論文の概要: Educators, Solicitors, Flamers, Motivators, Sympathizers: Characterizing
Roles in Online Extremist Movements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08827v1
- Date: Tue, 18 May 2021 20:55:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-30 19:39:43.902876
- Title: Educators, Solicitors, Flamers, Motivators, Sympathizers: Characterizing
Roles in Online Extremist Movements
- Title(参考訳): 教育者、ソリケーター、フラマー、モチベーター、共感者:オンラインエクストリーム運動における役割の特徴
- Authors: Shruti Phadke, Tanushree Mitra
- Abstract要約: 我々は、教育者、ソリケーター、フレイラー、モチベーター、同調者という、過激派活動を取り巻く5つの役割を特定できる。
我々は,フレイラーやモチベーターは高い確率で交感神経に移行できるのに対して,運動,教育者,ソリケーターの役割はより安定していることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.89901717499058
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Social media provides the means by which extremist social movements, such as
white supremacy and anti LGBTQ, thrive online. Yet, we know little about the
roles played by the participants of such movements. In this paper, we
investigate these participants to characterize their roles, their role
dynamics, and their influence in spreading online extremism. Our participants,
online extremist accounts, are 4,876 public Facebook pages or groups that have
shared information from the websites of 289 Southern Poverty Law Center
designated extremist groups. By clustering the quantitative features followed
by qualitative expert validation, we identify five roles surrounding extremist
activism: educators, solicitors, flamers, motivators, sympathizers. For
example, solicitors use links from extremist websites to attract donations and
participation in extremist issues, whereas flamers share inflammatory extremist
content inciting anger. We further investigate role dynamics such as, how
stable these roles are over time and how likely will extremist accounts
transition from one role into another. We find that roles core to the movement,
educators and solicitors, are more stable, while flamers and motivators can
transition to sympathizers with high probability. We further find that
educators and solicitors exert the most influence in triggering extremist link
posts, whereas flamers are influential in triggering the spread of information
from fake news sources. Our results help in situating various roles on the
trajectory of deeper engagement into the extremist movements and understanding
the potential effect of various counter extremism interventions. Our findings
have implications for understanding how online extremist movements flourish
through participatory activism and how they gain a spectrum of allies for
mobilizing extremism online.
- Abstract(参考訳): ソーシャルメディアは、白人至上主義や反LGBTQのような過激派社会運動がオンラインで繁栄する手段を提供する。
しかし、このような動きの参加者が果たす役割についてはほとんど分かっていない。
本稿では,これらの参加者が果たす役割,役割のダイナミクス,オンライン過激主義の普及に与える影響について考察する。
当社の参加者は、オンライン過激派アカウントであり、公開Facebookページ4,876人、あるいは289Southern Poverty Law Centerのウェブサイトから情報を共有しているグループです。
定量的特徴のクラスタ化と質的専門家による検証により,教育者,ソリケータ,フレイラー,モチベータ,交感神経の5つの役割を同定した。
例えば、ソリケーターは過激派ウェブサイトからのリンクを使って寄付を集め、過激派問題に参加する一方、フレイラーは過激派コンテンツを共有して怒りを喚起する。
我々はさらに,これらの役割の安定性や,過激なアカウントがある役割から別の役割へと移行する可能性など,役割のダイナミクスについても調査する。
フライヤーとモチベーションは高い確率で同調者に移行することができるが、運動、教育者、事務員にとっての役割はより安定している。
さらに、教育者やソリテーターが過激なリンク投稿をトリガーするのに対して、フレイラーはフェイクニュースソースからの情報の拡散に影響を及ぼす。
本研究は,過激派運動への深い関与の軌跡に様々な役割を担い,様々な反過激派介入の可能性を理解する上で有効である。
本研究は, オンライン過激主義運動が参加活動を通じてどのように発展していくのか, オンライン過激主義を動員するために, どのように同盟関係を築いていくのかを理解することにつながる。
関連論文リスト
- SocialGFs: Learning Social Gradient Fields for Multi-Agent Reinforcement Learning [58.84311336011451]
マルチエージェント強化学習のための新しい勾配に基づく状態表現を提案する。
