступ : переключение на каждую задачу, которую должен выполнять человек.

  • Доступ администратора : В этом разделе у вас есть только один вариант.Включите доступ администратора, чтобы позволить человеку управлять активом и выполнять все доступные задачи.

Примечание. Только страницы, назначенные Бизнес-менеджеру, используют разрешения на основе задач. Страницы, не связанные с Бизнес-менеджером, используют разрешения на основе ролей.

Обнаружение фальшивой личности с помощью неожиданных вопросов и динамики мыши

Abstract

Обнаружение поддельных удостоверений личности — серьезная проблема безопасности. Современные методы обнаружения памяти использовать нельзя, так как они требуют предварительного знания истинной личности респондента.Здесь мы сообщаем о новом методе обнаружения фальшивых личных данных, основанном на использовании неожиданных вопросов, которые могут быть использованы 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 (т.е., вопросы, на которые лжец тоже должен ответить правдиво). Параметры, которые кодируют движение мыши, были проанализированы с использованием классификаторов машинного обучения, и результаты показывают, что траектории мыши и ошибки в неожиданных вопросах эффективно отличают лжецов от правдивых. Более того, мы показали, что лжецов можно идентифицировать 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) Обнаружение 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 об отсутствии конкурирующих интересов.

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 поражены поддельными профилями [2]. Поддельная личность также является серьезной проблемой в сфере безопасности [3]. На самом деле считается, что большое количество террористов скрывается среди мигрантов с Ближнего Востока, прибывающих в Европу.Обычно у мигрантов нет документов, и их идентификационные данные часто основываются на самодекларировании. Считается, что среди мигрантов большое количество террористов выдают ложные данные при въезде на границу. Например, один из террористов, участвовавших в взрыве 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 «Ничейный». Эта ложь была предназначена для того, чтобы обмануть Полифема, но также предполагалось, что одноглазые соратники Полифема легко распознают ее как ложь.

Обнаружение памяти на основе RT имеет ряд преимуществ по сравнению с альтернативными психофизиологическими методами, особенно когда под наблюдением находится большое количество субъектов. Во-первых, RT менее чувствительны к сильным индивидуальным изменениям или изменениям окружающей среды, например, в случае физиологических параметров.Во-вторых, у этого метода есть беспрецедентная особенность, заключающаяся 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 как инструменты 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 и дали удовлетворительные результаты [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 оружием убийства (например, пистолет и т. Д.). Ожидается, что невинные испытуемые будут реагировать на все стимулы. Напротив, от виновного субъекта (со знанием о вине 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, »).g., « 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 одной и той же моторной реакции 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, описанная здесь методика имеет такую ​​же точность, как и современные методы обнаружения лжи на основе RT. Тем не менее, aIAT и CIT страдают важным ограничением: 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 создадим aIAT только с заявленной (поддельной) идентичностью, у нас будут две ложные памяти, и тест не будет удовлетворять одному из основных ограничений в применении процедуры. Это ограничение доступных методов, следовательно, является серьезной проблемой для приложений в реальных контекстах, 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.

Эту статью 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 нельзя использовать, 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 представленных здесь экспериментах участники не реагируют, нажимая кнопки ДА / НЕТ с помощью клавиатуры, как в RT-CIT или aIAT, но вместо этого от них требуется 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 при 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. представили 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 правдивой реакции 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 лиц, говорящих правду. Короче говоря, метод, который исследовали авторы, может быть использован для определения того, когда правдивый лжет, но не когда 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 проверялись 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 обманчивые 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 правдивым, 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. Неуверенность в ответах 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 для обнаружения обмана.Поэтому ожидается, что обман будет отражаться в форме траекторий.

Методы

В задаче проверки личности лжецам обычно требуется 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] просили испытуемых принять фальшивую личность, репетировать и вспоминать ее, пока их исполнение не станет безошибочным. Затем от лжецов требовалось ответить 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 были заданы 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 отрепетировали свои истинные личности. Ожидаемые вопросы касались типичной информации, содержащейся в идентификационной карте (например,г., имя, фамилия, дата рождения, место рождения). Напротив, неожиданные вопросы были вопросами идентичности, 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, касался возраста (например, 38).

