論文の概要: OSINT or BULLSHINT? Exploring Open-Source Intelligence tweets about the Russo-Ukrainian War
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.03599v1
- Date: Tue, 05 Aug 2025 16:06:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-06 18:18:56.066439
- Title: OSINT or BULLSHINT? Exploring Open-Source Intelligence tweets about the Russo-Ukrainian War
- Title(参考訳): OSINT or BULLSHINT? ロシア・ウクライナ戦争に関するオープンソース・インテリジェンス・ツイートを探る
- Authors: Johannes Niu, Mila Stillman, Anna Kruspe,
- Abstract要約: 本稿では,ロシア・ウクライナ戦争におけるオープンソース・インテリジェンス(OSINT)の役割について考察する。
我々は、リアルタイムの軍事的エンゲージメントについて議論する約1,040人のユーザーから200万近いツイートを分析した。
我々は,OSINTコミュニティ内のコミュニケーションパターンと普及戦略を明らかにする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.0988135174326101
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper examines the role of Open Source Intelligence (OSINT) on Twitter regarding the Russo-Ukrainian war, distinguishing between genuine OSINT and deceptive misinformation efforts, termed "BULLSHINT." Utilizing a dataset spanning from January 2022 to July 2023, we analyze nearly 2 million tweets from approximately 1,040 users involved in discussing real-time military engagements, strategic analyses, and misinformation related to the conflict. Using sentiment analysis, partisanship detection, misinformation identification, and Named Entity Recognition (NER), we uncover communicative patterns and dissemination strategies within the OSINT community. Significant findings reveal a predominant negative sentiment influenced by war events, a nuanced distribution of pro-Ukrainian and pro-Russian partisanship, and the potential strategic manipulation of information. Additionally, we apply community detection techniques, which are able to identify distinct clusters partisanship, topics, and misinformation, highlighting the complex dynamics of information spread on social media. This research contributes to the understanding of digital warfare and misinformation dynamics, offering insights into the operationalization of OSINT in geopolitical conflicts.
- Abstract(参考訳): 本稿は,ロシア・ウクライナ戦争におけるオープンソース・インテリジェンス(OSINT)の役割について考察する。
2022年1月から2023年7月までのデータセットを利用して、約1,040人のユーザの200万近いツイートを分析し、リアルタイムの軍事的エンゲージメント、戦略的分析、紛争に関連する誤情報について議論した。
感情分析,パルチザン検出,誤情報識別,名前付きエンティティ認識(NER)を用いて,OSINTコミュニティ内のコミュニケーションパターンと普及戦略を明らかにする。
重要な発見は、戦争による出来事の影響、ウクライナとロシアのパルチザン派支持のニュアンスな分布、そして潜在的に情報に対する戦略的操作によって大きな否定的な感情が浮かび上がっていることを示している。
さらに,コミュニティ検出技術を適用し,異なるクラスタの参加関係,話題,誤報を識別し,ソーシャルメディアに広がる情報の複雑なダイナミクスを明らかにする。
この研究は、デジタル戦争と誤情報力学の理解に寄与し、地球政治紛争におけるOSINTの運用に関する洞察を提供する。
関連論文リスト
- Propaganda and Information Dissemination in the Russo-Ukrainian War: Natural Language Processing of Russian and Western Twitter Narratives [0.0]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-02T15:52:04Z) - Artificial Intelligence in Brazilian News: A Mixed-Methods Analysis [0.0]
本研究は,2023年7月1日から2024年2月29日までに発行されたブラジルのメディアから,13の人気ニュースメディアから3,560件のニュース記事を分析した。
この結果から、ブラジルのAIに関するニュースは、職場やプロダクトのローンチにおけるアプリケーションに関連するトピックに支配されていることが明らかになった。
