An Online Scan of Extreme-Right Radicalization in Social Networks (The Case of the Russian Social Network VKontakte) = Онлайн-сканирование ультраправой радикализации в социальных сетях (на примере российской социальной сети «ВКонтакте») / A. Yu. Karpova, S. A. Kuznetsov, A. O. Savelyev, A. D. Vilnin

Уровень набора: Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Гуманитарные науки, Journal of Siberian Federal University. Humanities and Social Sciences / Сибирский федеральный университет (СФУ) = 2008-Альтернативный автор-лицо: Karpova, A. Yu., philosopher, Professor of Tomsk Polytechnic University, Doctor of Social Sciences, 1968-, Anna Yurievna;Kuznetsov, S. A., specialist in the field of information technology, Engineer of Tomsk Polytechnic University, 1985-, Sergey Anatoljeich;Savelyev, A. O., Specialist in the field of informatics and computer technology, Engineer of Tomsk Polytechnic University, 1987-, Aleksey Olegovich;Vilnin, A. D., Aleksandr DaniilovichКоллективный автор (вторичный): Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Школа базовой инженерной подготовки, Отделение социально-гуманитарных наук;Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Инженерная школа информационных технологий и робототехники, Отделение информационных технологийЯзык: английский ; резюме, rus.Страна: Россия.Резюме или реферат: The aim of the research is to develop software prototypes for studying the mechanisms of extreme right online radicalization via using the Web Mining and AI methods. We consider online radicalization as a process of transition from non-violent forms of expressing opinion online to committing violent acts offline. Online forums are becoming a “course-book” on toxic behavior and provide a cyber transition from traditional moderate political discourse to the radical rhetoric of the “hate speech”. To search targeted online communities we designed and implemented a unique algorithm for calendar-correlation analysis (CCA) of online community activity. The algorithm was tested on data from the Russian social network VKontakte. The CCA algorithm can be used as an additional tool for automated assessment of membership in extreme right ideology if having an appropriate knowledge base. We identified factors that significantly influence the efficiency of research automation on the online radicalization study.; Целью исследования является разработка прототипов программных систем для изучения механизмов крайне правой онлайн-радикализации с использованием методов веб-майнинга и искусственного интеллекта. Мы рассматриваем онлайн-радикализацию как процесс перехода от ненасильственных форм выражения мнений в Интернете к совершению насильственных действий в автономном режиме. Онлайн-форумы становятся «учебным пособием» по токсичному поведению и обеспечивают киберпереход от традиционного умеренного политического дискурса к радикальной риторике «языка ненависти». Для поиска целевых онлайн-сообществ мы разработали и внедрили уникальный алгоритм календарно-корреляционного анализа (ККA) активности онлайн- сообщества. Алгоритм был протестирован на данных из российской социальной сети «ВКонтакте». Алгоритм ККA может быть использован в качестве дополнительного инструмента для автоматической оценки принадлежности к крайне правой идеологии при наличии соответствующей базы знаний. Мы выявили факторы, существенно влияющие на эффективность автоматизации исследований по изучению онлайн-радикализации..Тематика: электронный ресурс | труды учёных ТПУ | радикализация | экстремизм | интеллектуальный анализ | вычислительные науки Ресурсы он-лайн:Щелкните здесь для доступа в онлайн | Щелкните здесь для доступа в онлайн
Тэги из этой библиотеки: Нет тэгов из этой библиотеки для этого заглавия. Авторизуйтесь, чтобы добавить теги.
Оценка
    Средний рейтинг: 0.0 (0 голосов)
Нет реальных экземпляров для этой записи

Title screen

The aim of the research is to develop software prototypes for studying the mechanisms of extreme right online radicalization via using the Web Mining and AI methods. We consider online radicalization as a process of transition from non-violent forms of expressing opinion online to committing violent acts offline. Online forums are becoming a “course-book” on toxic behavior and provide a cyber transition from traditional moderate political discourse to the radical rhetoric of the “hate speech”. To search targeted online communities we designed and implemented a unique algorithm for calendar-correlation analysis (CCA) of online community activity. The algorithm was tested on data from the Russian social network VKontakte. The CCA algorithm can be used as an additional tool for automated assessment of membership in extreme right ideology if having an appropriate knowledge base. We identified factors that significantly influence the efficiency of research automation on the online radicalization study.

Целью исследования является разработка прототипов программных систем для изучения механизмов крайне правой онлайн-радикализации с использованием методов веб-майнинга и искусственного интеллекта. Мы рассматриваем онлайн-радикализацию как процесс перехода от ненасильственных форм выражения мнений в Интернете к совершению насильственных действий в автономном режиме. Онлайн-форумы становятся «учебным пособием» по токсичному поведению и обеспечивают киберпереход от традиционного умеренного политического дискурса к радикальной риторике «языка ненависти». Для поиска целевых онлайн-сообществ мы разработали и внедрили уникальный алгоритм календарно-корреляционного анализа (ККA) активности онлайн- сообщества. Алгоритм был протестирован на данных из российской социальной сети «ВКонтакте». Алгоритм ККA может быть использован в качестве дополнительного инструмента для автоматической оценки принадлежности к крайне правой идеологии при наличии соответствующей базы знаний. Мы выявили факторы, существенно влияющие на эффективность автоматизации исследований по изучению онлайн-радикализации.

Для данного заглавия нет комментариев.

оставить комментарий.