論文の概要: Identifying and analysing toxic actors and communities on Facebook by
employing network analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07608v1
- Date: Thu, 14 Sep 2023 11:16:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-15 15:17:29.127987
- Title: Identifying and analysing toxic actors and communities on Facebook by
employing network analysis
- Title（参考訳）: ネットワーク分析を用いたfacebook上の有害物質およびコミュニティの同定と分析
- Authors: Ritumbra Manuvie and Saikat Chatterjee
- Abstract要約: ソーシャルメディアプラットフォーム(SMP)は、有害な感情内容やネガティブな感情内容を協調的に広める上で中心的な役割を果たす。
本稿では,グラフ理論のインスピレーションを取り入れた新しいネットワークとコミュニティ探索アルゴリズムを代表的Facebookデータセットに適用する。
インドの極右ヒンドゥートヴァの言説の文脈の中で、アクターの協調ネットワークの5つのコミュニティを見つける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.470891322619549
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: There has been an increasingly widespread agreement among both academic
circles and the general public that the Social Media Platforms (SMPs) play a
central role in the dissemination of harmful and negative sentiment content in
a coordinated manner. A substantial body of recent scholarly research has
demonstrated the ways in which hateful content, political propaganda, and
targeted messaging on SMPs have contributed to serious real-world consequences.
Adopting inspirations from graph theory, in this paper we apply novel network
and community finding algorithms over a representative Facebook dataset
(n=608,417) which we have scrapped through 630 pages. By applying Girvan-Newman
algorithm over the historical dataset our analysis finds five communities of
coordinated networks of actors, within the contexts of Indian far-right
Hindutva discourse. This work further paves the path for future potentials of
applying such novel network analysis algorithms to SMPs, in order to
automatically identify toxic coordinated communities and sub-communities, and
to possibly resist real-world threats emerging from information dissemination
in the SMPs.
- Abstract（参考訳）: 学術界と一般の間では、ソーシャルメディアプラットフォーム(smp)が有害な感情コンテンツやネガティブな感情コンテンツを協調的に広める上で中心的な役割を担っているという合意がますます広まっている。
近年の学術研究では、ヘイトフルコンテンツ、政治的プロパガンダ、SMPでのターゲットメッセージングが現実世界の深刻な結果に寄与した方法が実証されている。
本稿では,グラフ理論からインスピレーションを得て,Facebookの代表的なデータセット(n=608,417)に新たなネットワークとコミュニティ探索アルゴリズムを適用する。
歴史的なデータセットにgillvan-newmanアルゴリズムを適用することで、インド極右ヒンドゥートヴァ談話の文脈の中で、アクターの協調ネットワークの5つのコミュニティを見出した。
この研究は、これらの新しいネットワーク分析アルゴリズムをSMPに適用し、有害な調整されたコミュニティやサブコミュニティを自動的に識別し、SMPにおける情報拡散から生ずる現実世界の脅威に抵抗するため、将来の可能性の道を開く。
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