論文の概要: Unveiling Online Conspiracy Theorists: a Text-Based Approach and Characterization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12566v1
• Date: Tue, 21 May 2024 08:07:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 13:58:57.183455
• Title: Unveiling Online Conspiracy Theorists: a Text-Based Approach and Characterization
• Title（参考訳）: オンライン共謀理論を解き明かす:テキストに基づくアプローチと評価
• Authors: Alessandra Recordare, Guglielmo Cola, Tiziano Fagni, Maurizio Tesconi,
• Abstract要約: 我々は、共謀理論パターンを持つユーザと、そのような傾向を欠いたユーザからなるユーザからなる2つの異なるXデータセットの包括的分析を行った。 本研究の結果,他者に対する陰謀論者による語彙と言語の違いが明らかとなった。 我々は,871の豊富な特徴セットに基づいて陰謀論を広めるユーザを識別できる機械学習分類器を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.242551342068374
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In today's digital landscape, the proliferation of conspiracy theories within the disinformation ecosystem of online platforms represents a growing concern. This paper delves into the complexities of this phenomenon. We conducted a comprehensive analysis of two distinct X (formerly known as Twitter) datasets: one comprising users with conspiracy theorizing patterns and another made of users lacking such tendencies and thus serving as a control group. The distinguishing factors between these two groups are explored across three dimensions: emotions, idioms, and linguistic features. Our findings reveal marked differences in the lexicon and language adopted by conspiracy theorists with respect to other users. We developed a machine learning classifier capable of identifying users who propagate conspiracy theories based on a rich set of 871 features. The results demonstrate high accuracy, with an average F1 score of 0.88. Moreover, this paper unveils the most discriminating characteristics that define conspiracy theory propagators.
• Abstract（参考訳）: 今日のデジタルランドスケープでは、オンラインプラットフォームの偽情報エコシステムにおける陰謀説の拡散が懸念されている。 この現象の複雑さを考察する。 我々は、2つの異なるXデータセット(以前はTwitterと呼ばれていた)を包括的に分析した。一つは陰謀論的なパターンを持つユーザと、もうひとつはそのような傾向を欠いたユーザで構成され、コントロールグループとして機能するユーザである。 これら2つのグループを区別する要因は、感情、イディオム、言語的特徴の3つの次元にわたって探索される。 本研究の結果,他者に対する陰謀論者による語彙と言語の違いが明らかとなった。 我々は,871の豊富な特徴セットに基づいて陰謀論を広めるユーザを識別できる機械学習分類器を開発した。 結果は高い精度を示し、平均F1スコアは0.88である。 さらに,陰謀論のプロパゲータを定義する上で,最も差別的な特徴を明らかにした。

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