Cyber democracy in the digital age: Characterizing hate networks in the 2022 US midterm elections (2023)
Las redes sociales se han convertido en parte integral del discurso social y desempeñan un papel en la configuración de la participación pública, particularmente en los procesos electorales democráticos. Este artículo aborda la acuciante cuestión del discurso de odio en las redes sociales durante las elecciones de mitad de mandato de Estados Unidos de 2022. A diferencia de investigaciones anteriores, que a menudo se basan en conjuntos de datos limitados y metodologías clásicas, aprovechamos las técnicas de inteligencia de código abierto (OSINT) y procesamiento del lenguaje natural (NLP) para analizar datos de Twitter a través de modelos avanzados de reconocimiento de entidades, análisis de sentimientos y extracción comunitaria, con persistencia. en Knowledge Graphs para consumir la inteligencia de manera eficiente. Los resultados indican que en las elecciones intermedias de EE. UU. de 2022, Arizona fue el estado que proporcionó más contenido (507.551 tuits) relacionado con un funcionario electoral jefe, con un 31,58% de ellos identificados en el grupo más agresivo debido a sus valores medios de atributo de ''ataque''. al comentarista'' (0,7), ''inflamatorio'' (?0,3), ''ataque al autor'' (?0,2) y ''toxicidad'' (?0,2). El modelo de reconocimiento de entidades de nombre también identificó una asociación entre esos tuits agresivos y la anterior campaña presidencial estadounidense de 2020, caracterizada por ataques a funcionarios electorales basados ??en campañas de teorías de conspiración. Los gráficos de conocimiento contribuyeron a comprender la concentración de ataques y la conectividad entre temas comúnmente mencionados en el contenido de discurso de odio. Por lo tanto, nuestros resultados ofrecen información detallada sobre los actores y la dinámica del acoso en línea en contextos electorales, iluminando los desafíos que plantea el acoso y proponiendo mecanismos preventivos aplicables a diversos procesos electorales en todo el mundo.