論文の概要: Propaganda and Information Dissemination in the Russo-Ukrainian War: Natural Language Processing of Russian and Western Twitter Narratives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01807v1
• Date: Mon, 02 Jun 2025 15:52:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 04:22:50.770913
• Title: Propaganda and Information Dissemination in the Russo-Ukrainian War: Natural Language Processing of Russian and Western Twitter Narratives
• Title（参考訳）: ロシア・ウクライナ戦争におけるプロパガンダと情報拡散--ロシアと西欧のナラティブの自然言語処理
• Authors: Zaur Gouliev,
• Abstract要約: この記事は、戦争の開始時から収集されたプロパガンダアカウントと信頼できるアカウントからのつぶやきの分析を行う。 我々は、自然言語処理と機械学習アルゴリズムを利用して感情を評価し、主要なテーマを特定する。 以上の結果から,情報生成・拡散・ターゲットの仕方において,両面から異なる視点を対象とする異なる戦略が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The conflict in Ukraine has been not only characterised by military engagement but also by a significant information war, with social media platforms like X, formerly known as Twitter playing an important role in shaping public perception. This article provides an analysis of tweets from propaganda accounts and trusted accounts collected from the onset of the war, February 2022 until the middle of May 2022 with n=40,000 total tweets. We utilise natural language processing and machine learning algorithms to assess the sentiment and identify key themes, topics and narratives across the dataset with human-in-the-loop (HITL) analysis throughout. Our findings indicate distinct strategies in how information is created, spread, and targeted at different audiences by both sides. Propaganda accounts frequently employ emotionally charged language and disinformation to evoke fear and distrust, whereas other accounts, primarily Western tend to focus on factual reporting and humanitarian aspects of the conflict. Clustering analysis reveals groups of accounts with similar behaviours, which we suspect indicates the presence of coordinated efforts. This research attempts to contribute to our understanding of the dynamics of information warfare and offers techniques for future studies on social media influence in military conflicts.
• Abstract（参考訳）: ウクライナにおける紛争は、軍事的関与だけでなく、重要な情報戦争によっても特徴づけられてきた。 この記事は、2022年2月から2022年5月半ばにかけての戦争の開始時から収集されたプロパガンダアカウントと信頼できるアカウントからのツイートを、n=40,000の全ツイートで分析する。 自然言語処理と機械学習アルゴリズムを利用して、感情を評価し、主要なテーマ、トピック、物語をデータセット全体にわたって、Human-in-the-loop (HITL)分析によって識別する。 以上の結果から,情報生成・拡散・ターゲットの仕方において,両面から異なる視点を対象とする異なる戦略が示唆された。 プロパガンダのアカウントは、しばしば恐怖や不信を喚起するために感情に満ちた言語と偽情報を使うが、他のアカウント、特に西部のアカウントは、紛争の事実報告と人道的側面に焦点を当てる傾向にある。 クラスタリング分析により,類似した行動を示すアカウント群が明らかになった。 本研究は、情報戦のダイナミクスの理解に寄与し、軍事紛争におけるソーシャルメディアの影響に関する今後の研究のための技術を提供する。

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