論文の概要: No Calm in The Storm: Investigating QAnon Website Relationships

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15715v5
• Date: Thu, 31 Mar 2022 18:09:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 19:14:39.235500
• Title: No Calm in The Storm: Investigating QAnon Website Relationships
• Title（参考訳）: QAnonのWebサイト関係を調査中
• Authors: Hans W. A. Hanley, Deepak Kumar, Zakir Durumeric
• Abstract要約: QAnonは極右陰謀論であり、その支持者はオンラインでほとんど組織化されている。 インターネット上の最大2つのQAnonホットベッド、Voatと8kunからシードされたWebクロールを使用して、QAnon中心のドメインベースのハイパーリンクグラフを構築します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.567674129101803
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: QAnon is a far-right conspiracy theory whose followers largely organize online. In this work, we use web crawls seeded from two of the largest QAnon hotbeds on the Internet, Voat and 8kun, to build a QAnon-centered domain-based hyperlink graph. We use this graph to identify, understand, and learn about the set of websites that spread QAnon content online. Specifically, we curate the largest list of QAnon centered websites to date, from which we document the types of QAnon sites, their hosting providers, as well as their popularity. We further analyze QAnon websites' connection to mainstream news and misinformation online, highlighting the outsized role misinformation websites play in spreading the conspiracy. Finally, we leverage the observed relationship between QAnon and misinformation sites to build a highly accurate random forest classifier that distinguishes between misinformation and authentic news sites. Our results demonstrate new and effective ways to study the growing presence of conspiracy theories and misinformation on the Internet.
• Abstract（参考訳）: QAnonは極右陰謀説で、フォロワーがオンラインで組織化されている。 本研究では、インターネット上の2大QAnonホットベッドであるVoatと8kunからシードしたWebクローラを用いて、QAnon中心のドメインベースのハイパーリンクグラフを構築する。 このグラフを使って、QAnonコンテンツをオンラインで拡散するWebサイトの集合を識別し、理解し、学習する。 具体的には、QAnon中心のWebサイトの最大リストをキュレートし、QAnonサイトの種類、ホスティングプロバイダ、そしてその人気を文書化します。 さらに、ネット上の主流ニュースや誤報とQAnonウェブサイトの関係を分析し、陰謀を広める上での誤報サイトの役割を浮き彫りにした。 最後に、QAnonと誤報サイトの関係を利用して、誤報と偽ニュースサイトを区別する高精度なランダムな森林分類器を構築する。 本研究は,インターネット上での陰謀論や誤報の増大について,新たな効果的な研究方法を示すものである。

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