Der erste seiner Art mapping-Modell verfolgt, wie Hass verbreitet und passt sich online: Team der Forscher, Hass auf social media skizziert die Herausforderungen auf der ZERLEGUNG der online-Hass-Gruppen weltweit

Online-Hass gedeiht weltweit durch selbst-organisiert, skalierbare Cluster-interconnect bilden belastbare Netzwerke erstrecken sich über mehrere social-media-Plattformen, Sprachen und Ländern, entsprechend der neuen Forschung veröffentlicht heute in der journal Natur. Forscher an der George Washington University entwickelt ein mapping-Modell, das erste seiner Art, zu verfolgen, wie diese online-hasse-Clustern gedeihen. Sie glauben, es könnte helfen, social-media-Plattformen und die Strafverfolgung im Kampf gegen Hass online.

Mit der explosion der sozialen Medien, Individuen in der Lage sind, eine Verbindung mit anderen Gleichgesinnten Menschen in einer Angelegenheit von ein paar Klicks. Cluster von Menschen mit gemeinsamen Interessen bilden leicht und einfach. Vor kurzem, online-Hass-Ideologien und extremistischen Erzählungen wurden mit einem Anstieg der Verbrechen rund um die Welt. Zu vereiteln Sie dies, haben Forscher um Neil Johnson, ein professor der Physik an der GW, dargelegt, um besser zu verstehen, wie online-Hass entwickelt, und wenn es gestoppt werden kann.

„Hass Leben zerstört, nicht nur, wie wir gesehen haben, in El Paso, Orlando und Neuseeland, aber psychologisch durch online-Mobbing und Rhetorik,“ Dr. Johnson sagte. „Wir dargelegt, um das Ende der online-Hass, durch das betrachten, warum es ist so elastisch und wie kann es besser bewältigen. Anstelle von Liebe in der Luft, fanden wir hassen, ist der äther.“

Um zu verstehen, wie Hass entsteht online, das team begann durch die Zuordnung wie Cluster interconnect, breiteten Ihre Erzählungen und gewinnen Sie neue Rekruten. Die Fokussierung auf social media-Plattformen Facebook und seiner zentralen europäischen Pendant VKontakte, die Forscher begannen mit einer bestimmten Hass cluster und sah sich nach außen zu finden, eine zweite, die stark an das original. Sie entdeckt, dass der Hass überschreitet Grenzen von bestimmten internet-Plattformen wie Instagram, Snapchat und WhatsApp; Ihre geografische Lage, einschließlich der Vereinigten Staaten, Südafrika und Teile von Europa; und Sprachen, darunter Englisch und Russisch.

Die Forscher sahen Cluster erstellen neue Anpassungsstrategien, um sich neu zu formieren, die auf anderen Plattformen und/oder geben Sie eine Plattform, nachdem Sie gebannt werden. Zum Beispiel, Cluster migrieren können und die Wiederherstellung auf anderen Plattformen oder die verschiedene Sprachen verwenden, um eine Erkennung zu vermeiden. Dies ermöglicht es dem cluster um schnell zurück zu bringen, die Tausende von Anhängern eine Plattform, auf der Sie gebannt wurden, und unterstreicht die Notwendigkeit Cross-Plattform-Zusammenarbeit zu beschränken, online-Hass-Gruppen.

„Die Analogie ist egal, wie viel weed killer, die Sie in einen Hof, wird das problem wieder kommen wird, potentiell aggressiver. In der online-Welt, alle Höfe in der Nachbarschaft sind miteinander in einer sehr komplexen Art und Weise-fast wie Wurmlöcher. Dies ist der Grund, warum die einzelnen social-media-Plattformen wie Facebook brauchen neue Analyse, wie die unsere, um herauszufinden, neue Ansätze zu schieben Sie Sie vor der Kurve,“ Dr. Johnson sagte.

Das team, das enthaltene Forscher an der Universität von Miami, verwendet Sie Erkenntnisse aus Ihrer online-hasse-mapping zu entwickeln, die vier intervention-Strategien, social-media-Plattformen könnte sofort umsetzen, basierend auf situativen Gegebenheiten:

  • Reduzieren Sie die Leistung und Anzahl von großen Clustern durch das Verbot der kleinere Cluster, das Futter in Sie.
  • Angriff die Achillesferse der online-Hass-Gruppen nach dem Zufallsprinzip zu verbieten, einen kleinen Teil der einzelnen Benutzer, um den global-cluster-Netzwerk fallen einem Teil.
  • Pit große Gruppen gegeneinander an, indem Sie helfen anti-Hass-Clustern finden und sich direkt mit den Hass-Cluster.
  • Einrichten Vermittler Cluster, die sich Hass-Gruppen zu helfen, bringen die Unterschiede in den Ideologien, zwischen Ihnen und machen Ihnen beginnen Sie zu Fragen, Ihre Haltung.

Die Forscher stellten fest, jede Ihrer Strategien, die angenommen werden können, auf globaler Ebene und gleichzeitig für alle Plattformen, ohne zu teilen, die sensible Daten einzelner Benutzer oder Geschäftsgeheimnisse, die wurde ein Stolperstein vor.

Mit dieser Karte und deren mathematische Modellierung als eine Stiftung, Dr. Johnson und sein team entwickeln eine software, die helfen könnte, Regulierungsbehörden und Vollzugsbehörden die Umsetzung der neuen Interventionen.