नई दिल्ली: 2009-2021 के ट्वीट्स का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने एक पूर्वानुमानित मॉडल विकसित किया है जो चरमपंथी उपयोगकर्ताओं और आतंकवादी समूह ‘इस्लामिक स्टेट’ (आईएसआईएस) से संबंधित सामग्री का पता लगा सकता है।उन्होंने कहा कि उनका काम सोशल मीडिया कंपनियों को ऐसे खातों की पहचान करने और अंततः समयबद्ध तरीके से प्रतिबंधित करने और ऑनलाइन समुदायों पर उनके प्रभाव को कम करने में मदद कर सकता है।पेंसिल्वेनिया स्टेट यूनिवर्सिटी, अमेरिका के शोधकर्ताओं ने संभावित प्रचार संदेशों और उनकी विशेषताओं की पहचान की और आईएसआईएस के बारे में ट्वीट्स से जुड़ी छवियों की सबसे लगातार श्रेणियों को खोजने के लिए एक छवि वर्गीकरण विकसित किया।
”इस्लामिक स्टेट समूह और उसके सहयोगी, सहानुभूति रखने वाले और अनुयायी चरमपंथी प्रचार फैलाने के लिए ऑनलाइन समुदायों में हेरफेर करना जारी रखते हैं,” सूचना विज्ञान में डॉक्टरेट की पढ़ाई कर रहे विश्वविद्यालय के स्नातक छात्र और में प्रकाशित पेपर के पहले लेखक यूनुस करीमी ने कहा। जर्नल सोशल मीडिया एनालिसिस एंड माइनिंग।विश्लेषण के लिए इस्तेमाल किए गए आईएसआईएस से जुड़े ट्वीट्स के अलावा, शोधकर्ताओं ने उनकी हालिया गतिविधियों की जांच के लिए संभावित आईएसआईएस समर्थकों के ट्वीट्स का एक डेटासेट भी एकत्र किया।
करीमी के अनुसार, इस्लामिक स्टेट समूह अपनी ऑनलाइन गतिविधियों को प्रतिबंधित करने के लिए एक्स (पूर्व में ट्विटर) जैसी वेबसाइटों के जवाबी उपायों के बावजूद, प्रचार फैलाने, अपने प्रतिद्वंद्वियों को कमजोर करने और सहानुभूति रखने वालों की भर्ती के लिए सोशल मीडिया पर तेजी से भरोसा कर रहा है।
अध्ययन के लिए, शोधकर्ताओं ने आईएसआईएस से संबंधित सामग्री साझा करने वाले उपयोगकर्ताओं को अलग करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तकनीकों – मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग किया। जबकि मशीन लर्निंग पिछले डेटा के आधार पर भविष्यवाणियां करता है, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में पाठ्य डेटा में हेरफेर करना शामिल है।2015 से पहले पहचाने गए आईएसआईएस खाते अध्ययन के आईएसआईएस उपयोगकर्ताओं के लिए लेबल किए गए डेटा के रूप में काम करते थे, जबकि संभावित आईएसआईएस समर्थकों की पहचान करने के लिए, शोधकर्ताओं ने पुराने डेटासेट का उपयोग करके एक उपयोगकर्ता क्लासिफायरियर बनाया।करीमी ने कहा, डेटासेट में उपयोगकर्ताओं में इस्लामिक स्टेट समूह के ज्ञात सदस्य और आईएसआईएस को रीट्वीट, उद्धृत या उल्लेख करने वाले लोग शामिल थे।
”हमारा मानना है कि जो उपयोगकर्ता इस्लामिक स्टेट समूह की सामग्री को रीट्वीट या उद्धृत करते हैं, उनके सहयोगी या सहानुभूति रखने वाले होने की संभावना अधिक होती है, जबकि जो लोग केवल सामग्री का उल्लेख करते हैं, उनके समर्थक होने की संभावना कम होती है। हालांकि, उल्लेखकर्ताओं द्वारा पोस्ट किए गए ट्वीट अभी भी आईएसआईएस से संबंधित होने की संभावना है और इसमें आईएसआईएस ट्वीट्स के समान विषय शामिल हैं, जो उल्लेखकर्ताओं को हमारे गैर-आईएसआईएस उपयोगकर्ताओं और आईएसआईएस उपयोगकर्ताओं के गैर-तुच्छ समकक्षों के रूप में माना जाने के लिए उपयुक्त बनाते हैं,” करीमी ने कहा।
शोधकर्ताओं ने तब ट्वीट्स का विश्लेषण किया ताकि यह पता लगाया जा सके कि वे “उम्मीदवार प्रचार” के रूप में क्या संदर्भित करते हैं। उन्होंने पुराने डेटासेट में 2015 से पहले ज्ञात इस्लामिक स्टेट समूह खातों द्वारा उपयोग किए गए विषयों की तुलना 2015 के बाद संभावित सहयोगियों और समर्थकों द्वारा पोस्ट की गई सामग्री से की। हालिया डेटासेट.
टीम ने पाया कि सबसे पहले, पहचानी गई सामग्री ”साझा किए जाने के तरीके में व्यापक और निरंतर थी।” दूसरे, टीम ने विचारधारा-आधारित शब्दों और छवियों की जांच की, जिनके बारे में उन्होंने कहा कि ”अक्सर भावनात्मक प्रतिक्रिया और प्रभाव उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।” एक बड़ा दर्शक वर्ग।” तीसरा, हैशटैग से जुड़ी सामग्री का अध्ययन करते हुए, करीमी ने कहा, ”इस्लामिक स्टेट समूह के समर्थकों और सहयोगियों ने मजबूत धार्मिक संदर्भ जैसे ट्रेंडिंग विचार बनाने के लिए हैशटैग को रीट्वीट करने के लिए लोगों की भर्ती की, और समूह को बेहतर बनाने के लिए समूह मैसेजिंग को क्यूरेट किया। ब्रांडिंग करें और संदेश की दीर्घायु सुनिश्चित करें।” टीम ने पाया कि आईएसआईएस के सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले हैशटैग में ”द इस्लामिक स्टेट”, ”कैलीफेट न्यूज”, ”अर्जेंट”, ”द स्टेट ऑफ द कैलिफेट” और शामिल हैं। ”आईएसआईएस”.
करीमी ने कहा कि डेटासेट का अनुदैर्ध्य परिप्रेक्ष्य महत्वपूर्ण था क्योंकि इसमें 2015 से पहले और बाद का डेटा शामिल था, जब ट्विटर द्वारा एक बड़ी कार्रवाई में इस्लामिक स्टेट समूह से जुड़े उपयोगकर्ता खातों और सामग्री को हटा दिया गया था।करीमी ने कहा, ”जवाब में, चरमपंथियों को अपनी ऑनलाइन रणनीति बदलनी पड़ी और अन्य प्लेटफार्मों पर जाना पड़ा, और उस कार्रवाई के बाद से उनके ऑनलाइन ठिकाने के बारे में बहुत कम जानकारी है।”टीम ने कहा कि उपयोगकर्ताओं और उपयोगकर्ता सामग्री पर ध्यान केंद्रित करने वाला उनका दृष्टिकोण अन्य सोशल मीडिया प्लेटफार्मों पर भी नियोजित किया जा सकता है।
