論文の概要: Analyzing the Strategy of Propaganda using Inverse Reinforcement Learning: Evidence from the 2022 Russian Invasion of Ukraine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12788v1
• Date: Mon, 24 Jul 2023 13:35:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 14:11:47.112007
• Title: Analyzing the Strategy of Propaganda using Inverse Reinforcement Learning: Evidence from the 2022 Russian Invasion of Ukraine
• Title（参考訳）: 逆強化学習を用いたプロパガンダ戦略の分析--ロシアによるウクライナ侵攻2022年の証拠
• Authors: Dominique Geissler and Stefan Feuerriegel
• Abstract要約: 2022年のロシアによるウクライナ侵攻には、ソーシャルメディア上での大規模なプロパガンダキャンペーンが伴っていた。 ここでは,Twitterコミュニティの戦略を逆強化学習手法を用いて分析する。 ボットは、主に侵略的メッセージに反応し、反対者を示すメッセージは、主に人間からの反応を誘発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.563820572163337
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The 2022 Russian invasion of Ukraine was accompanied by a large-scale, pro-Russian propaganda campaign on social media. However, the strategy behind the dissemination of propaganda has remained unclear, particularly how the online discourse was strategically shaped by the propagandists' community. Here, we analyze the strategy of the Twitter community using an inverse reinforcement learning (IRL) approach. Specifically, IRL allows us to model online behavior as a Markov decision process, where the goal is to infer the underlying reward structure that guides propagandists when interacting with users with a supporting or opposing stance toward the invasion. Thereby, we aim to understand empirically whether and how between-user interactions are strategically used to promote the proliferation of Russian propaganda. For this, we leverage a large-scale dataset with 349,455 posts with pro-Russian propaganda from 132,131 users. We show that bots and humans follow a different strategy: bots respond predominantly to pro-invasion messages, suggesting that they seek to drive virality; while messages indicating opposition primarily elicit responses from humans, suggesting that they tend to engage in critical discussions. To the best of our knowledge, this is the first study analyzing the strategy behind propaganda from the 2022 Russian invasion of Ukraine through the lens of IRL.
• Abstract（参考訳）: 2022年のロシアによるウクライナ侵攻には、ソーシャルメディア上での大規模なプロパガンダキャンペーンが伴っていた。 しかし、プロパガンダの普及の背景にある戦略は、特にオンラインの談話がプロパガンダのコミュニティによって戦略的に形作られたか、まだはっきりしていない。 ここでは、逆強化学習(IRL)アプローチを用いて、Twitterコミュニティの戦略を分析する。 具体的には、IRLによってオンライン行動がマルコフ決定プロセスとしてモデル化され、その目標は、侵略に対する支援的あるいは反対的な姿勢でユーザと対話する際に、プロパガンダを導く基礎となる報酬構造を推論することである。 そこで我々は,ロシアのプロパガンダの増殖を促進するために,ユーザ間のインタラクションが戦略的にどのように利用されているのかを実証的に理解することを目的とする。 このために、ロシア寄りのプロパガンダを132,131人のユーザーから349,455人の投稿を持つ大規模なデータセットを活用する。 我々は、ボットと人間は異なる戦略に従うことを示している: ボットは、主に侵入促進メッセージに反応し、彼らがウイルス性を促進することを示唆している;一方、反対を示すメッセージは、主に人間からの反応を誘発し、批判的な議論に関わりがちである。 我々の知る限りでは、2022年のロシアによるウクライナ侵攻からIRLのレンズを通してプロパガンダの背後にある戦略を分析する最初の研究である。

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