この分析はまた、業界関連企業の存在が顕著に強調され、企業の課題が国内のニュースに強く影響していることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-22T20:52:51Z) - PropaInsight: Toward Deeper Understanding of Propaganda in Terms of Techniques, Appeals, and Intent [71.20471076045916]
プロパガンダは世論の形成と偽情報の拡散に重要な役割を果たしている。
Propainsightはプロパガンダを体系的に、技術、覚醒的魅力、そして根底にある意図に分解する。
Propagazeは、人間の注釈付きデータと高品質な合成データを組み合わせる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-19T06:28:18Z) - DisTrack: a new Tool for Semi-automatic Misinformation Tracking in Online Social Networks [46.38614083502535]
DisTrackは、自然言語処理(NLP)ソーシャル・ネットワーク・アナリティクス(SNA)とグラフ視覚化を組み合わせることで、誤情報の拡散に対抗するように設計されている。
このツールは、デジタル環境に散在する誤報のダイナミックな性質を捉え、分析するために調整されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-01T15:17:33Z) - News and Misinformation Consumption in Europe: A Longitudinal
Cross-Country Perspective [49.1574468325115]
本研究では,欧州4カ国における情報消費について検討した。
フランス、ドイツ、イタリア、イギリスのニュースメディアアカウントから3年間のTwitter活動を分析した。
信頼性のある情報源が情報ランドスケープを支配していることを示しているが、信頼性の低いコンテンツは依然としてすべての国に存在している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-09T16:22:10Z) - Understanding the Humans Behind Online Misinformation: An Observational
Study Through the Lens of the COVID-19 Pandemic [12.873747057824833]
われわれは、新型コロナウイルスのツイート3200万件と過去のツイート1600万件を分析した大規模な調査を行っている。
新型コロナウイルスの感染拡大に伴う誤情報を広めるユーザの行動と心理の理解と、非新型コロナウイルス領域における誤情報を共有しようとする歴史的傾向との関係に焦点をあてる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-12T16:42:53Z) - Detecting Human Rights Violations on Social Media during Russia-Ukraine
War [1.2599533416395763]
現代のロシアとウクライナの軍事紛争は、透明性のある情報共有を可能にするソーシャルメディアの重要な役割を露呈している。
ソーシャルメディアプラットフォームは、人権侵害(HRV)を監視・記録するための効果的な手段として機能する可能性がある
本研究は、ソ連後における独立系ニュースを読むための主要なソーシャルメディアプラットフォームであるTelegramのデータ分析に焦点を当てた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-06T12:59:03Z) - From Curious Hashtags to Polarized Effect: Profiling Coordinated Actions
in Indonesian Twitter Discourse [6.458496335718509]
デジタル空間における協調的なキャンペーンは、実際の抗議や暴動を通じて政治的分極と安全保障への脅威を引き起こす可能性から、ますます重要な研究領域となっている。
インドネシアのTwitter談話における協調行動の2つのケーススタディについて紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-16T13:17:30Z) - Rumor Detection with Self-supervised Learning on Texts and Social Graph [101.94546286960642]
異種情報ソース上での自己教師型学習を対照的に提案し,それらの関係を明らかにするとともに,噂をよりよく特徴付ける。
我々はこの枠組みをSRD(Self-supervised Rumor Detection)と呼ぶ。
3つの実世界のデータセットに対する大規模な実験により、ソーシャルメディア上での噂の自動検出におけるSRDの有効性が検証された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-19T12:10:03Z) - Twitter Dataset on the Russo-Ukrainian War [68.713984286035]
Twitter APIから現在進行中のデータセットの取得を開始しています。
データセットは770万人のユーザーを起源とする5730万ツイートに達している。
我々は、最初のボリュームと感情分析を適用し、データセットはトピック分析、ヘイトスピーチ、プロパガンダ認識、ボットネットのような潜在的な悪意のあるエンティティを示すためにさらに探索的な調査に使用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-07T12:33:06Z) - Mining Disinformation and Fake News: Concepts, Methods, and Recent
Advancements [55.33496599723126]
偽ニュースを含む偽ニュースは 爆発的な成長により グローバルな現象になっています
偽情報や偽ニュースを検知する最近の進歩にもかかわらず、その複雑さ、多様性、多様性、事実チェックやアノテーションのコストが原因で、いまだに自明ではない。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-02T21:01:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。