Введение

В условиях цифровизации социальных взаимодействий мошенничество трансформируется в системный социальный феномен, интегрированный в повседневные коммуникационные практики. Расширение цифровой среды снижает транзакционные издержки преступной деятельности и одновременно повышает уязвимость пользователей.

С социологической точки зрения мошенничество представляет собой форму девиантного поведения, основанную на эксплуатации механизмов доверия, когнитивных искажений и поведенческих эвристик. Особую роль играют технологии социальной инженерии, позволяющие внедрять манипулятивные практики в привычные сценарии взаимодействия.

Теоретическое обоснование изучения мошенничества как социального феномена

Теоретическое осмысление феномена мошенничества требует обращения к междисциплинарным подходам, объединяющим психологические, социологические и экономические объяснительные модели.

С позиций психоаналитической теории уязвимость жертв может быть интерпретирована через концепцию бессознательных механизмов. В рамках подхода З. Фрейда [3] мошенничество активирует процессы вытеснения тревоги, проекции доверия и регрессии к более примитивным формам поведения. Фрейдовская триада «Оно — Я — Сверх-Я» позволяет объяснить, каким образом мошенники одновременно воздействуют на инстинктивные импульсы (страх, выгода) и на интернализованные нормы (долг, ответственность перед государством).

Исследования П. Экмана [2] в области психологии обмана демонстрируют, что способность человека к распознаванию лжи ограничена и во многом зависит от наличия визуальных каналов коммуникации. В цифровой среде, особенно при телефонном взаимодействии, такие каналы отсутствуют, что значительно снижает эффективность детекции обмана и делает коммуникацию более уязвимой.

С точки зрения теории социальных систем Н. Лумана [4] доверие выступает ключевым механизмом снижения социальной сложности. Мошенничество подрывает эту функцию, подменяя институциональные сигналы (банковские звонки, сообщения государственных сервисов) их симуляцией. В результате происходит эрозия как персонального доверия, так и системной уверенности.

Экономическое объяснение феномена даёт теория асимметричной информации Дж. Акерлофа [1]. В условиях неравного распределения информации одна из сторон (мошенник) обладает значительным преимуществом, что позволяет ей навязывать выгодные для себя условия взаимодействия. Это приводит к формированию «рынка обмана», аналогичного «рынку лимонов», где качество коммуникации становится принципиально неопределённым

Анализ мошенничества как социального феномена: региональные и социально-демографические срезы. Эмпирическую базу исследования составили данные системы «Медиалогия» [5] за осень 2025 года (N = 103 157 сообщений), что обеспечивает высокий уровень репрезентативности и позволяет выявить устойчивые закономерности распространения цифрового мошенничества.

В исследовании были использованы метод количественного контент-анализа, автоматизированного парсинга, кластеризации методом K-means. Метод K-means применен для выявления поведенческих кластеров на основе уровня импульсивности, цифровой грамотности и построение индекса уязвимости.

Выбор Москвы, Санкт-Петербурга и Севастополя был обусловлен необходимостью сопоставления различных типов социально-коммуникационной среды. Москва представляет собой крупнейший мегаполис с высокой плотностью информационных потоков и интенсивностью цифровых взаимодействий, Санкт-Петербург характеризуется более выраженной рефлексивной культурой восприятия информации, тогда как Севастополь выступает в качестве контрастного случая с иной структурой институционального доверия и меньшей интенсивностью медиапотребления. Такое сопоставление позволяет выявить не только количественные различия, но и качественные особенности уязвимости.

Анализ показал, что ключевыми каналами реализации мошенничества выступают разнообразные формы цифровых атак:

— фишинг (phishing) — получение конфиденциальных данных через поддельные сайты;

— вишинг (vishing) — телефонные атаки с имитацией официальных структур;

— смишинг (smishing) — мошенничество через SMS;

— SIM-swap — перехват контроля над SIM-картой;

— скимминг — копирование данных банковских карт;

— фарминг — перенаправление пользователей на фальшивые сайты;

— инвестиционные схемы — псевдофинансовые проекты;

— romance scam — мошенничество через эмоциональные отношения;

— deepfake-мошенничество — использование ИИ для подделки голоса и видео;

— маркетплейс-скамы — обман в онлайн-торговле;

— мошенничество в мессенджерах — взлом аккаунтов и рассылка от имени знакомых.

