Knowledge Graphs of the QAnon Twitter Network
Knowledge Graphs of the QAnon Twitter Network
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DOI：
10.1109/bigdata55660.2022.10021128
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发表时间：
2022-12
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Clay Adams;Malvina Bozhidarova;James Chen;Andrew Gao;Zhengtong Liu;J. Hunter Priniski;Junyuan Lin-Junyu
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Clay Adams;Malvina Bozhidarova;James Chen;Andrew Gao;Zhengtong Liu;J. Hunter Priniski;Junyuan Lin-Junyu
近年来，使用知识图来理解嘈杂的自然数据已经取得了显著的进展。在本文中，我们通过寻找2018年夏天讨论QAnon的用户的推文历史，将知识图谱应用于一个意识形态极右翼Twitter网络的推文新数据集b[1]。我们进一步开发了一种新的方法，利用知识图中的关系信息构建主题模型，并将新技术应用于该数据集的研究。我们的分析表明，用户不会形成一个单一的信仰或社交网络，而是由许多较小的相互联系的社区组成，这些社区讨论独特的关键政治事件（例如，1月6日的国会大厦骚乱）。
Using Knowledge Graphs to understand noisy naturalistic data has gained significant prominence in recent years. In this paper, we apply Knowledge Graphs to a new dataset of tweets of an ideologically far-right Twitter network by sourcing tweet histories of users who discussed QAnon in the summer of 2018 [1]. We further develop a new method that arms topic models with relational information from Knowledge Graphs and apply the new technique to study this dataset. Our analysis shows that users do not form a monolithic belief or social network, but rather comprise many smaller interlinking communities which discuss unique key political events (e.g., the January 6th Capitol riots).