In response to disinformation and propaganda from Russian online media following the invasion of Ukraine, Russian media outlets such as Russia Today and Sputnik News were banned throughout Europe. To maintain viewership, many of these Russian outlets began to heavily promote their content on messaging services like Telegram. In this work, we study how 16 Russian media outlets interacted with and utilized 732 Telegram channels throughout 2022. Leveraging the foundational model MPNet, DP-means clustering, and Hawkes processes, we trace how narratives spread between news sites and Telegram channels. We show that news outlets not only propagate existing narratives through Telegram but that they source material from the messaging platform. For example, across the websites in our study, between 2.3% (ura.news) and 26.7% (ukraina.ru) of articles discussed content that originated/resulted from activity on Telegram. Finally, tracking the spread of individual topics, we measure the rate at which news outlets and Telegram channels disseminate content within the Russian media ecosystem, finding that websites like ura.news and Telegram channels such as @genshab are the most effective at disseminating their content.


翻译:为应对俄罗斯入侵乌克兰后其网络媒体散布的虚假信息和宣传,今日俄罗斯与卫星通讯社等俄罗斯媒体机构在欧洲全境遭到封禁。为维持受众规模,许多俄罗斯媒体开始大力在Telegram等即时通讯服务平台上推广其内容。本研究通过MPNet基础模型、DP-means聚类算法与霍克斯过程,追踪了2022年间16家俄罗斯媒体机构与732个Telegram频道间的互动与内容利用模式。我们揭示了新闻网站不仅通过Telegram传播既有叙事,更从该通讯平台获取素材。例如在本研究涵盖的网站中,涉及Telegram平台起源/衍生内容的文章比例从ura.news的2.3%到ukraina.ru的26.7%不等。最后,通过追踪具体话题的传播路径,我们量化了俄罗斯媒体生态系统中新闻机构与Telegram频道的内容扩散速率,发现ura.news等网站与@genshab等Telegram频道在内容传播方面最为高效。

0
下载
关闭预览

相关内容

Telegram Messenger是一个跨平台的实时通信软件,它的客户端是自由及开放源代码软件,但是它的服务器是专有软件。用户可以相互交换加密与自析构的消息,以及照片、视频、文件,支持所有的文件类型。( 维基百科
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
17+阅读 · 2023年12月4日
Arxiv
22+阅读 · 2022年3月31日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员