[논문 리뷰] Russian propaganda on social media during the 2022 invasion of Ukraine

Dominique Geissler, Dominik Bär외 2명|arXiv (Cornell University)|2022. 11. 08.

Misinformation and Its Impacts인용 수 14

한 줄 요약

이 연구는 2022년 러시아의 우크라이나 침공 기간 동안 투표에서 기권한 국가들을 중심으로 한 대규모 러시아 선전 캠페인을 분석한다. 349,455건의 프로러시아 메시지 데이터를 바탕으로 한 분석 결과, 봇이 콘텐츠를 확산하는 데 비례적으로 기여했으며, 251,000건의 재트윗을 통해 1,440만 명의 사용자에게 도달했다. 봇은 전체 확산자 중 20.28%를 차지했으며, 특히 러시아 침공에 대해 기권한 국가들에서 활동이 두드러졌다.

ABSTRACT

The Russian invasion of Ukraine in February 2022 was accompanied by practices of information warfare, yet existing evidence is largely anecdotal while large-scale empirical evidence is lacking. Here, we analyze the spread of pro-Russian support on social media. For this, we collected N = 349,455 messages from Twitter with pro-Russian support. Our findings suggest that pro-Russian messages received ~251,000 retweets and thereby reached around 14.4 million users. We further provide evidence that bots played a disproportionate role in the dissemination of pro-Russian messages and amplified its proliferation in early-stage diffusion. Countries that abstained from voting on the United Nations Resolution ES-11/1 such as India, South Africa, and Pakistan showed pronounced activity of bots. Overall, 20.28% of the spreaders are classified as bots, most of which were created at the beginning of the invasion. Together, our findings suggest the presence of a large-scale Russian propaganda campaign on social media and highlight the new threats to society that originate from it. Our results also suggest that curbing bots may be an effective strategy to mitigate such campaigns.

연구 동기 및 목표

• 2022년 러시아의 우크라이나 침공 기간 동안 소셜 미디어에서 프로러시아 선전이 어떻게 퍼졌는지 대규모 실증적 증거를 제공하기 위해.
• 트위터에서 자동화된 계정(봇)이 프로러시아 메시지를 어떻게 확산시켰는지 조사하기 위해.
• 특히 유엔 ES-11/1 결의안 투표에서 기권한 국가들을 중심으로 봇 활동의 지리적 및 정치적 패턴을 분석하기 위해.
• 봇 기반 확산 전략이 선전 콘텐츠의 확산성과 영향력 범위를 증가시키는 데 얼마나 효과적인지 평가하기 위해.
• 협동된 위성 정보 유포 캠페인의 확산을 억제하기 위한 봇 대응 전략의 잠재력을 평가하기 위해.

제안 방법

• 2022년 2월부터 7월까지 영어 해시태그를 검색어로 사용하여 트위터에서 349,455건의 프로러시아 콘텐츠 메시지를 수집하였다.
• 행동 및 네트워크 특성을 기반으로 Botometer를 훈련 및 적용하여 계정을 봇 또는 인간으로 분류하였다.
• 재트윗 캐스케이드를 분석하여 프로러시아 메시지의 확산 경로를 추적하고 주요 확산자들을 식별하였다.
• 통계적 검정(예: 콜모고로프-스미르노프 검정)을 사용하여 봇과 인간 계정 간의 재트윗 및 참여도 분포를 비교하였다.
• 확산자의 지리적 분포를 매핑하고, 봇 활동과 유엔 ES-11/1 결의안 투표 결과 간의 상관관계를 분석하였다.
• 네트워크 분석을 활용하여 타겟팅 패턴을 평가하였으며, 봇이 영향력 있는 사용자에게 집중했는지, 아니면 광범위하고 분산된 노출을 위해 설계되었는지 확인하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 2022년 러시아의 우크라이나 침공 기간 동안 트위터에서 봇이 프로러시아 메시지의 확산성과 영향력에 얼마나 기여했는가?
• RQ2 봇 활동의 지리적 분포는 유엔 ES-11/1 결의안 투표에서 기권한 국가들의 입장과 어떻게 관련이 있는가?
• RQ3 봇은 영향력 있는 사용자에게 특별히 타겟팅했는가, 아니면 영향력 있는 확산을 위해 광범위하고 분산된 노출을 추구했는가?
• RQ4 메시지 확산자 중 봇으로 분류된 비율은 얼마이며, 이러한 계정들은 언제 생성되었는가?
• RQ5 봇의 확산 행동은 인간 사용자와 비교해 재트윗 수와 참여 패턴 측면에서 어떻게 다를까?

주요 결과

• 프로러시아 메시지는 251,000건의 재트윗를 통해 약 14.4만 명의 사용자에게 도달했으며, 이는 트위터에서의 대규모 확산을 의미한다.
• 전체 메시지 확산자 중 20.28%가 봇이었으며, 대부분이 침공 초반에 생성되어 조율된 전략적 출시를 시사한다.
• 특히 유엔 결의안 ES-11/1에서 기권한 국가들인 인도, 남아프리카공화국, 파키스탄 등에서 봇 활동이 두드러졌다.
• 봇은 영향력 있는 사용자에게 주로 집중하지 않았으며, 오히려 광범위하고 분산된 노출을 통해 영향력과 확산성을 극대화하기 위해 설계되었다.
• 평균적으로 인간 사용자보다 재트윗 수가 적었음에도 불구하고, 봇은 더 많은 주목을 받았으며 콘텐츠의 초기 단계에서의 확산을 크게 증폭시켰다.
• 연구 결과는 봇 활동을 억제하는 것이 소셜 미디어에서 협동된 위성 정보 유포 캠페인의 확산을 줄이는 데 효과적인 전략일 수 있음을 시사한다.