[论文解读] Rise of QAnon: A Mental Model of Good and Evil Stews in an Echochamber
本文通过分析2018年夏季来自约10万名用户的超过80万条推文,研究了QAnon在Twitter上迅速传播的原因。研究发现,用户活跃在一个自我强化的回音室中,受一种将善与恶对立的简化心智模型驱动,通过大量转发和极少原创内容,放大了阴谋论叙事,从而推动了该运动的快速增长。
The QAnon conspiracy posits that Satan-worshiping Democrats operate a covert child sex-trafficking operation, which Donald Trump is destined to expose and annihilate. Emblematic of the ease with which political misconceptions can spread through social media, QAnon originated in late 2017 and rapidly grew to shape the political beliefs of millions. To illuminate the process by which a conspiracy theory spreads, we report two computational studies examining the social network structure and semantic content of tweets produced by users central to the early QAnon network on Twitter. Using data mined in the summer of 2018, we examined over 800,000 tweets about QAnon made by about 100,000 users. The majority of users disseminated rather than produced information, serving to create an online echochamber. Users appeared to hold a simplistic mental model in which political events are viewed as a struggle between antithetical forces-both observed and unobserved-of Good and Evil.
研究动机与目标
- 理解QAnon在社交媒体上迅速传播的机制。
- 考察社交网络结构在放大阴谋论中的作用。
- 调查QAnon相关推文的语义内容及用户所采用的认知框架。
- 识别转发行为在在线回音室形成中的贡献。
- 探索支撑QAnon意识形态一致性和吸引力的善恶对立心智模型。
提出的方法
- 收集并分析了2018年夏季在Twitter上约10万名用户发布的超过80万条与QAnon相关的推文。
- 基于转发关系构建社交网络,以追踪信息流动并识别核心用户。
- 应用计算分析方法,研究语义内容,重点关注反映善恶二元对立的语言模式。
- 将用户识别为内容生产者或信息传播者,以评估其在信息传播中的角色。
- 使用网络分析检测QAnon讨论网络中的聚类与回音室效应。
- 结合定性与定量方法,将语言框架与网络结构及行为模式相联系。
实验结果
研究问题
- RQ1QAnon用户在Twitter上的社交网络结构在多大程度上促进了阴谋叙事的传播?
- RQ2QAnon追随者对政治事件的认知背后存在何种心智模型?
- RQ3在QAnon网络中,用户在多大程度上作为内容生产者而非信息传播者?
- RQ4推文的语义内容在多大程度上反映了善与恶的简化道德框架?
- RQ5转发行为在创建和维持在线回音室中起到了何种作用?
主要发现
- 大多数用户为信息传播者而非原创内容生产者,表明转发在信息传播中占据核心地位。
- 形成了强烈的网络回音室,表现为高聚类性且对外部观点接触有限。
- 用户始终以善恶对立的道德视角来解读政治事件,将特朗普视为善之英雄,将民主党视为邪恶的撒旦力量。
- 推文的语义内容以道德二元对立为主导,强化了简化的世界观,增强了意识形态凝聚力。
- 网络结构通过将信息流集中于紧密联系且意识形态一致的用户群体,放大了错误信息的传播。
- 刚性的心智模型与自我强化的网络结构相结合,使QAnon运动得以快速且持续地扩张。
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本解读由 AI 生成,并经人工编辑审核。