Распределение сообщений по регионам демонстрирует доминирование Москвы (60,8 %) и Санкт-Петербурга (37,2 %), тогда как доля Севастополя составляет всего 1,1 %. Несмотря на количественные различия, во всех регионах преобладают схемы, основанные на институциональном доверии. При этом Москва характеризуется более высокой долей инвестиционного мошенничества, что связано с развитостью финансового рынка, тогда как в Севастополе выше доля схем от имени государственных органов, отражающая специфику восприятия авторитета. Санкт-Петербург демонстрирует более сбалансированную структуру:

— Москва — 60,8 % (61 984 сообщений);

— Санкт-Петербург — 37,2 % (37 938 сообщений);

— Севастополь — 1,1 % (1 127 сообщений) (рис. 1).

Рис. 1. Распределение сообщений о цифровом мошенничестве по регионам исследования (%)

Доминируют схемы, основанные на институциональном доверии (банки, государство). Москва лидирует по инвестиционному мошенничеству (1,5 %). Севастополь выделяется долей мошенничества от имени государственных органов (7,1 %). Санкт-Петербург демонстрирует наиболее сбалансированную структуру.

Наше исследование состояло в том, чтобы ответить, почему же именно банки и государство оказываются главными мишенями для мошенников, и почему региональные различия столь заметны? Ответ можно дать, обратившись к нескольким теоретическим подходам.

В частности, Н. Луман [4] объяснил бы доминирование этих схем тем, что банки и государство являются «системно-референтными» институтами, на которые общество перекладывает бремя неопределённости. Мошенники подменяют референтный сигнал (настоящий звонок из банка) симулякром, но жертва, экономя когнитивные ресурсы, не проверяет подлинность. Однако почему мошенники выбирают именно финансовую сферу, а не какую-либо иную?

Дж.Акерлоф [1] добавил бы, что на рынке «финансовых услуг» асимметрия информации особенно велика: жертва не может отличить легитимного оператора от мошенника без дополнительных издержек. Поэтому мошенники и концентрируются на этих сферах. Но даже при наличии асимметрии остаётся вопрос: почему телефонные звонки — такой эффективный канал обмана?

П. Экман [2] отмечает, что телефонные звонки лишают жертву визуальных каналов детекции лжи (мимика, жесты). П. Экман показал, что голосовые утечки обмана (паузы, изменение тона) распознаются хуже, чем визуальные — этим и пользуются вишеры. Однако техническая сторона обмана не объясняет, почему апелляция к государству работает лучше, чем к банку, особенно в Севастополе.

З. Фрейд [3] в своей апелляции к «государству» активирует архетипическую фигуру отца (Сверх-Я), что подавляет критическое мышление. Особенно ярко это проявляется в Севастополе (7,1 % схем от имени госорганов) — здесь исторически высокая интериоризация государственного авторитета.

Таким образом, высокая доля «государственных» схем в Севастополе объясняется не только общей логикой институционального доверия (Н. Луман) и асимметрией информации (Дж. Акерлоф), но и глубинными психокультурными механизмами (З. Фрейд), усиленными дефицитом визуального контроля при телефонных звонках (П. Экман).

Возрастная структура жертв позволяет выявить ключевые группы риска (табл. 1).

Таблица 1

Возрастное распределение жертв по регионам (%)

Рис. 2. Возрастная структура жертв цифрового мошенничества в региональном разрезе (%)

Полученные данные свидетельствуют о том, что ключевая группа риска — 30–50 лет (68 % в среднем). Пик уязвимости во всех регионах приходится на возрастную группу 40–49 лет (Москва — 33 %). В Севастополе выше доля молодых жертв (до 25 лет — 14 %). Во всех регионах крайне низка доля жертв старше 60 лет (2 %). (рис. 2)

Анализ уровня образования демонстрирует парадоксальный эффект (табл. 2).