Для правдивого респондента предполагается, что неожиданные вопросы автоматически вызывают правильный ответ. Напротив, лжец должен восстановить неожиданную информацию, которую не отрепетировали, 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 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 субъектов 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 правдивых, так и для лжецов.Лжецы ответили личной информацией о поддельных профилях личности, которые им назначил экспериментатор. Правды ответили на вопросы об 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 перемешивались 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 ответить правдиво, потому что они не могли быть скрыты от экзаменатора, контролирующего тест. 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 правдивых различались только ожидаемыми и неожиданными ответами ДА.Фактически, для лжецов ожидаемые и неожиданные вопросы об их поддельной личности на самом деле не были ответами, которые, поскольку они лгали, требовали ответов ДА. Другими словами, только вопросы с ожидаемым и неожиданным ответом «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) как лжецы, так 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 мысленную арифметику в качестве отвлекающего задания. С другой стороны, рассказчики правды также выполняли мысленную арифметику 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 нажатием кнопки 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. MouseTracker Программа 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 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 курсора 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 (как ДА, так и НЕТ) в пределах каждого испытуемого.Всего в корреляционный анализ было введено 13 независимых переменных. На основе этих критериев были выбраны следующие характеристики, которые 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 описаны шаги, выполняемые для анализа данных, и процедуры, использованные 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 сравнил 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 правды 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 на начальном этапе ответа, чем правдивые. 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 (красный цвет) и говорящих правду (зеленый цвет) 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.

Дезагрегация 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 для времени MD ( t = 1,63; p = 0,1; Cohen’s 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 разницы между правдивыми людьми и лжецами, продемонстрированный с помощью теста t , теста Коэна d и фактора Байеса.

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 была проведена 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 остальные 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.Правильно классифицировано как минимум 36/40 субъектов. 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 указано 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 роль контрольных, ожидаемых и неожиданных вопросов в классификации, 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, тонко настраивающих и без того хорошую классификацию. 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 таймфрейме 29 -го .

Анализ ошибок.

Ошибки для контроля и ожидаемые вопросы у лиц, говорящих правду, практически отсутствуют (см. Таблицу 7).В ответ на неожиданные вопросы чаще всего ошибались лжецы и рассказчики правды. 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 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 изучить 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. Участники дали информированное согласие перед экспериментом. 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 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 (Коэна d = -0,49, BF ​​= 0,64) и результаты для правдивых t = 0,66, p = 0,52 (Cohen d = 0,28, BF = 0,43) .

Можем ли мы обнаружить лжецов, если они отвечают правдиво?

Схема эксперимента, описанная в рукописи, требует, чтобы лжецы лгали только тогда, когда отвечали ДА на ожидаемые и неожиданные вопросы ДА. Во всех остальных случаях (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, 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 еще заметны.

Рис. 6. Траектории, когда лжецы ответили правдиво.

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

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

Чтобы оценить, отличались ли траектории лжецов от траекторий правдивых, 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 когда лжецы отвечали правдиво. Классификаторы имели следующие уровни точности при идентификации лжецов и правдивых только на основе ответов на вопросы, на которые лжецы отвечали 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 распространяло свое влияние на вопросы, когда они отвечали правдиво. Насколько нам известно, об этой схеме результатов никогда раньше не сообщалось, и она 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, направленного 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 предоставляет богатый источник данных по сравнению с аналогичными задачами двоичной классификации, основанными на кнопках ответа. В то время как 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 идентификационного документа, 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 «Венеция — столица 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 ответ будет более быстрым, с меньшим количеством ошибок и будет характеризоваться более прямой траекторией движения мыши. В целом, неожиданные вопросы должны быть быстро найдены рассказчиками правды, в то время как лжецы должны мысленно «вычислить» 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 лиц, говорящих правду с точностью более 90%. Этот результат был достигнут за счет 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 может стать будущим направлением.

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 временном кадре 29 .

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 сложно отвечать на неожиданные вопросы быстро и без ошибок. Их неуверенность улавливается динамикой мыши, 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 если с меньшей точностью, когда они не лгут. Розенфельд и др. показали, что лжецов, говорящих правду, можно определить 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 связано с тем, что проблема обнаружения фальшивых документов 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.

