ロシア・ウクライナ戦争中のSNSでの会話
ロシア・ウクライナ紛争に関するオンラインの議論やデマを調査中。
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ロシアとウクライナの対立は、特にツイッターでのソーシャルメディアでの議論を増加させてる。この話は、オンラインでの戦争についての人々の話し方を見てみる。ウクライナを支持する人たちとロシアを支持する人たちの両方に焦点を当ててる。ソーシャルメディアプラットフォームはみんなが意見をシェアできる場だけど、誤情報や国家によるオンラインキャンペーンが広がる余地もある。
対立の背景
ウクライナとロシアの緊張は長いこと続いてる。2014年にロシアがクリミアを併合したことで事態はエスカレートした。2022年2月21日にロシアはウクライナの2つの地域を独立したと認め、数日後の2月24日にフルスケールの侵攻を開始した。この動きはソーシャルメディアでの多くの活動を引き起こし、一般市民や国家関係者がそのことについてたくさん投稿した。
ソーシャルメディアの役割
ソーシャルメディアは現代の対立で重要な役割を果たしている。人々が意見をシェアしたり、助けを求めたり、人権侵害を報告したりするプラットフォームを提供してる。しかし、国家がプロパガンダや誤情報を広める余地もあって、人々がオンラインで見たものを信じるのが難しくなってる。続いている危機を考えると、ツイッター上でどんな会話がされているのか、そしてそれが現実世界の出来事とどう関連しているのかを調べることが重要だ。
ツイッターの議論の研究
ロシア・ウクライナ戦争についてツイッターでの会話を分析するために、人々がシェアしている投稿の種類とそれをシェアしている人を見てみた。
コンテンツの種類
最初に、ツイッターでシェアされているコンテンツを見た。ウクライナを支持する投稿がロシアを支持するものよりも多いことがわかった。オンラインの会話は、ロシアの侵攻や国連での議論などの重要なイベントの時に急増することが多かった。
メインコンテンツに加えて、多くのURLもシェアされているのを見た。これらのリンクの多くはニュース記事へのものでしたが、ポルノやスパムコンテンツのような関係のないサイトへのリンクもあった。
ユーザーの理解
次に、これらの投稿の背後にいるのは誰なのかを調べた。多くの新しいユーザーが議論に参加しているのが見られ、いくつかは自動化されたアカウント、いわゆるボットの可能性が高い。これらのアカウントは、対立の間に特定のメッセージを増幅する役割を果たしているかもしれない。
地域や言語によって、人々の参加の仕方に大きな違いがあることもわかった。例えば、欧米の人々はウクライナを支持する傾向があり、アフリカの特定の地域や亜大陸の人々はロシアを支持する傾向があった。
会話の毒性
議論のもう一つの重要な側面は、投稿の毒性レベルだった。ロシアに関連する会話は、ウクライナについてのものよりも明らかに毒性が強かった。これは、プーチンやトランプのような人物を話題にするときに攻撃的で憎悪に満ちたコメントが含まれる。
このような毒性は、特定の国でツイートが抑制される原因となることがある。例えば、ヨーロッパの国々では多くのツイートがブロックされていて、その多くがロシアのアカウントからのものでした。
データ収集と分析
この研究は、2022年の2月21日から3月5日までの特定の期間中にツイッターから大量のデータを収集した。データは、対立に関連するキーワードに焦点を当ててツイッターのAPIを使って集められた。
場所の特定
ツイッターはユーザーがツイートに場所をタグ付けすることを許可していて、これがどこから多くのツイートが来ているのかを特定するのに役立った。研究の結果、多くのツイートに位置情報が含まれていて、多くは西側の国からのもので、インドや限られた数のロシアからのものもあった。
毒性スコア
ツイートの毒性レベルを分析するために、コメントの厳しさに基づいて評価するツールを使った。ロシア支持のハッシュタグを含むツイートの約14.7%が毒性ありとされ、ウクライナ支持のものはわずか5.9%だった。この毒性は主に西側諸国、特にアメリカやNATOに向けられ、ウクライナ支持のツイートはロシアとその指導者を批判することが多かった。
抑制されたツイート
この研究は、特定の国で抑制されたツイートも調べた。この行動は、現地の当局がツイッターに特定のツイートへのアクセスをブロックするよう求めたことを示している。データは、これらの抑制された投稿の大多数がロシアのアカウントから来ていることを示していて、戦争に関するナarrティブを制御しようとする大きな努力があることを示唆している。
新しいユーザーとボット
侵攻の時期に新しいユーザーがツイッターに参加しているのが目立つトレンドだった。これらのユーザーの多くは、対立前は議論に参加していなかったかもしれない。
ボットの活動
この研究は、これらの新しいアカウントの中にボットがどれだけいるかを特定するツールを使用した。結果は、特にロシア支持の投稿の中に多くのボットに似た活動があることを示していた。興味深いことに、ウクライナ支持の自動化されたアカウントも見られたが、彼らは異なる行動を示しているようだった。