Таблица 2

Уровень образования жертв по регионам (%)

Высшее образование не снижает риск, а трансформирует его, повышая уязвимость к более сложным схемам, требующим доверия к институциональным сигналам (рис. 3).

Распределение жертв по полу в разрезе регионов остаётся относительно сбалансированной (рис. 3).

Рис. 3. Структура жертв по половому признаку в региональном аспекте (%)

Экономические последствия мошенничества являются значительными (табл. 3).

Таблица 3

Экономические последствия по регионам

Москва лидирует по абсолютным показателям, однако в менее крупных регионах ущерб оказывает более существенное влияние на уровень жизни.

Факторы уязвимости и резильентности

Проведённый анализ требует уточнения факторов, определяющих не только вероятность вовлечения в мошеннические практики, но и глубину их последствий.

Под факторами уязвимости в данном исследовании понимается совокупность индивидуальных, социальных и поведенческих характеристик, повышающих вероятность вовлечения индивида в мошеннические сценарии и усиливающих негативные последствия. К ним относятся, в частности, финансовая нестабильность, дефицит социальной поддержки, склонность к самообвинению, а также особенности когнитивной обработки информации.

Факторы резильентности (устойчивости), напротив, представляют собой ресурсы и механизмы, способствующие снижению вероятности вовлечения в мошеннические практики или смягчению их последствий. К ним относятся наличие поддерживающего окружения, критическое восприятие информации, а также способность к рефлексивной переработке негативного опыта (табл. 4).

Таким образом, уязвимость и резильентность можно рассматривать как взаимосвязанные характеристики адаптации индивида к рискам цифровой среды: чем выше уровень резильентности, тем ниже вероятность успешной реализации мошеннических сценариев(табл. 5).

Таблица 4

Факторы, усиливающие последствия по регионам (%)

Таблица 5

Факторы, смягчающие последствия по регионам (%)

Индексы и поведенческие кластеры. Для интегральной оценки уровня уязвимости был применен композитный показатель — индекс уязвимости, позволяющий количественно оценить степень подверженности информационного пространства мошенническим воздействиям. Данный индекс учитывает не только частоту упоминаний мошенничества, но и характер коммуникаций, в которых оно проявляется.

Индекс рассчитывается по формуле:

I = (T + Inv + Trig) / N

где T — доля телефонного мошенничества, Inv — доля инвестиционных схем, Trig — доля сообщений с выраженными триггерными механизмами, а N — общий объём сообщений.

Концептуально индекс отражает одновременно интенсивность мошеннического давления, глубину психологического воздействия и степень включённости населения в рискованные сценарии. Таким образом, он объединяет социологический, психологический и экономический аспекты анализа.

Диапазон индекса: от 0 до 1, где значение, близкое к 1, сигнализирует о максимальной уязвимости, а значение, близкое к 0, — о минимальной (таб.6).

Таблица 6

Индекс уязвимости по городам

Москва демонстрирует максимальный уровень уязвимости (0,62), что связано с высокой плотностью коммуникаций и стрессовыми сценариями взаимодействия. Севастополь (0,55) находится выше среднего уровня. Санкт-Петербург (0,48) показывает результат ниже среднего.

В рамках исследования также анализировалась пиковая уязвимость (таб.7) — максимальный уровень уязвимости, фиксируемый в отдельной социальной группе. Он характеризуется наивысшими значениями индекса уязвимости и позволяет выявить социально-демографический профиль, наиболее чувствительный к мошенническим схемам.

Таблица 7

Характеристика группы пиковой уязвимости

Анализ таблицы показывает, что пиковая уязвимость фиксируется у лиц 39–45 лет с высшим образованием, проживающих в крупных городах, что формирует наибольшую реакцию на мошеннические триггеры и генерирует максимальную долю тревожного, инвестиционно- и телефонно-ориентированного контента в информационном поле.

Кластерный анализ поведения населения позволил выделить типы реакций на информационные угрозы, что позволяет выявить региональные особенности уязвимости (рис. 4).