Ссылки

  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 используют личность бывшего игрока dell’Inter. 28 марта 2016.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 HT. 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 в психологии. 2012; 3: 526. pmid: 23226137
  9. 9. Кляйнберг Б., Вершуере Б. Обнаружение памяти 2.0: первый веб-тест обнаружения памяти. PLoS One. 2015; 10 (4): e0118715. pmid: 25874966
  10. 10. Сартори Г., 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
  12. 12. Агоста С., Сартори Г. Автобиографический IAT: обзор. Границы в психологии. 2013; 4: 519. pmid: 23964261
  13. 13. Meixner J, Rosenfeld JP. Имитация терроризма Применение теста скрытой информации на основе P300.Психофизиология. 2011. 48: 149–154. pmid: 20579312
  14. 14. Дейл Р., Дюран Н.Д. Когнитивная динамика верификации отрицательного предложения. Наука о мышлении. 2011; 35 (5): 983–996. pmid: 21463359
  15. 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
  16. 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.
  17. 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.
  18. 18. Барка Л., Пеццуло Г. Разворачивание визуального лексического решения во времени. PLoS One. 2012; 7 (4): e35932. pmid: 22563419
  19. 19. Дюран Н.Д., Дейл Р., Макнамара Д.С.Динамика действия преодоления истины. Психономический бюллетень и обзор. 2010. 17 (4): 486–491.
  20. 20. Врий А. Когнитивный подход к обнаружению лжи в обнаружении обмана: текущие проблемы и новые подходы. Оксфорд, Великобритания: John Wiley & Sons, Inc .; 2015.
  21. 21. Vrij A, Leal S, Granhag PA, Mann S, Fisher RP, Hillman J и др. Перехитрите лжецов: преимущество задавать неожиданные вопросы. Закон и человеческое поведение. 2009. 33: 159–166. pmid: 18523881
  22. 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).
  23. 23. Хартвиг ​​М., Гранхаг П. А., Стрчмуолл Л. Стратегии виновных и невиновных подозреваемых во время допросов. Психология, преступность и право. 2007. 13: 213–227.
  24. 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.
  25. 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
  26. 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.
  27. 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.
  28. 28. Брейман Л. Случайные леса. Машинное обучение. 2001. 45 (1): 5–32.
  29. 29. le Cessie S, van Houwelingen JC. Оценщики хребта в логистической регрессии. Прикладная статистика. 1992. 41 (1): 191–201.
  30. 30. Platt JC. Быстрое обучение опорных векторных машин с использованием последовательной минимальной оптимизации. В: Достижения в методах ядра. MIT Press Cambridge; 1999 г.
  31. 31. Кеэрти СС, Шеваде СК, ЦБ, Мурти КРК. Улучшения в алгоритме SMO компании Platt для проектирования классификатора SVM. Нейронные вычисления. 2001. 13 (3): 637–649.
  32. 32. Ландвер Н., Холл М., Фрэнк Э. Деревья логистических моделей. Машинное обучение. 2005. 95 (1–2): 161–205.
  33. 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
  34. 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
  35. 35. Ван Дж., Лу В., Лю Л., Ли Л., Ся К. Оценка полезности на основе однозначного сопоставления в игре «Дилемма заключенного для взаимозависимых сетей». PLoS ONE. 2016; 11 (12): e0167083. pmid: 27907024
  36. 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.
  37. 37. Чен М., Ван Л., Ван Дж., Сунь С., Ся К. Влияние стратегии индивидуального реагирования на пространственную игру общественных благ внутри мобильных агентов. Прикладная математика и вычисления. 2015; 251: 192–202
  38. 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 имитационного когнитивного дефицита.Международный журнал психофизиологии. 1999; 33 (1): 3–19. pmid: 10451015
  39. 39. Деби Э., Баптист Л.Б., де Хауэр Дж., Вершуер Б. Ложь, правда, ложь: роль переключения задач в контексте обмана. Психологическое исследование-психологическое исследование. 2015; 79 (3): 478–488.

computeruniverse

Ihre Anfrage konnte nicht verarbeitet werden.

Der Zugriff auf unsere Webseiten wurde vorübergehend für Sie gesperrt. Wir tun dies aus Sicherheitsgründen aufgrund stark überdurchschnittlicher automatischer Anfragen unseren Webserver, wie sie typischerweise durch Crawler enntstehen. Derartige maschinelle Zugriffe können für langsamere Reaktionsgeschwindigkeiten unserer Сервер verantwortlich sein.

Für eventuelle Unannehmlichkeiten möchten wir uns entschuldigen! Um den Zugriff auf unsere Webseiten wiederzuerlangen, bestätigen Sie bitte die folgende Abfrage:

:::: Ihr computeruniverse.net Команда ::::


Ваш запрос не может быть обработан.

