論文の概要: ExtremeBB: Enabling Large-Scale Research into Extremism, the Manosphere
and Their Correlation by Online Forum Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04479v1
- Date: Mon, 8 Nov 2021 13:15:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-08 20:23:51.204184
- Title: ExtremeBB: Enabling Large-Scale Research into Extremism, the Manosphere
and Their Correlation by Online Forum Data
- Title（参考訳）: extremebb: オンラインフォーラムデータによる過激主義、マノスフィアとその相関に関する大規模研究の実現
- Authors: Anh V. Vu, Lydia Wilson, Yi Ting Chua, Ilia Shumailov, Ross Anderson
- Abstract要約: ExtremeBBは構造化されたテキストデータセットで、12のオンラインエクストリームストフォーラムで300万以上の登録メンバーが作成した44万の投稿を含んでいる。
これにより、極端主義イデオロギーの異なる鎖の進化を辿ることができる。
これはこれらのサブカルチャーの理解を深め、より効果的な介入につながる可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.140272614553825
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Online extremism is a growing and pernicious problem, and increasingly linked
to real-world violence. We introduce a new resource to help research and
understand it: ExtremeBB is a structured textual dataset containing nearly 44M
posts made by more than 300K registered members on 12 different online
extremist forums, enabling both qualitative and quantitative large-scale
analyses of historical trends going back two decades. It enables us to trace
the evolution of different strands of extremist ideology; to measure levels of
toxicity while exploring and developing the tools to do so better; to track the
relationships between online subcultures and external political movements such
as MAGA and to explore links with misogyny and violence, including
radicalisation and recruitment. To illustrate a few potential uses, we apply
statistical and data-mining techniques to analyse the online extremist
landscape in a variety of ways, from posting patterns through topic modelling
to toxicity and the membership overlap across different communities. A picture
emerges of communities working as support networks, with complex discussions
over a wide variety of topics. The discussions of many topics show a level of
disagreement which challenges the perception of homogeneity among these groups.
These two features of mutual support and a wide range of attitudes lead us to
suggest a more nuanced policy approach than simply shutting down these
websites. Censorship might remove the support that lonely and troubled
individuals are receiving, and fuel paranoid perceptions that the world is
against them, though this must be balanced with other benefits of
de-platforming. ExtremeBB can help develop a better understanding of these
sub-cultures which may lead to more effective interventions; it also opens up
the prospect of research to monitor the effectiveness of any interventions that
are undertaken.
- Abstract（参考訳）: オンライン過激主義は増加し、悪質な問題であり、現実世界の暴力と結びついている。
extremebbは、12の異なるオンライン過激派フォーラムで3万以上の登録メンバーが作成した4400万近い投稿を含む構造化されたテキストデータセットであり、過去20年間の歴史的トレンドの質的かつ定量的な分析を可能にする。
様々な過激派イデオロギーの進化を追跡し、より良いツールを探し、開発しながら毒性のレベルを計測し、オンラインのサブカルチャーとmagaのような外部の政治運動との関係を追跡し、過激化や採用を含むミソジニーや暴力との関係を探求することができる。
いくつかの潜在的な用途を説明するために、我々は、トピックモデリングから毒性まで、さまざまなコミュニティにまたがるメンバーシップの重複まで、様々な方法でオンライン過激主義の状況を分析するために統計学的およびデータマイニング手法を適用した。
サポートネットワークとして活動するコミュニティのイメージが現れ、さまざまなトピックに関する複雑な議論が行われる。
多くの話題の議論は、これらのグループ間の同質性の認識に挑戦する不一致のレベルを示している。
こうした相互支援と幅広い態度の2つの特徴は、単にウェブサイトを閉鎖するよりも、より曖昧な政策アプローチを提案することに繋がる。
検閲は、孤独で困窮した個人が受け入れている支持を取り除き、世界が彼らに反対しているという妄想的認識を燃やすかもしれない。
ExtremeBBはこれらのサブカルチャーの理解を深め、より効果的な介入につながる可能性がある。
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