Рис. 4. Поведенческие кластеры по регионам (%)

Данные показывают, что Москва характеризуется доминированием импульсивного поведения (35 %), что объясняется высокой плотностью коммуникаций и дефицитом времени на рефлексию. В Санкт-Петербурге наблюдается повышенная доля сомневающихся (26 %), что отражает аналитический и осторожный подход к информации. В Севастополе формируется поляризация: максимальная доля цифровых (30 %) и консервативных (21 %) кластеров, что свидетельствует о комбинированной стратегии реакции на цифровые угрозы.

Триггерные механизмы также играют ключевую роль в формировании уязвимости населения (рис. 5).

Из этих данных следует, что в Севастополе население наиболее чувствительно к триггерам «страх» (34 %) и «авторитет» (24 %), что объясняет повышенную уязвимость к схемам от имени государственных органов. Москва отличается высокой реакцией на «срочность» (26 %), что связано с дефицитом времени и многозадачностью жителей. Санкт-Петербург демонстрирует наиболее равномерное распределение триггеров и наименьшую чувствительность к «страху» (29 %).

Рис. 5.Триггерные механизмы по регионам (%)

Глубинные механизмы действия триггеров можно объяснить через классические психоаналитические, психофизиологические и социологические концепции. Страх, наиболее значимый триггер в Севастополе, с точки зрения З. Фрейда [3], является сигналом тревоги, исходящим от «Я» при угрозе внешнего мира или внутренних импульсов. Мошенники искусственно создают внешнюю угрозу (например, блокировка счета или штраф), активируя древний рефлекс «бей или беги». Историческая травма и повышенная тревожность жителей Севастополя делают данный механизм особенно эффективным.

По П. Экману [2], страх запускает типичные паттерны мимики и поведения (расширение зрачков, напряжение мышц), которые мошенники могут использовать, не замечая их напрямую. В состоянии страха когнитивные ресурсы жертвы перераспределяются на выживание, что снижает способность распознавать ложь.

Триггер «авторитет» воздействует на социальные механизмы доверия. Н. Луман [4] объясняет его эффективность системной референцией: когда мошенник представляется сотрудником госоргана, активируется «уверенность» в институтах, а вынужденное доверие населения делает их уязвимыми к манипуляции. Триггер «срочность», характерный для Москвы, усиливает асимметрию информации, что соответствует концепции Дж. Акерлофа [1] о «рынке лимонов», где жертва вынуждена принимать мгновенное решение, а мошенник обладает полной информацией.

Социально-психологические последствия мошенничества также подтверждают серьёзность проблемы (табл.8).

Таблица 8

Социально-психологические последствия по регионам (%)

Наиболее высокие показатели в Севастополе объясняются меньшей доступностью психологической помощи, более высокой стигматизацией и экономической уязвимостью (ущерб составляет значительную долю доходов).

Анализ поведенческих стратегий жертв выявил преобладание избегания и гиперконтроля, что подтверждает результаты психоаналитических и социологических моделей (табл. 9).

Таблица 9 — Поведенческие стратегии жертв по регионам (%)

Сочетание эмоционально-аффективного, когнитивного, поведенческого и социального уровней позволяет увидеть комплексное влияние мошенничества на население (таб.10).

Таблица 10 — Социально-психологические последствия

Поведенческие последствия

Таблица 11 — Поведенческие стратегии жертв

Факторы уязвимости и устойчивости дополняют картину, демонстрируя, какие социальные и индивидуальные обстоятельства усиливают или смягчают последствия (рис.6).

Рис. 6. Распределение факторов, влияющих на последствия цифрового мошенничества (%)

Из представленных выше данных: четырёхуровневой структуры последствий можно соотнести с теоретическими моделями:

 эмоционально-аффективный уровень — центральная категория З. Фрейда [3] (тревога, страх, депрессия) и П. Экмана [2] (эмоции как драйверы поведения).

