[论文解读] On the Globalization of the QAnon Conspiracy Theory Through Telegram

Mohamad Hoseini, Philipe Melo+3 more|arXiv (Cornell University)|May 27, 2021

Misinformation and Its Impacts被引用 15

一句话总结

本研究首次对Telegram上QAnon话语进行了多语言分析，采用大规模数据收集（2017年9月至2021年3月期间，共450万条消息，来自161个群组）和多模态分析方法，结合Google的Perspective API与基于多语言BERT的主题建模。研究发现，QAnon已演变为全球性现象，自2020年起，德语内容在受欢迎程度与毒性方面均超过英语，尤其在新冠疫苗、反疫苗及反犹主义言论等议题上表现突出。

ABSTRACT

QAnon is a far-right conspiracy theory that became popular and mainstream over the past few years. Worryingly, the QAnon conspiracy theory has implications in the real world, with supporters of the theory participating in real-world violent acts like the US capitol attack in 2021. At the same time, the QAnon theory started evolving into a global phenomenon by attracting followers across the globe and, in particular, in Europe. Therefore, it is imperative to understand how the QAnon theory became a worldwide phenomenon and how this dissemination has been happening in the online space. This paper performs a large-scale data analysis of QAnon through Telegram by collecting 4.5M messages posted in 161 QAnon groups/channels. Using Google's Perspective API, we analyze the toxicity of QAnon content across languages and over time. Also, using a BERT-based topic modeling approach, we analyze the QAnon discourse across multiple languages. Among other things, we find that the German language is prevalent in QAnon groups/channels on Telegram, even overshadowing English after 2020. Also, we find that content posted in German and Portuguese tends to be more toxic compared to English. Our topic modeling indicates that QAnon supporters discuss various topics of interest within far-right movements, including world politics, conspiracy theories, COVID-19, and the anti-vaccination movement. Taken all together, we perform the first multilingual study on QAnon through Telegram and paint a nuanced overview of the globalization of the QAnon theory.

研究动机与目标

• 理解QAnon如何通过Telegram发展为全球性现象，特别是在主流社交媒体平台下架之后。
• 分析Telegram上QAnon内容在多种语言中的语言多样性、毒性与受欢迎程度。
• 研究QAnon社群内部话语主题的演变及其对现实世界的影响。
• 评估QAnon内容是否随时间推移与地域扩展而变得更加有毒且传播更广。
• 为多语言事实核查与内容审核策略提供实证依据，以应对阴谋论。

提出的方法

• 在2017年9月至2021年3月期间，从161个与QAnon相关的Telegram群组/频道收集了450万条消息。
• 通过移除空消息（如仅含URL、表情符号或媒体的条目）对消息进行预处理，最终获得300万条用于分析的消息。
• 应用Google的Perspective API，测量跨语言及时间维度的消息毒性水平。
• 采用基于多语言BERT的主题建模方法，从多语言QAnon内容中提取并分类话语主题。
• 基于关键词分析与消息频率，将低层级主题聚类为高层级主题。
• 将QAnon内容的受欢迎程度与毒性与一个政治群组基线数据集进行对比，以评估其传播范围与敌意程度。

实验结果

研究问题

• RQ1 QAnon社群在Telegram上随时间与语言如何演变？其内容的毒性如何？
• RQ2 与其它政治内容相比，QAnon内容在Telegram上的受欢迎程度如何？
• RQ3 QAnon群组在Telegram上讨论的主要话题是什么？不同语言之间的差异如何？

主要发现

• 2020至2021年期间，德语QAnon内容在Telegram上的受欢迎程度超过英语，表明该运动的语言重心发生显著转移。
• QAnon消息的毒性从2019年9月到2021年3月几乎翻倍，其中德语与葡萄牙语内容的毒性最高。
• QAnon内容在Telegram上的浏览量与转发量比政治群组基线数据集高出一个数量级，表明其具有高度的病毒式传播与广泛影响力。
• 讨论最多的主题是新冠疫情与疫苗，共产生63,000条消息，主要为德语，聚焦于所谓副作用。
• 政治议题（如2020年美国大选、德国与意大利政治）、下架事件、加密货币以及反犹主义言论（如提及大屠杀）亦属显著主题，其中反犹内容的毒性达3.7%。
• 关于撒旦教的主题毒性最高（9.9%），反映出QAnon将“深层国家”妖魔化为撒旦势力的倾向。