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预测模型检测社交媒体上潜在的极端主义宣传

放大字体  缩小字体 2024-04-18 21:14  浏览次数:34 来源:本站编辑    

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宾夕法尼亚州立大学信息科学与技术学院的研究人员表示,激进的伊斯兰国组织(简称ISIS)在2019年失去了其实际领土,但它在社交媒体上仍然是一支活跃的力量,他们开始更好地了解该组织的在线战略。

在他们发表在《社交媒体分析与挖掘》杂志上的研究中,研究人员分析了x(以前称为twitter)上的大量活动数据集,开发了一个预测模型,以检测与伊斯兰国极端分子有关的用户和内容。

他们确定了潜在的宣传信息及其特征,并开发了一个图像分类器,以查找有关ISIS的推文中最常见的图像类别。他们进一步收集了潜在的ISIS支持者的推特数据集,以调查他们最近的活动。

“伊斯兰国组织及其分支机构、同情者和追随者继续操纵网络社区,传播极端主义宣传,”攻读信息学博士学位的研究生尤尼斯·卡里米(Younes Karimi)说,他是这篇论文的第一作者。

“通过研究他们的行为模式和策略,并监控他们在网上的表现,我们可以帮助社交媒体公司更及时地识别并最终限制这些账户,减少它们对在线社区的影响。”

据卡里米说,伊斯兰国组织越来越依赖社交媒体来传播宣传,削弱其竞争对手,招募同情者,尽管X等网站采取了限制其在线活动的对策。ISIS watch是一个在线频道,每天更新被跨平台即时通讯服务Telegram禁止的恐怖主义内容。据该频道报道,在2024年的前11天,它删除了近5000个恐怖主义机器人和频道。

研究人员的数据集包括从2009年到2021年的数百万条推文,这些推文与伊斯兰国组织及其宣传有关。

卡里米说:“数据集的纵向视角很重要,因为它包括2015年前后的数据,当时推特进行了一次重大打击,删除了涉及伊斯兰国组织的用户账户和内容。”“作为回应,极端分子不得不改变他们的在线策略,转向其他平台,自那次镇压以来,他们在网上的行踪鲜为人知。”

为了识别潜在的ISIS支持者,研究人员首先使用旧数据集构建了一个用户分类器。2015年之前确定的ISIS账户作为该研究的ISIS用户的标记数据。研究人员使用机器学习和自然语言处理技术来区分分享极端组织内容的用户类型。

卡里米说:“我们数据集中的用户范围很广,从已知的伊斯兰国组织成员到转发者和引用者,再到提到伊斯兰国的人。”

“我们认为,转发或引用伊斯兰国内容的用户更有可能是其附属机构或同情者,而那些只是提及内容的用户则不太可能是其支持者。然而,提者发布的推文仍然很可能与ISIS有关,并且包含与ISIS推文相似的主题,这使得提者适合被视为我们的非ISIS用户和ISIS用户的非琐碎对应。”

研究人员随后分析了这些推文,以确定他们所谓的“候选人宣传”。他们将2015年之前已知的伊斯兰国组织账户在旧数据集中使用的话题与2015年之后潜在分支机构和支持者在最近数据集中发布的内容进行了比较。

他们从三个角度检查了这些推文。第一种是不正常的参与,它识别出的内容以共享的方式无处不在、持续不断。

卡里米说:“我们制定并采用了一种方法来自动检测大规模广泛传播的潜在宣传信息。”“我们的方法确定了数据集中关注者很少,但其内容通过转发和点赞被广泛传播的用户。”

第二个角度研究了基于意识形态的文字和图像,研究人员说,这些文字和图像通常是为了引起情感反应并影响大量受众。

研究人员检查内容的第三个角度涉及标签。

卡里米说:“伊斯兰国组织的支持者和分支机构招募人们转发标签,以创造流行的想法,比如强烈的宗教暗示,并策划群组信息,以提高该组织的品牌知名度,确保信息的持久性。”

ISIS在推特上使用最多的标签包括“伊斯兰国”、“哈里发新闻”、“紧急”、“哈里发国”和“ISIS”。

由于这种方法关注的是用户和用户内容,研究人员表示,它可以应用于X以外的其他社交媒体平台。

卡里米说:“我们的研究可以帮助社交媒体安全团队追踪潜在的极端主义账户,识别他们的支持者和放大者,防止他们扩大社区所需的宣传传播。”“及时这样做可能有助于执法部门和政府机构对极端主义的干预努力。”

更多信息:Younes Karimi等人,Twitter ISIS用户和宣传的纵向数据集和分析,社交网络分析和挖掘(2024)。引文:预测模型检测到社交媒体上潜在的极端主义宣传(2024年1月26日)检索自2024年1月28日https://techxplore.com/news/2024-01-potential-extremist-propaganda-social-media.html此文档受版权保护。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外,未经书面许可,不得转载任何部分。内容仅供参考之用。

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