[论文解读] Russian propaganda on social media during the 2022 invasion of Ukraine

Dominique Geissler, Dominik Bär+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 8, 2022

Misinformation and Its Impacts被引用 14

一句话总结

本研究分析了2022年俄罗斯入侵乌克兰期间，Twitter上一场大规模的俄方宣传运动，基于349,455条亲俄消息的数据。研究发现，机器人账户在内容传播中发挥了不成比例的作用，贡献了251,000次转发，影响了1440万名用户，其中20.28%的传播者被分类为机器人，尤其在未对联合国关于战争的决议投赞成票的国家中活动频繁。

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.

研究动机与目标

• 为2022年俄罗斯入侵乌克兰期间社交媒体上传播亲俄宣传提供大规模实证证据。
• 调查自动化账户（机器人）在Twitter上传播亲俄信息中的作用。
• 研究机器人活动在地理和政治层面的分布模式，特别是与联合国ES-11/1决议投票立场相关的国家。
• 评估机器人驱动的放大效应在提升宣传内容病毒式传播和传播范围方面的有效性。
• 评估遏制机器人活动作为遏制协调性虚假信息宣传活动策略的潜力。

提出的方法

• 使用英文标签作为搜索词，从2022年2月至7月收集了349,455条带有亲俄内容的Twitter消息。
• 基于行为和网络特征，使用Botometer对账户进行训练并分类为机器人或人类。
• 分析转发级联，追踪亲俄信息的传播路径并识别关键放大者。
• 使用统计检验（如Kolmogorov-Smirnov检验）比较机器人与人类账户在转发量和参与度分布上的差异。
• 绘制传播者的地理分布图，并将机器人活动与各国在联合国ES-11/1决议上的投票行为相关联。
• 采用网络分析评估目标定位模式，包括机器人是否集中于影响较大的用户或追求广泛、去中心化的传播。

实验结果

研究问题

• RQ1 在2022年俄罗斯入侵乌克兰期间，机器人在多大程度上促成了亲俄信息在Twitter上的病毒式传播和传播范围？
• RQ2 机器人活动的地理分布与各国在联合国ES-11/1决议上的立场之间是否存在相关性？
• RQ3 机器人是否专门针对高影响力用户，还是更倾向于追求广泛、去中心化的传播以最大化传播范围？
• RQ4 传播信息的账户中，被分类为机器人的比例是多少？这些账户是在何时创建的？
• RQ5 与人类用户相比，机器人在转发量和参与度模式方面的放大行为有何差异？

主要发现

• 亲俄信息通过251,000次转发影响了约1440万名用户，表明在Twitter上存在大规模传播。
• 机器人占所有信息传播者的20.28%，且大多数在入侵初期创建，表明存在协调一致的启动行为。
• 机器人活动在未对联合国ES-11/1决议投赞成票的国家中尤为显著，如印度、南非和巴基斯坦。
• 机器人并未主要针对高影响力用户，而是集中于广泛、去中心化的传播，以最大化传播范围和病毒式传播效果。
• 尽管机器人平均转发次数少于人类，但其吸引了更多关注，并显著放大了内容在早期阶段的传播。
• 研究结果表明，遏制机器人活动可能是减轻社交媒体上协调性虚假信息宣传活动传播的有效策略。