論文の概要: Unifying the Extremes: Developing a Unified Model for Detecting and Predicting Extremist Traits and Radicalization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04820v1
- Date: Wed, 08 Jan 2025 20:17:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-10 14:00:53.053700
- Title: Unifying the Extremes: Developing a Unified Model for Detecting and Predicting Extremist Traits and Radicalization
- Title（参考訳）: 極端を統一する:極端トラストの検出・予測とラディカル化のための統一モデルの開発
- Authors: Allison Lahnala, Vasudha Varadarajan, Lucie Flek, H. Andrew Schwartz, Ryan L. Boyd,
- Abstract要約: 本稿では,オンラインコミュニティフォーラムにおける超過主義的談話の抽出と分析を行う新しい手法を提案する。
過激主義的特徴の言語行動シグネチャに着目し,ユーザレベルとコミュニティレベルの両方で過激主義を定量化する枠組みを開発する。
本研究は, より包括的, クロスイデオロギー的アプローチを導入することにより, 過激主義の研究に寄与する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.611821646402818
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- Abstract: The proliferation of ideological movements into extremist factions via social media has become a global concern. While radicalization has been studied extensively within the context of specific ideologies, our ability to accurately characterize extremism in more generalizable terms remains underdeveloped. In this paper, we propose a novel method for extracting and analyzing extremist discourse across a range of online community forums. By focusing on verbal behavioral signatures of extremist traits, we develop a framework for quantifying extremism at both user and community levels. Our research identifies 11 distinct factors, which we term ``The Extremist Eleven,'' as a generalized psychosocial model of extremism. Applying our method to various online communities, we demonstrate an ability to characterize ideologically diverse communities across the 11 extremist traits. We demonstrate the power of this method by analyzing user histories from members of the incel community. We find that our framework accurately predicts which users join the incel community up to 10 months before their actual entry with an AUC of $>0.6$, steadily increasing to AUC ~0.9 three to four months before the event. Further, we find that upon entry into an extremist forum, the users tend to maintain their level of extremism within the community, while still remaining distinguishable from the general online discourse. Our findings contribute to the study of extremism by introducing a more holistic, cross-ideological approach that transcends traditional, trait-specific models.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアを通じた過激派へのイデオロギー運動の拡散が世界的な懸念となっている。
急進化は特定のイデオロギーの文脈で広く研究されているが、より一般化可能な用語で過激主義を正確に特徴づける能力は未発達のままである。
本稿では,オンラインコミュニティフォーラムにおける超過主義的談話の抽出と分析を行う新しい手法を提案する。
過激主義的特徴の言語行動シグネチャに着目して,ユーザレベルとコミュニティレベルの両方で過激主義を定量化する枠組みを開発する。
本研究は、超越主義の一般的な精神社会的モデルとして、11の異なる要因を同定する。
本手法を様々なオンラインコミュニティに適用することにより,イデオロギー的に多様なコミュニティを,11の極端に異なる特性で特徴付けることができることを示す。
インセルコミュニティのメンバーからユーザ履歴を解析することで,この手法の有効性を実証する。
我々のフレームワークは、実際のAUCが0.6ドルになる10ヶ月前まで、どのユーザがインセルコミュニティに参加するかを正確に予測し、イベントの3ヶ月前から4ヶ月前まで徐々にAUC ~0.9に増加している。
さらに,過激派フォーラムに入ると,利用者はコミュニティ内で過激主義のレベルを維持する傾向にあるが,一般のオンライン談話とは相変わらず区別できる。
本研究は, 従来型, 特有なモデルを超越した, より包括的, 横断的アプローチを導入することで, 過激主義の研究に寄与する。
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