[論文レビュー] #FailedRevolutions: Using Twitter to Study the Antecedents of ISIS Support

Walid Magdy, Kareem Darwish+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 9, 2015

Terrorism, Counterterrorism, and Political Violence被引用数 4

ひとこと要約

本研究では、アラビア語のTwitterデータを用いて、イスラム国（ISIS）支持または反対を87％の正確さで予測する。予備のイスラム国関連のSNS行動を分析することで、失敗したアラブ春の民主化運動への不満が支持の主な要因であることが判明。一方、反対は、他の反体制武装勢力、地域的支配勢力、シーア派の宗派的対立への支持と関連している。

ABSTRACT

Within a fairly short amount of time, the Islamic State of Iraq and Syria (ISIS) has managed to put large swaths of land in Syria and Iraq under their control. To many observers, the sheer speed at which this "state" was established was dumbfounding. To better understand the roots of this organization and its supporters we present a study using data from Twitter. We start by collecting large amounts of Arabic tweets referring to ISIS and classify them into pro-ISIS and anti-ISIS. This classification turns out to be easily done simply using the name variants used to refer to the organization: the full name and the description as "state" is associated with support, whereas abbreviations usually indicate opposition. We then "go back in time" by analyzing the historic timelines of both users supporting and opposing and look at their pre-ISIS period to gain insights into the antecedents of support. To achieve this, we build a classifier using pre-ISIS data to "predict", in retrospect, who will support or oppose the group. The key story that emerges is one of frustration with failed Arab Spring revolutions. ISIS supporters largely differ from ISIS opposition in that they refer a lot more to Arab Spring uprisings that failed. We also find temporal patterns in the support and opposition which seems to be linked to major news, such as reported territorial gains, reports on gruesome acts of violence, and reports on airstrikes and foreign intervention.

研究の動機と目的

• イスラム国への支持を明確に表明する前段階で、アラビア語のTwitterユーザーにおける言語的および行動的要因を同定すること。
• イスラム国以前のSNS活動が、将来的なイスラム国支持または反対を高精度で予測できるかどうかを調査すること。
• 特にアラブ春に起因する政治的不満が、イスラム国支持の背後にある動機であるかどうかを解明すること。
• 主な出来事（例：領土の拡大、処刑の報道、空爆）に伴い、プロ・アラブ春支持や反アラブ春支持のTwitter議論における時間的・トピック的パターンを分析すること。
• 特にアカウントの削除やデータアクセス制限がある中で、Twitterデータの代表性和および限界を検討すること。

提案手法

• Twitter StreamingおよびREST APIを用いて、約57,000人のユーザーから1億2300万件のアラビア語ツイートを収集。イスラム国を言及するツイートに焦点を当てた。
• 語彙的キーワードを基準に、ユーザーをプロ・イスラム国またはアンチ・イスラム国と分類：正式名称や「国家」を示す表現は支持を示し、略語は反対を示す。
• イスラム国への支持を表明する最初のツイート以前のツイート内容（前段階）を用いて、教師あり分類器を訓練。将来の立場予測の正確度は87％であった。
• イスラム国支持または反対感情の急増が、主な出来事（例：領土の拡大、処刑、空爆）と同時に発生するかどうかを、時間的傾向分析により検証。
• イスラム国以前のコンテンツに対してハッシュタグおよびトピック分析を実施し、支持者と反対者の間で顕著なテーマの差を同定。
• データ制限に対処するため、アカウント削除、プライバシー設定の変更、1ユーザーあたり3,200件までのツイート制限による欠損データを認識した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 イスラム国以前のSNS行動は、Twitterユーザーが将来的にイスラム国支持または反対を表明するかどうかを予測できるか？
• RQ2 イスラム国以前のツイートに現れる言語的およびトピック的特徴は、将来のイスラム国支持者と反対者をどのように区別するか？
• RQ3 領土の拡大や暴力行為の報告といった主な出来事は、イスラム国支持または反対感情の急増とどのように関連しているか？
• RQ4 イスラム国支持の背後にある主な政治的不満は何か。ユーザーのイスラム国以前の議論からどのように特定できるか？
• RQ5 イスラム国支持者と反対者のプロフィールや関心は、イスラム国以前の期間にどのように異なるか？

主な発見

• 本研究では、イスラム国以前のTwitterコンテンツのみを用いて、将来のイスラム国支持または反対の立場を87％の正確さで予測した。
• イスラム国支持者は、イスラム国以前のツイートにおいて、失敗したアラブ春の民主化運動を著しく多く参照しており、政治的不満が主な要因であると示唆された。
• プロ・イスラム国感情の急増は時間的に集中しており、領土の拡大や暴力行為の報告といった主な出来事とよく一致していた。
• アンチ・イスラム国感情は、他のシリア反体制武装勢力、中東既存の支配勢力、シーア派の宗派的アイデンティティへの支持と強く関連していた。
• 分類器の高い正確度は、イスラム国以前の議論における行動的・言語的パターンが、データ制限があっても将来的な立場を信頼性高く示す可能性を示している。
• アカウント削除やツイート制限によるデータバイアスが存在するが、特にアラブ春への不満とイスラム国支持の関連性という核心的な発見は、依然として強く、かつ先行研究と整合的である。