オフラインサンプルからソーシャルグラデーションフィールド(SocialGF)を学習するために,デノジングスコアマッチングを採用している。
実際に、SocialGFをMAPPOなど、広く使われているマルチエージェント強化学習アルゴリズムに統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-03T04:12:19Z) - Monitoring the evolution of antisemitic discourse on extremist social media using BERT [3.3037858066178662]
ソーシャルメディアに対する人種差別と不寛容は、悪質なオンライン環境に寄与する。
オンライン議論において、反ユダヤ主義のテーマとその関連する用語を追跡することは、参加者の感情を監視するのに役立つだろう。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T20:34:49Z) - Dynamic Matrix of Extremisms and Terrorism (DMET): A Continuum Approach
Towards Identifying Different Degrees of Extremisms [0.0]
我々は、テロリズムとテロリズムの動的マトリックス(DMET)を用いて、テロリズム(対テロリズム)の現在の二元的理解を拡張することを提案する。
DMETは、過激主義の継続に寄与できるコンテンツとアクターのエコシステム全体を考慮している。
様々なイデオロギー的関与と暴力の存在によって、過激主義のレベルを編成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-01T04:13:48Z) - ExtremeBB: A Database for Large-Scale Research into Online Hate,
Harassment, the Manosphere and Extremism [12.647120939857635]
エクストリームBB(ExtremeBB)は、オンラインハラスメント、ハラスメント、マンスフィア、その他の過激主義を奨励する12の過激派掲示板フォーラム上で38.5kユーザーが作成した53.5万以上の投稿のテキストデータベースである。
これは20年間に遡る定性的かつ定量的な歴史的傾向を大規模に分析することを可能にする。
ExtremeBBには堅牢な倫理的データ共有体制があり、世界中の学者とデータを共有できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-08T13:15:25Z) - An influencer-based approach to understanding radical right viral tweets [0.0]
ROTは、35の急進的右派インフルエンサーのコンテンツ、エンゲージメント、フォローシップに関する洞察を提供する。
5万件以上のオリジナル記事と4000万件以上のリツイート、引用、返信、言及が含まれている。
インフルエンサーレベルの構造を考慮し、インフルエンサーレベルの要素とコンテントレベルの要素の両方の重要性の証拠を見つけることが重要である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-15T21:40:25Z) - Fragments of the Past: Curating Peer Support with Perpetrators of
Domestic Violence [88.37416552778178]
我々は,過去フラグメントの設計と展開において,6人の支援労働者と18人の加害者とともに働いた10ヶ月の研究を報告した。
私たちは、暴力から脱却した経験をデジタルで強化された成果物、すなわち「フラグメント」を作ることが、メッセージのモチベーションと仲間間のラッピングをいかに翻訳するかを共有します。
これらの知見は、挑戦的な人口を持つ将来のネットワーク設計の実践的考察の基礎となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-09T22:57:43Z) - News consumption and social media regulations policy [70.31753171707005]
我々は、ニュース消費とコンテンツ規制の間の相互作用を評価するために、反対のモデレーション手法であるTwitterとGabを強制した2つのソーシャルメディアを分析した。
以上の結果から,Twitterが追求するモデレーションの存在は,疑わしいコンテンツを著しく減少させることがわかった。
Gabに対する明確な規制の欠如は、ユーザが両方のタイプのコンテンツを扱う傾向を生じさせ、ディスカウント/エンドレスメントの振る舞いを考慮に入れた疑わしいコンテンツに対してわずかに好みを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-07T19:26:32Z) - Cross-Domain Learning for Classifying Propaganda in Online Contents [67.10699378370752]
本稿では,ラベル付き文書や,ニュースやつぶやきからの文をベースとしたクロスドメイン学習の手法を提案する。
本実験は,本手法の有効性を実証し,移動過程におけるソースやターゲットの様々な構成における困難さと限界を同定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-13T10:19:13Z) - Causal Understanding of Fake News Dissemination on Social Media [50.4854427067898]
我々は、ユーザーがフェイクニュースを共有するのに、ユーザー属性が何をもたらすかを理解することが重要だと論じている。
偽ニュース拡散において、共同創設者は、本質的にユーザー属性やオンライン活動に関連する偽ニュース共有行動によって特徴づけられる。
本稿では,偽ニュース拡散における選択バイアスを軽減するための原則的アプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T19:37:04Z) - #ISIS vs #ActionCountersTerrorism: A Computational Analysis of Extremist
and Counter-extremist Twitter Narratives [2.685668802278155]
本研究は,様々な過激派・反過激派のTwitterアカウントのナラティブを分析するために,計算手法を適用した。
以上の結果から,反過激主義的アカウントは,異なるタイプの組織にまたがる反過激主義アカウントと比較して,コンテンツを広める戦略が異なることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-26T20:46:45Z) - Information Consumption and Social Response in a Segregated Environment:
the Case of Gab [74.5095691235917]
この研究は、COVID-19トピックに関するGab内のインタラクションパターンの特徴を提供する。
疑わしい、信頼できるコンテンツに対する社会的反応には、統計的に強い違いはない。
本研究は,協調した不正確な行動の理解と情報操作の早期警戒に関する知見を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-03T11:34:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。