論文の概要: A Social Media Analysis of Discourse on the Israel--Palestine Conflict on Telegram
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.21385v1
- Date: Fri, 17 Jul 2026 17:52:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.322977
- Title: A Social Media Analysis of Discourse on the Israel--Palestine Conflict on Telegram
- Title（参考訳）: イスラエルにおける談話のソーシャルメディア分析--テレグラムによるパレスチナ紛争
- Abstract要約: 本研究では,2021年5月から2026年6月までの16のTelegramチャンネル,8つの親イスラエル、8つの親パレスチナからの87,617のメッセージの計算解析を行った。
感情分析、異なるパラダイムから引き出された3つのスタンス検出方法、微調整されたBERTweetモデルを組み合わせる。
微調整モデルの精度は72.1%、0.721マクロF1を5倍のクロスバリデーションで達成し、ラベルなしのベースラインを8から11ポイント上回った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.810612452609132
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Social media has become a central arena in which armed conflicts are contested, yet the pro-Israel and pro-Palestine communities on Telegram, whose broadcast architecture yields an unusually direct record of deliberate political communication, have not been systematically compared at scale. This study presents a multi-method computational analysis of 87,617 messages from sixteen Telegram channels, eight pro-Israel and eight pro-Palestine, spanning May 2021 to June 2026 and covering multiple conflict escalations. It combines sentiment analysis, three stance detection methods drawn from distinct paradigms (keyword matching, zero-shot DeBERTa via natural language inference, and a fine-tuned BERTweet model), and a framing analysis, all evaluated against 736 manually annotated messages. The fine-tuned model performed best (72.1% accuracy, 0.721 macro F1 under 5-fold cross-validation), outperforming both label-free baselines by 8 to 11 points; the baselines stalled in the low-to-mid 60s, indicating a hard ceiling for stance detection not adapted to in-domain language. The central finding emerges only when sentiment, stance, and framing are read together: the two communities deploy the same death- and victim-related vocabulary in opposite emotional registers, pro-Israel channels predominantly neutral and report-style, pro-Palestine channels markedly more negative, consistent with writing from the distinct discourse positions of acting party and affected party.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアは、武力衝突が争われる中心的な場となっているが、テレグラムの親イスラエル派と親パレスチナ派コミュニティは、その放送構造は、意図的な政治的コミュニケーションの異常な直接的な記録を生んでいるが、大規模に体系的に比較されてはいない。
本研究では,2021年5月から2026年6月までの8つのテレグラムチャンネル,8つの親イスラエル、8つの親パレスチナからの87,617個のメッセージのマルチメタル計算解析を行い,複数の競合エスカレーションをカバーした。
感情分析、異なるパラダイム(キーワードマッチング、自然言語推論によるゼロショットのDeBERTa、微調整されたBERTweetモデル)から引き出された3つのスタンス検出方法、フレーミング分析を組み合わせる。
精度72.1%の精度、0.721マクロF1を5倍のクロスバリデーションで達成し、ラベルなしベースラインを8から11ポイント上回った。
中心的な発見は、感情、姿勢、フレーミングが一緒に読まれるときにのみ現れる: 2つのコミュニティは同じ死と犠牲者に関連する語彙を、反対の感情レジスターに展開する。
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