 когнитивный уровень — самообвинение, когнитивные искажения: здесь полезен Дж. Акерлоф [1] (эвристика доступности, ошибка подтверждения). Жертва начинает искать подтверждение своей глупости, а не объективные причины.

 поведенческий уровень — избегание и гиперконтроль. З.Фрейд [3] назвал бы это «реактивным образованием»: чтобы не быть обманутым снова, жертва впадает в крайность.

 социальный уровень — эрозия доверия. Н. Луман [4] предупреждал, что системное доверие — это «общественный капитал», который разрушается быстрее, чем восстанавливается.

Сравнительный анализ городов позволяет выявить региональные особенности уязвимости населения и масштаб социально-психологических последствий (таб.12).

Таблица 12 — Сравнительный анализ городов

Москва является лидером по масштабу ущерба и индексу уязвимости, Севастополь — по удельному ущербу и социально-психологическим последствиям, а Санкт-Петербург демонстрирует наиболее стабильную структуру с наименьшей уязвимостью.

Таким образом, интеграция индексов, кластерного анализа, триггеров и социальных последствий позволяет выстроить комплексную картину уязвимости населения перед цифровым мошенничеством и выявить ключевые направления адресного вмешательства на уровне городов и регионов.

Заключение. Проведённый анализ позволяет сделать ряд значимых выводов относительно структуры, динамики и последствий цифрового мошенничества в Москве, Санкт-Петербурге и Севастополе. Во всех трёх федеральных центрах нашей страны наблюдается схожая структура мошеннических схем: доминируют телефонное и банковское мошенничество, каждая категория составляет около 10 % случаев. При этом Севастополь выделяется повышенной долей схем, инициированных от имени государственных органов, что отражает региональные особенности восприятия институционального доверия и историко-культурные факторы.

Индекс уязвимости, рассчитанный на основе анализа сообщений и поведенческих паттернов, демонстрирует существенные различия между городами. Москва показывает максимальное значение индекса (0,62), что связано с высокой плотностью коммуникаций, интенсивными стрессовыми сценариями и динамикой мегаполиса. Санкт-Петербург фиксирует минимальный уровень уязвимости (0,48), отражая более сбалансированное распределение поведенческих кластеров. Севастополь находится выше среднего уровня (0,55), что обусловлено сочетанием высокой чувствительности к триггерам «страх» и «авторитет» при относительно низкой медиаграмотности населения.

Поведенческие кластеры также демонстрируют выраженную региональную специфику. В Москве доминируют импульсивные паттерны поведения (35 %), что обусловлено высокой скоростью социальной и профессиональной активности. В Санкт-Петербурге увеличена доля сомневающихся (26 %), что указывает на более аналитический и рефлексивный подход к информации. В Севастополе наблюдается поляризация: значительная доля цифровых пользователей (30 %) сочетается с консервативным поведением (21 %), что отражает неоднородность медиаповеденческих стратегий и разрыв между технологической компетентностью и психологической устойчивостью.

Триггер «страх» является доминирующим во всех регионах, однако его максимальная проявленность зафиксирована в Севастополе (34 %), что связано с исторически высокой тревожностью населения и усилением реакции на институциональные угрозы. В Москве важную роль играет триггер «срочность» (26 %), обусловленный дефицитом времени и стрессовыми сценариями взаимодействия, тогда как Санкт-Петербург демонстрирует относительно равномерное распределение реакций на все триггеры, включая страх, срочность, авторитет, выгоду и любопытство.

Экономические последствия мошенничества также различаются по регионам. В абсолютных показателях максимальный ущерб фиксируется в Москве (450–520 млн руб./мес), что объясняется высокой плотностью финансовых операций и концентрацией мошеннических схем. При этом удельная нагрузка на жителя выше в Санкт-Петербурге и Севастополе, где экономическая уязвимость и финансовая зависимость населения усиливают последствия мошенничества на уровне домохозяйств.