Доступ к нашему сайту для вас временно заблокирован. Мы делаем это в качестве меры безопасности из-за большого количества неизвестного автоматизированного трафика на наши серверы. Эти автоматические запросы могут привести к не отвечающим серверам.

Приносим извинения за возможные неудобства. Чтобы восстановить доступ к нашему сайту, подтвердите следующий запрос:

:::: Your computeruniverse.net Команда ::::


Unser Kundenservice ist erreichbar Mo-Fr von 8-19 Uhr und Sa von 9-14 Uhr unter:

Наша служба поддержки клиентов работает пн-пт 8-19, сб 9-14 по телефону:

computeruniverse GmbH
Grüner Weg 14
D-61169 Friedberg
Deutschland / Germany

Определение бизнес-модели

Что такое бизнес-модель?

Термин бизнес-модель относится к плану компании по получению прибыли. Он идентифицирует продукты или услуги, которые бизнес-план планирует продать, целевой рынок и любые предполагаемые расходы. Бизнес-модели важны как для нового, так и для уже существующего бизнеса. Они помогают новым развивающимся компаниям привлекать инвестиции, набирать таланты и мотивировать руководство и персонал. Созданные компании должны регулярно обновлять свои бизнес-планы, иначе они не смогут предвидеть будущие тенденции и проблемы. Бизнес-планы помогают инвесторам оценивать интересующие их компании.

Ключевые выводы

  • Бизнес-модель — это ключевая стратегия компании для прибыльного ведения бизнеса.
  • Модели обычно включают такую ​​информацию, как продукты или услуги, которые бизнес планирует продавать, целевые рынки и любые предполагаемые расходы.
  • Два рычага бизнес-модели — это цена и затраты.
  • Оценивая бизнес-модель в качестве инвестора, спросите, имеет ли идея смысл и сходятся ли цифры.

Понимание бизнес-моделей

Бизнес-модель — это план высокого уровня для прибыльного ведения бизнеса на определенном рынке. Основным компонентом бизнес-модели является ценностное предложение. Это описание товаров или услуг, которые предлагает компания, и почему они желательны для клиентов или клиентов, в идеале сформулированное таким образом, чтобы отличать продукт или услугу от конкурентов.

Бизнес-модель нового предприятия также должна охватывать прогнозируемые затраты на запуск и источники финансирования, целевую клиентскую базу для бизнеса, маркетинговую стратегию, анализ конкуренции и прогнозы доходов и расходов.План может также определять возможности, в которых бизнес может сотрудничать с другими известными компаниями. Например, бизнес-модель рекламного бизнеса может определять выгоды от договоренности о направлениях в полиграфическую компанию и от нее.

У успешных предприятий есть бизнес-модели, которые позволяют им удовлетворять потребности клиентов по конкурентоспособной цене и приемлемым ценам. Со временем многие компании время от времени пересматривают свои бизнес-модели, чтобы отразить меняющуюся бизнес-среду и требования рынка.

Оценивая компанию как возможную инвестицию, инвестор должен выяснить, как именно она зарабатывает деньги. Это означает изучение бизнес-модели компании. По общему признанию, бизнес-модель не может рассказать вам все о перспективах компании. Но инвестор, понимающий бизнес-модель, может лучше понять финансовые данные.

Особые соображения

Распространенная ошибка, которую допускают многие компании при создании своих бизнес-моделей, — это недооценивать затраты на финансирование бизнеса до тех пор, пока он не станет прибыльным.Недостаточно подсчитать затраты на внедрение продукта. Компания должна поддерживать бизнес до тех пор, пока ее доходы не превысят ее расходы.

Один из способов, которым аналитики и инвесторы оценивают успех бизнес-модели, — это посмотреть на валовую прибыль компании. Валовая прибыль — это общая выручка компании за вычетом стоимости проданных товаров (COGS). Сравнение валовой прибыли компании с прибылью ее основного конкурента или отрасли проливает свет на эффективность и результативность ее бизнес-модели. Однако сама по себе валовая прибыль может ввести в заблуждение. Аналитики также хотят видеть денежный поток или чистую прибыль. Это валовая прибыль за вычетом операционных расходов, и это показатель того, какую реальную прибыль приносит бизнес.

