論文の概要: Happenstance: Utilizing Semantic Search to Track Russian State Media Narratives about the Russo-Ukrainian War On Reddit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14484v1
• Date: Sat, 28 May 2022 16:54:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-31 18:40:35.098585
• Title: Happenstance: Utilizing Semantic Search to Track Russian State Media Narratives about the Russo-Ukrainian War On Reddit
• Title（参考訳）: Happenstance: セマンティック検索を利用して、Reddit上のロシア・ウクライナ戦争に関するロシア国営メディアのナラティブを追跡
• Authors: Hans W. A. Hanley, Deepak Kumar, Zakir Durumeric
• Abstract要約: 我々は,ロシア政府から英語話者への偽情報物語を理解するために,コーディネート情報キャンペーンについて検討した。 我々は、r/Russiaや他の10の政治的サブレディットに関する物語と議論の話題との対応を分析する。 MPNetとセマンティックサーチアルゴリズムを用いて、これらのサブレディットのコメントを、我々の偽情報Webサイトから抽出したトピックの集合にマッピングする。
• 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: In the buildup to and in the weeks following the Russian Federation's invasion of Ukraine, Russian disinformation outlets output torrents of misleading and outright false information. In this work, we study the coordinated information campaign to understand the most prominent disinformation narratives touted by the Russian government to English-speaking audiences. To do this, we first perform sentence-level topic analysis using the large-language model MPNet on articles published by nine different Russian disinformation websites and the new Russian "fact-checking" website waronfakes.com. We show that smaller websites like katehon.com were highly effective at producing topics that were later echoed by other disinformation sites. After analyzing the set of Russian information narratives, we analyze their correspondence with narratives and topics of discussion on the r/Russia and 10 other political subreddits. Using MPNet and a semantic search algorithm, we map these subreddits' comments to the set of topics extracted from our set of disinformation websites, finding that 39.6% of r/Russia comments corresponded to narratives from Russian disinformation websites, compared to 8.86% on r/politics.
• Abstract（参考訳）: ロシア連邦がウクライナに侵攻してから数週間の間に、ロシアは誤った情報や完全に偽の情報を流した情報を発信している。 本研究では,ロシア政府から英語話者への最も顕著な偽情報物語を理解するために,協調情報キャンペーンについて検討する。 そこで我々はまず,9つの異なるロシアの偽情報サイトと,新しいロシアの「ファクトチェック」ウェブサイト waronfakes.com が発行する記事に対して,大文字モデルMPNetを用いて文レベルの話題分析を行う。 katehon.comのような小さなウェブサイトは、後に他の偽情報サイトから反響を受けたトピックを生成するのに非常に効果的であった。 ロシアの情報ナラティブを分析した結果、r/russiaと他の10の政治サブredditに関するナラティブと議論のトピックとの対応を分析した。 MPNetとセマンティックサーチアルゴリズムを用いて、これらのサブレディットのコメントを、我々の偽情報Webサイトから抽出したトピックの集合にマッピングし、r/ロシアコメントの39.6%がロシアの偽情報Webサイトの物語に対応していることがわかった。

関連論文リスト

• A Study of Partisan News Sharing in the Russian invasion of Ukraine [31.211851388657152]
  ロシアによるウクライナ侵攻以来、大量の偏見や党派的なニュースがソーシャルメディアを通じて拡散してきた。 ユーザのコミュニケーションに影響を与える上で,このような共有の役割を特徴付けることを目的としている。 われわれは、パルチザンニュースを拡散する可能性のあるユーザーを特定する予測モデルを構築している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-26T13:25:11Z)
• Russo-Ukrainian War: Prediction and explanation of Twitter suspension [47.61306219245444]
  本研究は、Twitterのサスペンション機構と、これにつながる可能性のあるユーザアカウントの共有コンテンツと機能の分析に焦点を当てる。 Twitter APIを使って、980万人のユーザーから生まれた107.7万のツイートを含むデータセットを入手しました。 この結果から、Bitcoin詐欺、スパム、広告キャンペーンに対するロシアとウクライナの紛争に関するトレンドを生かした詐欺キャンペーンが明らかになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T08:41:02Z)
• Partial Mobilization: Tracking Multilingual Information Flows Amongst Russian Media Outlets and Telegram [5.161088104035108]
  我々は、2022年を通して、ロシアの16のメディアが732のTelegramチャンネルとどのように対話し、利用したかを調査した。 我々は、ニュースメディアがTelegramを通じて既存の物語を広めるだけでなく、メッセージプラットフォームから資料を発信していることを示す。 例えば、我々の研究のウェブサイト全体では、2.3%(ura.news)から26.7%(ukraina.ru)までの記事がTelegram上での活動から生まれたり反したりした内容について論じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-25T22:27:40Z)
• Fake News and Hate Speech: Language in Common [73.4764550713355]
  3つの異なるデータセットにおいて、内集団対外集団指数という新しい指標を計算し、両者の現象が「我々対彼ら」の物語を共有していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-05T15:35:10Z)
• "A Special Operation": A Quantitative Approach to Dissecting and Comparing Different Media Ecosystems' Coverage of the Russo-Ukrainian War [5.567674129101803]
  ロシアによるウクライナ侵攻の報道は、西欧、ロシア、中国のメディアのエコシステムで広範囲に及んでいる。 欧米の報道機関は戦争における軍事的・人道的な側面に重点を置いているのに対し、ロシアのメディアは「特別軍事作戦」の正当化に重点を置いている。 われわれは、ロシアのメディアが中国メディアのニュース記事、Weiboアカウント、Twitterアカウントの中国報道にどのような影響を与えたかを測定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-06T16:04:19Z)
• VoynaSlov: A Data Set of Russian Social Media Activity during the 2022 Ukraine-Russia War [36.18151945028956]
  2100万以上のロシア語のソーシャルメディア活動を含むVoynaSlovという新しいデータセットについて述べる。 TwitterとVKontakte(VK)は、サンクトペテルブルクに本拠を置くロシアのソーシャルメディアプラットフォームで、一般に「ロシアのFacebook」と呼ばれている。 我々のデータと現在進行中の戦争に関するデータとを区別する主な違いは、ロシアのメディアと国家協力の考察である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-24T21:59:10Z)
• Twitter Dataset on the Russo-Ukrainian War [68.713984286035]
  Twitter APIから現在進行中のデータセットの取得を開始しています。 データセットは770万人のユーザーを起源とする5730万ツイートに達している。 我々は、最初のボリュームと感情分析を適用し、データセットはトピック分析、ヘイトスピーチ、プロパガンダ認識、ボットネットのような潜在的な悪意のあるエンティティを示すためにさらに探索的な調査に使用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-07T12:33:06Z)
• The Rise and Fall of Fake News sites: A Traffic Analysis [62.51737815926007]
  偽ニュースサイトのオンラインプレゼンスを調査し、実際のニュースサイトと比較してその行動を特徴づけます。 そこで本研究では,偽ニュースサイトを自動的に検出するコンテンツ非依存のMLを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-16T18:10:22Z)
• Russian trolls speaking Russian: Regional Twitter operations and MH17 [68.8204255655161]
  2018年、Twitterはロシアのトロルとして特定されたアカウントのデータを公開した。 我々はこれらのトロルのロシア語操作を分析する。 MH17の事故に関するトロルズの情報キャンペーンは、ツイート数で最大のものだった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-13T19:48:12Z)

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。