論文の概要: It's a Thin Line Between Love and Hate: Using the Echo in Modeling Dynamics of Racist Online Communities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01133v1
• Date: Mon, 16 Nov 2020 20:47:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 00:42:21.198855
• Title: It's a Thin Line Between Love and Hate: Using the Echo in Modeling Dynamics of Racist Online Communities
• Title（参考訳）: 愛と憎しみの境界線: 人種差別的オンラインコミュニティのモデリングにechoを使う
• Authors: Eyal Arviv, Simo Hanouna, Oren Tsur
• Abstract要約: 2016年初め、(((echo))という記号は、アメリカ合衆国大統領選挙の激化と共に、主流のソーシャルネットワークに普及した。 ユダヤ人の遺産をタグ付けするために、アルト右派、白人至上主義者、インターネットトロルのメンバーが使用した。 この流行するミーム、その意味、そしてその機能を追跡することは、その意味的あいまいさによって明らかになっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8164433158925593
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The (((echo))) symbol -- triple parenthesis surrounding a name, made it to mainstream social networks in early 2016, with the intensification of the U.S. Presidential race. It was used by members of the alt-right, white supremacists and internet trolls to tag people of Jewish heritage -- a modern incarnation of the infamous yellow badge (Judenstern) used in Nazi-Germany. Tracking this trending meme, its meaning, and its function has proved elusive for its semantic ambiguity (e.g., a symbol for a virtual hug). In this paper we report of the construction of an appropriate dataset allowing the reconstruction of networks of racist communities and the way they are embedded in the broader community. We combine natural language processing and structural network analysis to study communities promoting hate. In order to overcome dog-whistling and linguistic ambiguity, we propose a multi-modal neural architecture based on a BERT transformer and a BiLSTM network on the tweet level, while also taking into account the users ego-network and meta features. Our multi-modal neural architecture outperforms a set of strong baselines. We further show how the the use of language and network structure in tandem allows the detection of the leaders of the hate communities. We further study the ``intersectionality'' of hate and show that the antisemitic echo correlates with hate speech that targets other minority and protected groups. Finally, we analyze the role IRA trolls assumed in this network as part of the Russian interference campaign. Our findings allow a better understanding of recent manifestations of racism and the dynamics that facilitate it.
• Abstract（参考訳）: この(((echo)))シンボル -- 名前を取り巻く三つ組の括弧は、2016年初頭にアメリカ合衆国大統領選挙の激化とともに、主流のソーシャルネットワークになった。 ナチス・ドイツで使われた悪名高い黄色いバッジ(ジューデンシュテルン)の近代的な化身であるユダヤ人の遺産の人々をタグ付けするために、アルト右翼、白人至上主義者、インターネットトロルのメンバーが使用した。 この傾向のあるミーム、その意味、そしてその関数を追跡することは、その意味的な曖昧さ(例えば、仮想抱擁のシンボル)について明らかにされている。 本稿では,人種差別コミュニティのネットワークの再構築を可能にする適切なデータセットの構築と,それをより広いコミュニティに組み込む方法について報告する。 自然言語処理と構造的ネットワーク分析を組み合わせることで,憎しみを促進するコミュニティの研究を行う。 言語的あいまいさを克服するため,ツイートレベルでBERTトランスフォーマーとBiLSTMネットワークをベースとしたマルチモーダルニューラルネットワークを提案するとともに,ユーザのエゴネットワークやメタ機能を考慮したマルチモーダルニューラルネットワークを提案する。 当社のマルチモーダルニューラルネットワークは、強力なベースラインセットよりも優れています。 さらに,タンデムにおける言語とネットワーク構造の利用によって,ヘイトコミュニティのリーダーがいかに検出されるかを示す。 さらに,憎悪の「間断性」について検討し,反セミティックエコーが他の少数民族や保護集団を対象とするヘイトスピーチと相関することを示した。 最後に、このネットワークにおけるIRAトロルの役割をロシアの干渉作戦の一環として分析する。 我々の発見は、人種差別の最近の発現とそれを促進するダイナミックスをよりよく理解することを可能にする。

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