Социально-психологические последствия представляют собой «вторичную травму», проявляющуюся через депрессию и тревожность (41 % жертв), стыд и самообвинение (36 %), а также симптомы посттравматического стрессового расстройства (23 %). Наиболее выраженные эффекты зафиксированы в Севастополе, где ограниченная доступность психологической помощи, высокая стигматизация и экономическая уязвимость усиливают негативные последствия. Одновременно наблюдается глубокая эрозия социального капитала: снижение доверия к государственным органам достигает 31 %, что подтверждает тезис

Дж. Акерлофа [1] о возможном «крахе рынка доверия» в условиях асимметричной информации.

Анализ показывает, что уязвимость определяется не столько демографическими характеристиками, сколько поведенческими паттернами. Даже высокий уровень образования не обеспечивает защиты: 65 % жертв имеют высшее образование. Этот парадокс подтверждает тезисы Дж. Акерлофа [1] о том, что «умные» жертвы становятся объектом сложных схем,

П. Экман [2] отмечает склонность образованных людей переоценивать свои способности к распознаванию обмана, а З. Фрейд [3] связывает интеллектуализацию с ложным ощущением безопасности.

Синтез эмпирических данных и теоретических моделей (З. Фрейд, П. Экман, Н. Луман, Дж. Акерлоф) позволяет выделить несколько глубинных закономерностей. С точки зрения

Н. Лумана [4], мошенничество является систематической эксплуатацией доверия, обеспечивающего снижение социальной сложности; чем выше дифференциация общества, тем больше точек для манипуляций. Дж. Акерлоф [1] акцентирует роль асимметричной информации, которая делает рынок коммуникаций уязвимым к «лимонам» — мошенническим сигналам, подрывающим доверие ко всем участникам системы. З. Фрейд и П. Экман поясняют эмоционально-аффективные механизмы уязвимости, которые делают рациональные доводы и высокий уровень образования недостаточными для защиты: страх, срочность и авторитет запускают древние защитные механизмы и временно ослабляют критическое мышление.

Региональные различия выявляют особенности «культур доверия». Москва характеризуется «импульсной культурой» — высокая плотность коммуникаций, дефицит времени и доминирование страха и срочности. Санкт-Петербург демонстрирует «рефлексивную культуру» — преобладают сомневающиеся кластеры, наименьший индекс уязвимости и сбалансированная реакция на триггеры. Севастополь формирует «посттравматическую культуру» — высокий базовый уровень тревожности, доверие к авторитету и сильная эрозия социального капитала после обмана.

Таким образом, мошенничество в цифровую эпоху предстает не просто как криминальная проблема, а как системный социальный феномен, выявляющий фундаментальные противоречия современного общества: необходимость доверия одновременно создает уязвимость, сложность социальных систем сталкивается с ограниченными когнитивными ресурсами индивидов, а технологический прогресс взаимодействует с архаичными эмоциональными механизмами. Эффективная борьба с этим феноменом требует комплексных стратегий, включающих технологические решения, социокультурную рефлексию и восстановление доверия на всех уровнях — от межличностного до институционального.

На основе анализа полученных данных автор предлагает такие меры противодействия, как 1) обучение распознаванию триггеров, что позволяет снизить риск до 40 % для импульсивного кластера; 2) осуществление верификации источников, снижая эффективность вишинга до 75 % для цифровых и сомневающихся кластеров; 3) внедрение поведенческой интервенции «стоп-сигнал» — пауза в пять минут перед финансовыми операциями, уменьшающая количество импульсивных решений и повышающая контроль над собственным поведением.

Список литературы

1. Акерлоф Дж. Рынок «лимонов»: неопределенность качества и рыночный механизм / Дж. Акерлоф // THESIS. — 1994. — Вып. 5. — С. 91–104.

2. Экман П. Психология лжи. Обмани меня, если сможешь / П. Экман. — Санкт-Петербург: Питер, 2010. — 304 с.

3. Фрейд З. Я и Оно / З. Фрейд. — Москва: АСТ, 2020. — 320 с. — (Эксклюзивная классика).

4. Луман Н. Доверие: механизм снижения социальной сложности / Н. Луман. — Москва: Логос, 2005. — 276 с.

5. Медиалогия. Аналитические материалы по цифровому мошенничеству. 2025.