不安を抱かせる極右の台頭は、暴動後の投稿に関する私たちの観察を通じて明らかになります。51,000件のメッセージを対象とした厳密な分析により、過激な言説の絡み合いが浮かび上がります。これらの情報の流れに直面し、過激化がどのように深く制度への不信感を根付かせる活気ある生態系を育むのかを理解する必要があります。この研究は、意見形成を形作る操作や虚偽の主張が混在する相互接続されたネットワークを明らかにします。この社会政治的ダイナミクスに関する真実の追求は、現代社会にとって極めて重要な緊急性を持っています。
暴動後の投稿の分析
現在、1,100人以上が2024年夏の暴動に関連する告発に直面しています。その中の限られた人数がオンライン活動から生じた犯罪により訴追されています。12週間から7年にわたる投獄の判決は、ソーシャルメディア上で激しい批判を引き起こしました。投稿の元となる人々はしばしば言論の自由の擁護者として紹介され、彼らのメッセージは軽視され、単なる挑発として扱われることが多いです。
問題のある投稿は、X、Instagram、Facebookなどの一般的なソーシャルメディアプラットフォームで拡散され、極右により関連付けられることの多いネットワークではありませんでした。ほとんどのメッセージは個人のページで共有されましたが、公共のグループでの一部はオンラインコミュニティ内での帰属意識や承認感を強化しました。
オンライングループのマッピング
調査は、告発された人々がアクセスするFacebookグループの特定に向けられました。オンラインでの犯罪に関与したか暴徒に対する支持を表明したメンバーと直接関連するため、3つのグループが選ばれました。これに13の他のグループとの接続が明らかになり、ほとんどが公開されていました。これらのグループはすべてモデレーターを共有しており、交流の際のある程度の均一性に寄与しています。
モデレーターと管理者の役割
モデレーターは重要な役割を担っています。彼らはメンバーシップのリクエストを承認し、禁止を発行し、コンテンツを監視します。管理者はグループ設定の調整や新しいモデレーターの追加など、追加の特権を持っています。
共有コンテンツのカテゴライズ
分析はメッセージの類型に焦点を当てました。研究者は、グループ設立から2025年5月までに生成された合計123,000件の投稿を調査し、そのうち51,000件が極右風の内容を含んでいることを確認しました。徹底的なカテゴライズにより、反移民、ナティビズム、アイデンティティの否定などのテーマが明らかになりました。
カテゴライズのためのAIツールの使用
分類手法は高度化し、人工知能ツールが統合されました。これにより、人間の分析結果とAIモデルの結果を照合し、結果の信頼性を強化しました。統計学者によって評価されたモデルの性能は、その頑強さが同様の学術研究に照らして確認され、精度94.7%を達成しました。
不信感にまみれたコミュニティ
研究されたグループ内で、生態系が発展しました。メンバーは政府とその制度に対する深い不信感を共有しています。これらの人々は、しばしば幻滅を感じ、自らの社会的立場に関する深刻な不満によって形作られたアイデアを交換します。彼らは、自分たちの言論の自由が脅かされているという確信を表明しており、それが彼らの怒りとフラストレーションを煽ります。
このオンライン環境内で極端なアイデアの拡散メカニズムが恐ろしい勢いで強化されています。誤情報のウィルス性は、外国人嫌悪や陰謀論の感情を根付かせ、心配な急進化の動きを示しています。詐欺におけるAIの利用増加に関する記事は、誤情報との闘いの重要性を強化しています。
個々の認識の分析
これらのオンラインフォーラムに参加している個人は、現実の懸念と深く根付いたイデオロギーの間を行き来しています。社会的亀裂は、感情的支援と徐々に過激化するネットワークが混在するところに接続されているようです。人種的憎悪を広める投稿が増え、グループメンバー内でますます懸念される反響を助長しています。
これらのコミュニティ内での相互作用のスパイラルは、単なるディスカッションを超え、個人的な意見の名の下にヘイトスピーチの正常化を目指しています。このダイナミクスは、最近の記事で触れられているように、大衆にアクセス可能な異常な空間における誤情報のメカニズムの深い分析と、より高い警戒が必要であることを強調しています。
したがって、極右のイデオロギーの拡散は、現代のメディア環境における大きな課題を示しており、公共領域に影響を与えるだけでなく、民主的価値の集合的な認識にも影響を及ぼしています。この過激化の探求には、その社会への影響を考慮して持続的な注意が必要です。極右に向けられた投稿の分析は、専門家の見解を受けてより深く調査されるに値します。ジュリアーノ・ダ・エンポリがその研究で取り上げたように。
暴動後の投稿分析に関するよくある質問
暴動後の51,000件の投稿分析の主な目的は何でしたか？
主な目的は、2024年夏の暴動を巡るオンラインコミュニティの動員の仕方を理解し、Facebook上で浮かび上がった極右の過激化のテーマを探ることでした。
この分析のために投稿をどのように選びましたか？
投稿は、暴動に関連して起訴されたメンバーを含む3つの公開Facebookグループから選ばれ、グループ設立から2025年5月までに共有されたすべてのテキストコンテンツをキャプチャしました。
分析中にどのようなコンテンツカテゴリを特定しましたか？
私たちは、反体制派、反移民、移民の悪魔化、ナティビズム、極右のアイデンティティや存在を含むいくつかのコンテンツカテゴリを特定しました。
分析結果の信頼性はどのように確認しましたか？
信頼性は、人間の評価者との比較によって確認され、AIツールの判断とアノテーターの判断の間に93%の一致を達成しました。
Facebookの投稿を分類するためにどのツールを使用しましたか？
極右の過激化を示すキーワードやフレーズに基づいて投稿を分類するために、OpenAIのAPIを通じてChatGPT 4.1を使用しました。
分析した投稿の総数およびその減少方法は何でしたか？
当初123,000件の投稿を分析しましたが、カテゴリ分類の厳密さにより、最終的には51,000件のテキストメッセージに集中しました。
Facebookグループのモデレーションは共有されるコンテンツの種類にどのように影響しますか？
モデレーターや管理者は投稿の管理において重要な役割を果たし、極右のコンテンツを含む特定のタイプのコンテンツが正常化されて共有される環境を創出するのに役立っています。
分析の結果は、オンラインでの極右の過激化を理解するためにどのように活用されていますか？
結果は、過激化を促す社会的ダイナミクスやナラティブの洞察を提供し、研究者や政策立案者がオンラインにおける過激主義に対抗する戦略を策定するのを可能にします。
この種のオンラインコンテンツの分析において、どのような課題がありましたか？
課題には、誤って分類されたメッセージが含まれる可能性や、カテゴライズプロセスが厳格かつ透明であることを確認する必要がありました。