Два основных рычага бизнес-модели компании — это цена и затраты. Компания может поднять цены и найти запасы по сниженным ценам. Оба действия увеличивают валовую прибыль. Многие аналитики считают валовую прибыль более важной при оценке бизнес-плана.Хорошая валовая прибыль предполагает разумный бизнес-план. Если расходы выходят из-под контроля, может быть виновата команда менеджеров, и проблемы можно исправить. Это наводит на мысль, что многие аналитики считают, что компании, использующие лучшие бизнес-модели, могут работать сами.

Оценивая компанию как возможную инвестицию, выясните, как именно она зарабатывает деньги — это бизнес-модель компании.

Типы бизнес-моделей

Типов бизнес-моделей столько же, сколько видов бизнеса. Например, прямые продажи, франчайзинг, реклама и обычные магазины — все это примеры традиционных бизнес-моделей. Существуют также гибридные модели, такие как предприятия, сочетающие интернет-розницу с обычными магазинами или со спортивными организациями, такими как NBA.

Каждый бизнес-план уникален в рамках этих широких категорий. Рассмотрим индустрию бритья. Gillette с радостью продает свою бритвенную ручку Mach4 по себестоимости или по более низкой цене, чтобы привлечь постоянных клиентов к своим более выгодным бритвенным лезвиям.Бизнес-модель основана на том, чтобы отдать ручку, чтобы увеличить продажи лезвий. Этот тип бизнес-модели на самом деле называется моделью лезвия бритвы, но он может применяться к компаниям в любом бизнесе, которые продают продукт с большой скидкой, чтобы поставлять зависимый товар по значительно более высокой цене.

Критика бизнес-моделей

Джоан Магретта, бывший редактор Harvard Business Review, предполагает, что при оценке бизнес-моделей необходимо учитывать два критических фактора. Когда бизнес-модели не работают, утверждает она, это потому, что история не имеет смысла и / или цифры просто не дают прибыли.Авиационная отрасль — хорошее место, где можно найти бизнес-модель, которая перестала иметь смысл. Сюда входят компании, понесшие большие убытки и даже банкротства.

В течение многих лет крупные перевозчики, такие как American Airlines, Delta и Continental, строили свой бизнес на основе узкоспециализированной структуры, в которой все рейсы выполнялись через несколько крупных аэропортов. Обеспечивая заполнение большинства мест в большинстве случаев, бизнес-модель приносила большую прибыль. Но возникла конкурирующая бизнес-модель, которая стала бременем для основных перевозчиков.Такие перевозчики, как Southwest и JetBlue, курсировали между небольшими аэропортами по более низкой цене. Они избежали некоторых эксплуатационных недостатков, присущих модели «ступица и спица», при этом снизив затраты на рабочую силу. Это позволило им снизить цены, увеличив спрос на короткие рейсы между городами.

Поскольку эти новые конкуренты привлекали больше клиентов, старым перевозчикам оставалось поддерживать свои большие расширенные сети с меньшим количеством пассажиров. Проблема усугубилась, когда трафик резко упал после террористических атак 11 сентября 2001 года.Чтобы заполнить места, этим авиакомпаниям пришлось предлагать больше скидок на еще более высоких уровнях. Бизнес-модель «ступица и спица» больше не имела смысла.

Примеры бизнес-моделей

Рассмотрим сравнение двух конкурирующих бизнес-планов, в которых две компании снимают и продают фильмы. Обе компании получили доход в 5 миллионов долларов после того, как потратили 4 миллиона долларов на инвентарь фильмов. Это означает, что каждая компания получает валовую прибыль, рассчитанную как 5 миллионов долларов минус 4 миллиона долларов, или 1 миллион долларов.У них также одинаковая валовая прибыль, рассчитанная как 20% валовой прибыли, разделенные на выручку.

Но все меняется с появлением Интернета. Компания B решает транслировать фильмы онлайн вместо того, чтобы брать напрокат или продавать физические копии. Это изменение в лучшую сторону разрушает бизнес-модель. Лицензионные сборы не меняются, но стоимость хранения запасов значительно снижается. Фактически, это изменение снижает затраты на хранение и распространение на 2 миллиона долларов. Новая валовая прибыль компании составляет 5 миллионов долларов минус 2 миллиона долларов, или 3 миллиона долларов.Новая маржа валовой прибыли составляет 60%. Тем временем компания А не может обновить свой бизнес-план и застряла с более низкой валовой прибылью. В результате его продажи начинают снижаться. Компания B даже не зарабатывает больше на продажах, но она произвела революцию в своей бизнес-модели, что значительно снизило ее расходы.

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *