اخبار جعلی در توئیتر فارسی: سنجش میزان اثرگذاری و نفوذ نیروهای سایبری در هسته و مرکزیت شبکه‌گفتگوی توئیتر در دوران‌کرونا و شناسایی جغرافیای‌سیاسی نیروها

نوع مقاله : علمی ـ پژوهشی

نویسندگان

1 استاد ارتباطات، دانشکدة علوم اجتماعی، دانشگاه تهران، تهران، ایران.

2 دانشجوی دکترای ارتباطات، دانشگاه تهران، تهران، ایران.

3 دانشیار ارتباطات، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه تهران، تهران، ایران.

چکیده
هدف این تحقیق، شناخت جغرافیای‌سیاسی نیروهای سایبری در توئیتر فارسی و سنجش وضعیت اثرگذاری این کاربران در شبکه‌گفتگوی دوران‌کرونا است. پرسش پژوهش این است: آیا اخبار جعلی منتشر شده توسط نیروهای سایبری در دوره کرونا اثرگذار بوده و در توئیتر فارسی برجسته شده است؟ در این راستا بیش از چهار میلیون توئیت استخراج و مورد تحلیل و تفسیر قرار گرفته است. با شناسایی نیروهای سایبری در 11خوشه و تحلیل شبکه آنها، حضور و اثرگذاری برجسته نیروهای سایبری و جعلی در خوشه‌های: سلطنت‌طلبان، اصول‌گرایان، سازمان مجاهدین خلق (معروف به منافقین)، عرفان‌حلقه، خوشه طرفداران مدعی مهدی موعود، و خوشه‌ای مخالفان ‌حکومت مشخص شد. یکی از یافته ها نشان می دهد یکی از خوشه های اصول گرایی که با 80 درصد حضور نیروهای سایبری، به طور کلی جعلی شناسایی شده و خوشه‌ دیگر نیز با حضور بیش از 40 درصدی این نیروها، وضعیتی بحرانی دارد. حضور پرشمار نیروهای سایبری خوشه سلطنت‌طلبان در هسته و مرکزیت شبکه و اثرگذاری برجسته آنها یکی دیگر از از یافته‌ها است. در مجموع، مطابق یافته‌های این پژوهش و طبق شاخص‌های مرکزیت شبکه‌ای، نیروهای سایبری و جعلی تقریباً در عموم‌ خوشه‌ها به عمق و هسته هر خوشه نفوذ کرده‌اند و ما با یک حوزه‌عمومی آلوده‌ به نیروهای سایبری جعلی در توئیتر فارسی مواجه هستیم.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله English

Measuring the Effectiveness and Penetration of Fake News in the Core and Centrality of the Persian Twitter Chat Network during the Corona: Geopolitical Area of Fake Users

نویسندگان English

Hamid Abdollahyan 1
Amirali Tafreshi 2
Mehri Bahar 3
1 Professor of Communication, Faculty of Social Sciences, University of Tehran, Tehran, Iran
2 Ph.D. Candidate of communication Tehran University, Tehran, Iran,
3 Associate Professor of Communication, Faculty of Social Sciences, University of Tehran, Tehran, Iran.,
چکیده English

The research objective is to know the political geography of cyber forces in Persian Twitter and measure their influence in the discussion network during the Corona virus. The question of the research is: Is the fake news published by cyber forces effective during the Corona period and has it been highlighted on Persian Twitter? In this regard, more than four million tweets have been extracted and analyzed and interpreted. By identifying cyber forces in 11 clusters and analyzing their network, the prominent presence and influence of cyber and fake forces in the clusters: monarchists, fundamentalists, the MKO, Irfan-Halkha, the cluster of supporters of Imam Mahdi, and the cluster of the oppositions were determined. The results show one of fundamentalist clusters that with the presence of 80% of cyber forces, it is generally identified as fake and the other cluster is in a critical situation with the presence of more than 40% of these forces. In sum, according to the findings of this research and according to the network centrality indicators, cyber and fake forces have penetrated to the depth and core of each cluster in almost all clusters, and we are facing a public domain infected with fake cyber forces in Persian Twitter.

کلیدواژه‌ها English

fake news
cyber forces
Twitter
impact
network analysis
Corona
Al-Rawi, A., Groshek, J., & Zhang, L. (2019). What the fake? Assessing the extent of networked political spamming and bots in the propagation of #fakenews on Twitter. Online Information Review, 43(1), 53–71. https://doi.org/10.1108/OIR-02-2018-0065
Bastos, M. T., & Mercea, D. (2019). The Brexit Botnet and User-Generated Hyperpartisan News. Social Science Computer Review, 37(1), 38–54. https://doi.org/10.1177/0894439317734157
Bovet, A., & Makse, H. A. (2019). Influence of fake news in Twitter during the 2016 US presidential election. Nature Communications, 10(1), 1–14. https://doi.org/10.1038/s41467-018-07761-2
Bradshaw, S., Bailey, H., & Howard, P. N. (2020). Industrialized Disinformation 2020 Global Inventory of Organized Social Media Manipulation. Computational Propaganda Research Project. https://comprop.oii.ox.ac.uk/wp-content/uploads/sites/127/2021/01/CyberTroop-Report20-FINALv.3.pdf
Bradshaw, S., & Howard, P. N. (2017). Troops, Trolls and Troublemakers: A Global Inventory of Organized Social Media Manipulation. Computational Propaganda Research Project, 2017.12, 1–37. https://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:cef7e8d9-27bf-4ea5-9fd6-855209b3e1f6
Bradshaw, S., & Howard, P. N. (2018). Challenging Truth and Trust: A Global Inventory of Organized Social Media Manipulation. Computational Propaganda Research Project, 26pp. http://comprop.oii.ox.ac.uk/wp-content/uploads/sites/93/2018/07/ct2018.pdf
Brummette, J., DiStaso, M., Vafeiadis, M., & Messner, M. (2018). Read All About It: The Politicization of “Fake News” on Twitter. Journalism and Mass Communication Quarterly, 95(2), 497–517. https://doi.org/10.1177/1077699018769906
Chavoshi, N., Hamooni, H., & Mueen, A. (2017). On-demand bot detection and archival system. 26th International World Wide Web Conference 2017, WWW 2017 Companion, April, 183–187. https://doi.org/10.1145/3041021.3054733
Chavoshi, N., Hamooni, H., & Mueen, A. (2016). DeBot: Twitter Bot Detection via Warped Correlation. 2016 IEEE 16th International Conference on Data Mining (ICDM), December, 817–822. https://doi.org/10.1109/ICDM.2016.0096
Davis, C. A., Ferrara, E., Menczer, F., & Flammini, A. (2016). BotOrNot : A System to Evaluate Social Bots. 273–274.
Del-Fresno-García, M. (2018). Politics, hackers and partisan networking. Misinformation, national utility and free election in the Catalan independence movement. El Profesional de La Información, 27(6), 1225. https://doi.org/10.3145/epi.2018.nov.06
Ehrenfeld, D., & Barton, M. (2019). Online Public Spheres in the Era of Fake News: Implications for the Composition Classroom. Computers and Composition, 54, 102525. https://doi.org/10.1016/j.compcom.2019.102525
Gelfert, A. (2018). Fake news: A definition. Informal Logic, 38(1), 84–117. https://doi.org/10.22329/il.v38i1.5068
Gephi. (2011). How to use algorithms that place the nodes inside the graphic space. Gephi.Org, 1–37. https://gephi.org/tutorials/gephi-tutorial-layouts.pdf
Grimme, C., Preuss, M., Adam, L., & Trautmann, H. (2017). Social Bots: Human-Like by Means of Human Control? Big Data, 5(4), 279–293. https://doi.org/10.1089/big.2017.0044
Guilbeault, D. (2016). Growing bot security: An ecological view of bot agency. International Journal of Communication, 10(October), 5003–5021.
Hindman, M., & Barash, V. (2018). ‘Fake news’ and influence campaigns on Twitter. Knight Foundation, October, 1:62. https://knightfoundation.org/reports/disinformation-fake-news-and-influence-campaigns-on-twitter/%0Ahttps://knightfoundation.org/reports/disinformation-fake-news-and-influence-campaigns-on-twitter
Kalsnes, B. (2018). fake news.
NY Times. (2018, August 19). Trump Jr. and Other Aides Met With Gulf Emissary Offering Help to Win Election. NY Times. https://www.nytimes.com/2018/05/19/us/politics/trump-jr-saudi-uae-nader-prince-zamel.html
Pew Research Center. (2018). Bots in the Twittersphere. Pew Research Center. April 9, 2018. In Pew Research Center (Vol. 4, Issue April). https://www.pewresearch.org/internet/2018/04/09/bots-in-the-twittersphere/
Pierri, F., Artoni, A., & Ceri, S. (2020). Investigating Italian disinformation spreading on Twitter in the context of 2019 European elections. PLoS ONE, 15(1), 1–23. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0227821
Pierri, F., Piccardi, C., & Ceri, S. (2020). Topology comparison of Twitter diffusion networks effectively reveals misleading information. Scientific Reports, 10(1), 1–9. https://doi.org/10.1038/s41598-020-58166-5
Schlesinger, P. (2020). After the post-public sphere. Media, Culture and Society, 42(7–8), 1545–1563. https://doi.org/10.1177/0163443720948003
Subbanarasimha, R. P., Srinivasa, S., & Mandyam, S. (2020). Invisible Stories That Drive Online Social Cognition. IEEE Transactions on Computational Social Systems, 7(5), 1264–1277. https://doi.org/10.1109/TCSS.2020.3009474
Symantec. (2018). How to Spot a Twitter Bot. Symantec. https://symantec-enterprise-blogs.security.com/blogs/election-security/spot-twitter-bot
Washington Post. (2022). Pentagon opens sweeping review of clandestine psychological operations. Washington Post. https://www.washingtonpost.com/national-security/2022/09/19/pentagon-psychological-operations-facebook-twitter/
Woolley, S. C., & Guilbeault, D. R. (2017). Computational Propaganda in the United States of America: Manufacturing Consensus Online. 5.
Yan, H. Y., Yang, K. C., Menczer, F., & Shanahan, J. (2020). Asymmetrical perceptions of partisan political bots. New Media and Society. https://doi.org/10.1177/1461444820942744
Yang, K. C., Varol, O., Davis, C. A., Ferrara, E., Flammini, A., & Menczer, F. (2019). Arming the public with artificial intelligence to counter social bots. Human Behavior and Emerging Technologies, 1(1), 48–61. https://doi.org/10.1002/hbe2.115
خبرآنلاین. (1401). ادعای جنجالی حامی طرح صیانت: به اسم افراد تاثیرگذار اکانت فیک می ساختیم. khabaronline.ir/xhLfv
دویچه‌وله. (1397). گزارش نیویورک تایمز از طرحی برای خرابکاری در اقتصاد ایران. دویچه وله فارسی. https://www.dw.com/fa-ir/iran/a-46257722
روزنامه اعتماد. (1401). عصبانیت یک روزنامه از میلیونی شدن هشتگ مهسا امینی؛ اکثر هشتگ‌زنندگان کاربران جدید توییترند یا قبلا فعالیتی نداشتند. روزنامه اعتماد. https://www.etemadonline.com/fa/tiny/news-576179
مک کامبز، م. ، و شاو، د. (1383). کارکرد برجسته سازی در مطبوعات. ب. ساروخانی و ا. مسعودی (Eds.), اندیشه های بنیادین علم ارتباطات (صص. 131158). انتشارات خجسته.
دوره 14، شماره 1 - شماره پیاپی 27
بهار و تابستان 1403
شهریور 1403
صفحه 193-230

  • تاریخ دریافت 05 آبان 1402
  • تاریخ پذیرش 19 آذر 1402
  • تاریخ انتشار 01 شهریور 1403