Online extremism is a growing and pernicious problem, and increasingly linked to real-world violence. We introduce a new resource to help research and understand it: ExtremeBB is a structured textual dataset containing nearly 44M posts made by more than 300K registered members on 12 different online extremist forums, enabling both qualitative and quantitative large-scale analyses of historical trends going back two decades. It enables us to trace the evolution of different strands of extremist ideology; to measure levels of toxicity while exploring and developing the tools to do so better; to track the relationships between online subcultures and external political movements such as MAGA and to explore links with misogyny and violence, including radicalisation and recruitment. To illustrate a few potential uses, we apply statistical and data-mining techniques to analyse the online extremist landscape in a variety of ways, from posting patterns through topic modelling to toxicity and the membership overlap across different communities. A picture emerges of communities working as support networks, with complex discussions over a wide variety of topics. The discussions of many topics show a level of disagreement which challenges the perception of homogeneity among these groups. These two features of mutual support and a wide range of attitudes lead us to suggest a more nuanced policy approach than simply shutting down these websites. Censorship might remove the support that lonely and troubled individuals are receiving, and fuel paranoid perceptions that the world is against them, though this must be balanced with other benefits of de-platforming. ExtremeBB can help develop a better understanding of these sub-cultures which may lead to more effective interventions; it also opens up the prospect of research to monitor the effectiveness of any interventions that are undertaken.


翻译:在线极端主义是一个日益严重和有害的问题,而且日益与现实世界暴力相关。我们引入了一种新的资源来帮助研究和理解它:极端BB是一个结构化的文本数据集,由超过300K的注册成员在12个不同的在线极端主义论坛上制作了近44M 个文本数据集,从质量和数量上对20年前的历史趋势进行大规模分析,使我们能够追踪极端主义意识形态不同部分的演变过程;测量毒性水平,同时探索和开发更好的工具;跟踪在线亚文化与外部政治运动(如MAGA)之间的关系,并探索与误解和暴力(包括激进化和招聘)的联系。为了展示一些潜在的用途,我们应用统计和数据挖掘技术来以各种方式分析网上极端主义的格局,从发布模式到毒性和不同社区的成员重叠。 社区作为支持网络开展工作,就广泛的议题展开复杂的讨论。 许多议题的讨论表明,对于这些团体之间对同性干预前景的认同程度可能形成挑战。 相互支持和广泛理解(包括激进化和招募)的两种特征,我们运用的统计和数据挖掘技术,以各种方式分析网上极端主义的面面面面面面分析,这或许会改变世界的面面面观,但是,也意味着,它们可能逐渐消除了这些极端主义,从而改变了这些观点。

0
下载
关闭预览

相关内容

【PAISS 2021 教程】概率散度与生成式模型,92页ppt
专知会员服务
32+阅读 · 2021年11月30日
最新《自监督表示学习》报告,70页ppt
专知会员服务
85+阅读 · 2020年12月22日
最新《联邦学习Federated Learning》报告,Federated Learning
专知会员服务
86+阅读 · 2020年12月2日
【大规模数据系统,552页ppt】Large-scale Data Systems
专知会员服务
58+阅读 · 2019年12月21日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年5月27日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
计算机 | EMNLP 2019等国际会议信息6条
Call4Papers
18+阅读 · 2019年4月26日
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
人工智能 | 国际会议信息6条
Call4Papers
4+阅读 · 2019年1月4日
医学 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息4条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机 | CCF推荐会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年10月18日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月6日
Arxiv
10+阅读 · 2020年4月5日
Question Generation by Transformers
Arxiv
5+阅读 · 2019年9月14日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年5月27日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
计算机 | EMNLP 2019等国际会议信息6条
Call4Papers
18+阅读 · 2019年4月26日
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
人工智能 | 国际会议信息6条
Call4Papers
4+阅读 · 2019年1月4日
医学 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息4条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机 | CCF推荐会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年10月18日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员