論文の概要: An automated pipeline for the discovery of conspiracy and conspiracy theory narrative frameworks: Bridgegate, Pizzagate and storytelling on the web

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09961v1
• Date: Sun, 23 Aug 2020 05:14:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 03:12:45.139033
• Title: An automated pipeline for the discovery of conspiracy and conspiracy theory narrative frameworks: Bridgegate, Pizzagate and storytelling on the web
• Title（参考訳）: 陰謀と陰謀論の物語フレームワークの発見のための自動パイプライン:ウェブ上でのブリッジゲート、ピザゲート、ストーリーテリング
• Authors: Timothy R. Tangherlini, Shadi Shahsavari, Behnam Shahbazi, Ehsan Ebrahimzadeh, Vwani Roychowdhury
• Abstract要約: 本稿では,ソーシャルメディア上での陰謀論の生成的物語の枠組みの発見と記述のための自動パイプラインを提案する。 私たちはこの研究を、2016年の有名な陰謀論であるPizzagateに関する記事とニュース記事の2つの別々のリポジトリに基づいています。 我々は、Pizzagateフレームワークが陰謀論者による「隠れた知識」の解釈にどのように依存しているかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although a great deal of attention has been paid to how conspiracy theories circulate on social media and their factual counterpart conspiracies, there has been little computational work done on describing their narrative structures. We present an automated pipeline for the discovery and description of the generative narrative frameworks of conspiracy theories on social media, and actual conspiracies reported in the news media. We base this work on two separate repositories of posts and news articles describing the well-known conspiracy theory Pizzagate from 2016, and the New Jersey conspiracy Bridgegate from 2013. We formulate a graphical generative machine learning model where nodes represent actors/actants, and multi-edges and self-loops among nodes capture context-specific relationships. Posts and news items are viewed as samples of subgraphs of the hidden narrative network. The problem of reconstructing the underlying structure is posed as a latent model estimation problem. We automatically extract and aggregate the actants and their relationships from the posts and articles. We capture context specific actants and interactant relationships by developing a system of supernodes and subnodes. We use these to construct a network, which constitutes the underlying narrative framework. We show how the Pizzagate framework relies on the conspiracy theorists' interpretation of "hidden knowledge" to link otherwise unlinked domains of human interaction, and hypothesize that this multi-domain focus is an important feature of conspiracy theories. While Pizzagate relies on the alignment of multiple domains, Bridgegate remains firmly rooted in the single domain of New Jersey politics. We hypothesize that the narrative framework of a conspiracy theory might stabilize quickly in contrast to the narrative framework of an actual one, which may develop more slowly as revelations come to light.
• Abstract（参考訳）: 陰謀論がソーシャルメディアやその事実に反する陰謀にどのように広まるかについては、多くの注意が払われているが、彼らの物語構造を記述するための計算作業はほとんど行われていない。 本稿では,ソーシャルメディア上の陰謀論の生成的ナラティブ・フレームワークの発見と説明のための自動化パイプラインと,ニュースメディアで報告された実際の陰謀について述べる。 この研究は、2016年の共謀説であるpizzagateと、2013年のニュージャージー州共謀のbridgegateに関する2つの投稿とニュース記事に基づいています。 ノードがアクター/アクターを表現し、ノード間のマルチエッジと自己ループがコンテキスト固有の関係をキャプチャするグラフィカルな生成機械学習モデルを定式化する。 投稿やニュースの項目は、隠れ物語ネットワークのサブグラフのサンプルと見なされる。 基礎構造を再構築する問題は潜在モデル推定問題として提起される。 我々は、投稿や記事から自動的にアクティベートとその関係を抽出・集約する。 超ノードとサブノードのシステムを開発することにより、コンテキスト固有のアクタントと相互作用関係を捉える。 我々はこれらを用いて、基礎となる物語の枠組みを構成するネットワークを構築する。 ピザゲートの枠組みは、陰謀論者による「隠れた知識」の解釈に頼り、そうでなければ人間同士の相互作用の無関係な領域をリンクし、この多分野の焦点が陰謀論の重要な特徴であると仮説を立てる。 ピザゲートは複数のドメインのアライメントに依存しているが、ブリッジゲートはニュージャージー州の単一ドメイン政治に固執している。 我々は、陰謀論の物語的枠組みは、啓示が明るみになるとよりゆっくりと発達する実際の陰謀の物語的枠組みとは対照的に、急速に安定化するのではないかと仮定する。

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