Подход к оценке взаимосвязей сообществ социальных медиа на базе тематического сходства текстового контента (на примере сообществ социально активных отцов и сообществ с признаками радикализации)

Автоматизация исследований онлайн-радикализации относится к числу актуальных задач современной социологии. С одной стороны, доступность интернет-данных, в том числе данных социальных сетей, предоставляет уникальные возможности с точки зрения полноты охвата исследуемых явлений и процессов. С другой стороны, несмотря на возросшую доступность инструментов Data Science, эффективность их использования зависит в равной степени как от соответствующих навыков, так и от компетентности в прикладной предметной области. В текущей работе представлен опыт междисциплинарной исследовательской группы в адаптации и применении инструментов автоматизированного сбора и предварительной обработки данных об онлайн-радикализации. Рассмотрен инструментарий оценки значимости слов в постах на основе статистической меры TF-IDF применительно к задаче оценки взаимосвязей сообществ социально активных отцов, аффилированных с организациями «Союз Отцов» и «Совет отцов», и сообществ с признаками радикализации, относящихся к различным идеологическим платформам. Исследование выполнено на базе открытых данных социальной сети «ВКонтакте». Сбор данных реализован с использованием API социальной сети. Сбор и обработка персональных данных не осуществлялись.
Результаты экспериментальной апробации показали наличие в отдельных случаях устойчивых взаимосвязей между рассматриваемыми группами сообществ. Результаты могут быть использованы в процессах поддержки принятия решений при планировании региональных политик в отношении семьи и детства, а также при планировании мероприятий по профилактике деструктивного информационного-психологического воздействия.

1. Hall M., Logan M.K., Ligon G.S., Derrick D.C. Do Machines Replicate Humans? Toward a Unified Understanding of Radicalizing Content on the Open Social Web // Policy & Internet. – 2019. – Vol. 12. –Is. 3. – P. 109–138.

2. Grover T., Mark G. Detecting Potential Warning Behaviors of Ideological Radicalization in an AltRight Subreddit // Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media. – 2019. – Vol. 13. – Is. 01. – P. 193–204.

3. Deem A. The Digital Traces of #whitegenocide and Alt-Right Affective Economies of Transgression // International Journal of Communication. – 2019. – No. 13. – P. 3183–3202.

4. Lara-Cabrera R., Pardo A.G., Benouaret K., Faci N., Benslimane D., Camacho D. Measuring the Radicalisation Risk in Social Networks // IEEE Access. – 2017. – No. 5. – P. 10892–10900.

5. Alvari H., Sarkar S., Shakarian P. Detection of Violent Extremists in Social Media // Proceedings of the 2nd International Conference on Data Intelligence and Security (ICDIS). – 2019. – P. 43–47.

6. Mussiraliyeva S., Bolatbek M., Omarov B., Medetbek Z., Baispay G., Ospanov R. On Detecting Online Radicalization and Extremism Using Natural Language Processing // Proceedings of the 21st International Arab Conference on Information Technology (ACIT). – 2020. – P. 1–5.7. Lee D.H., Kim Y.R., Kim H.J., Park S.M., Yang

7. Y.J. Fake News Detection Using Deep Learning // Journal of Information Processing Systems. – 2019. – Vol. 15. – Is. 5. – P. 1190–1130.

8. Zareie A., Sheikhahmadi A., Jalili M., Fasaei M.S.K. Finding influential nodes in social networks based on neighborhood correlation coefficient // Knowledge-Based Systems. – 2020. – No. 194. – P. 105580.

9. Tsapatsoulis N., Djouvas C. Opinion Mining From Social Media Short Texts: Does Collective Intelligence Beat Deep Learning? // Frontiers in robotics and AI. – 2019. – No. 5. – P. 138.

10. Rowe M., Saif H. Mining Pro-ISIS Radicalisation Signals from Social Media Users // Proceedings of the 10th International AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM 2016). – 2016. – P. 329–338.

11. Francisco M., Castro J.L. A fuzzy model to enhance user profiles in microblogging sites using deep relations // Fuzzy Sets and Systems. – 2020. – No. 401. – P. 133-149.

12. Borum R. Understanding the terrorist mind-set // FBI Law Enforcement Bulletin. – 2003. – No. 72. – P. 7–11.

13. Hamm M., Spaaj R. Lone Wolf Terrorism in America: Using Knowledge of Radicalization Pathways to Forge Prevention Strategies: textbook. – Washington: The United States Department of Justice, 2015. – 28 p.

14. McCauley C., Moskalenko S. Mechanisms of Political Radicalization: Pathways toward Terrorism // Terrorism and Political Violence. – 2008. – Vol. 20. – Is. 3. – P. 415–433.

15. Thompson R. Radicalization and the Use of Social Media // Journal of Strategic Security. – 2011. – No. 4. – P. 167–189.

16. Borum R. Radicalization into Violent Extremism I: A Review of Social // Journal of Strategic Security. – 2011. – No. 4. – P. 7–35.

17. Tang L., Liu H. Community Detection and Mining in Social Media: textbook. – San Rafael: Morgan & Claypool Publishers, 2010. – 138 p.

18. Zafarani R., Abbasi M.A., Liu H. Social Media Mining: An Introduction: textbook. – Cambridge: Cambridge University Press, 2014. – 332 p.

19. Ильдарханова Ч.И., Савельев А.О., Вильнин А.Д., Карпова А.Ю., Кайда А.Ю., Кузнецов С.А., Ширыкалов А.М., Максимова Н.Г. Социологическое исследование «Сетевые взаимодействия социально активных отцов: норма и отклонение (анализ социальных сетей профильных НКО») // База данных социологического исследования (свидетельство о государственной регистрации базы данных RU 2021621866 от 03.09.2021).