論文の概要: Birds of a Feather Flock Together: Network-Based Detection of Coordinated Disinformation Campaigns on Telegram

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.00222v1
• Date: Tue, 22 Sep 2026 09:01:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-03 01:19:23.57669
• Title: Birds of a Feather Flock Together: Network-Based Detection of Coordinated Disinformation Campaigns on Telegram
• Title（参考訳）: フェザー群集の鳥たち:テレグラム上での協調的偽情報キャンペーンのネットワークによる検出
• Abstract要約: 偽情報を拡散する未知のTelegramアカウントを発見するためのグラフベースの手法を提案する。 このアプローチを用いて、これまで知らなかった37の偽情報チャンネル(3倍増加)を同定する。 この結果から,Telegramの誤報が密接な相互接続クラスタ内に広がり,86K以上の同一メッセージが複数のチャネルに共有されていることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In recent years, disinformation has increasingly proliferated across social networks. The firing of fact-checkers from Meta and the disbanding of Twitter's Trust and Safety Council suggest that this trend will continue to escalate. While disinformation sources (e.g., social network accounts) can sometimes be identified, new accounts emerge daily, making tracking a moving target. In this work, we propose a graph-based methodology to discover previously unknown Telegram accounts that spread disinformation. Starting from a set of verified disinformation groups, we examine their interconnections and identify new accounts that contribute to the dissemination of false narratives. Our approach is language-agnostic, as it relies solely on structural relationships between accounts rather than analyzing their message content. Using this approach, we identify 37 previously unknown disinformation channels (a threefold increase). We demonstrate that Telegram channels display extremely dogmatic behavior with up to 80% of messages being labeled as propaganda. Our findings reveal that misinformation on Telegram spreads within tightly interconnected clusters, in some cases, with over 86K identical messages being shared to multiple channels, suggesting coordinated disinformation campaigns.
• Abstract（参考訳）: 近年、ソーシャル・ネットワーク全体で偽情報の拡散が進んでいる。 Metaからのファクトチェッカーの解雇とTwitterのトラスト・アンド・セーフティ・カウンシルの解散は、この傾向が今後もエスカレートし続けることを示唆している。 偽情報ソース(例えばソーシャルネットワークアカウント)を識別する場合もあるが、新しいアカウントが毎日出現し、移動ターゲットを追跡する。 本研究では,偽情報を拡散する未知のTelegramアカウントを発見するためのグラフベースの手法を提案する。 検証された偽情報グループの集合から、それらの相互関係を調べ、偽の物語の普及に寄与する新しいアカウントを同定する。 我々のアプローチは、メッセージの内容を分析するのではなく、アカウント間の構造的関係にのみ依存するため、言語に依存しない。 このアプローチを用いることで,これまで知られていなかった37の偽情報チャネル(3倍増加)を同定する。 最大80%のメッセージがプロパガンダとしてラベル付けされている。 その結果,Telegram 上の誤報は密接な相互接続クラスタ内に広がり,86K 以上の同一メッセージが複数のチャネルに共有され,協調的な偽情報キャンペーンが提案されている。

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