ユーザーの相互作用
これらの議論のダイナミクスをさらに理解するために、ユーザー間の相互作用を調べた。分析の結果、多くのユーザーが自分の意見に賛同するツイートをリツイートしたり返信したりしていて、会話の極端化に寄与していることがわかった。
コミュニティの形成
ロシア支持のグループ内には、2つの種類のコミュニティがあった。一つはロシアのナラティブを支持するコミュニティで、もう一つはロシアを批判するためにロシア支持のハッシュタグを使ったコミュニティだった。ウクライナ支持のユーザーに関しては、よりまとまったリーダーシップがあり、異なるクラスターは少なかった。
主な発見
この記事では、対立中のツイッター上の会話に関していくつかの重要なポイントを特定した。まず、ウクライナ支持のコンテンツがロシア支持のものよりもはるかに多かった。次に、オンラインの議論と現実世界のイベントとの明確な関連付けがあった。最後に、ロシア支持のハッシュタグの会話の毒性がはるかに高かった。
制限と今後の研究
この分析は、対立に関する会話を明らかにするが、限界もある。このデータセットは主に西側の視点を反映している。ロシアが侵攻後すぐにツイッターへのアクセスをブロックしたため、今後の研究では、ロシアで人気のあるVKのような他のプラットフォームを探求して、よりバランスの取れた見解を得ることができるかもしれない。
さらに、反対の側のハッシュタグを使って批判を表現しているユーザーが多いため、投稿を理解する方法を改善するためのさらなる研究が必要だ。
結論
ロシア・ウクライナ戦争を巡るオンラインの議論は複雑で多面的だ。ソーシャルメディアが情報を広める重要な役割を果たし続ける中で、これらのダイナミクスを理解することがますます重要になっている。ユーザーの行動、情報の広まり、ボットの存在を分析することで、現代の対立の性質や公的意見を形成するデジタルプラットフォームの役割についての貴重な洞察が得られる。
タイトル: An Analysis of Twitter Discourse on the War Between Russia and Ukraine
概要: On the 21st of February 2022, Russia recognised the Donetsk People's Republic and the Luhansk People's Republic, three days before launching an invasion of Ukraine. Since then, an active debate has taken place on social media, mixing organic discussions with coordinated information campaigns. The scale of this discourse, alongside the role that information warfare has played in the invasion, make it vital to better understand this ecosystem. We therefore present a study of pro-Ukrainian vs. pro-Russian discourse through the lens of Twitter. We do so from two perspectives: (i) the content that is shared; and (ii) the users who participate in the sharing. We first explore the scale and nature of conversations, including analysis of hashtags, toxicity and media sharing. We then study the users who drive this, highlighting a significant presence of new users and bots.
著者: Haris Bin Zia, Ehsan Ul Haq, Ignacio Castro, Pan Hui, Gareth Tyson
最終更新: 2023-06-20 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2306.11390
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2306.11390
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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