Тени заговоров: как Telegram формирует нарративы

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что теории заговора в Telegram не существуют изолированно, а вплетаются в повседневные онлайн-разговоры, охватывая широкий спектр тем.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Предлагается метод моделирования нарративных архетипов в конспирологическом дискурсе на основе анализа графов убеждений и методов машинного обучения.

Несмотря на растущее распространение конспирологических нарративов в цифровом пространстве, их структура и механизмы распространения остаются малоизученными. Настоящее исследование, озаглавленное ‘Modeling Narrative Archetypes in Conspiratorial Narratives: Insights from Singapore-Based Telegram Groups’, посвящено анализу конспирологического дискурса в телеграм-группах Сингапура, выявляя его интеграцию в повседневные обсуждения, а не ограничение изолированными «эхо-камерами«. Предложенный двухступенчатый вычислительный фреймворк, основанный на графах убеждений, позволяет идентифицировать семь ключевых нарративных архетипов, от юридических вопросов до обсуждения финансов. Не приведет ли это к переосмыслению представлений о радикализации в сети и роли обыденного общения в формировании конспирологических убеждений?

Раскрывая Ландшафт Конспирологических Теорий в Цифровом Пространстве

В цифровом пространстве конспирологический дискурс демонстрирует значительный рост и распространение, что обуславливает необходимость разработки надежных методов его идентификации и анализа. Активное использование социальных сетей, форумов и мессенджеров создает благоприятную среду для формирования и циркуляции теорий заговора, зачастую трудно поддающихся ручному отслеживанию. Поэтому, автоматизированные инструменты, способные выявлять ключевые темы, акторов и паттерны распространения, становятся критически важными для понимания масштабов явления и оценки его потенциального воздействия на общественное мнение. Эффективная идентификация конспирологического контента требует не только лингвистического анализа, но и учета контекста, источников и связей между различными нарративами, представляя собой сложную задачу для исследователей и специалистов по информационной безопасности.

Традиционные методы выявления и анализа конспирологических нарративов сталкиваются с серьезными трудностями в условиях экспоненциального роста объемов информации в цифровом пространстве. Ручной анализ попросту не успевает за скоростью распространения дезинформации и постоянной эволюцией тем и аргументов. В связи с этим, возникает острая необходимость в автоматизированных решениях, способных обрабатывать огромные массивы данных, выявлять закономерности и отслеживать изменения в конспирологическом дискурсе. Такие системы, использующие методы машинного обучения и обработки естественного языка, позволяют не только идентифицировать распространителей теорий заговора, но и прогнозировать появление новых нарративов, что критически важно для разработки эффективных стратегий противодействия дезинформации и поддержания информационной устойчивости общества.

Понимание тематической структуры конспирологических нарративов имеет первостепенное значение для разработки эффективных стратегий противодействия и укрепления устойчивости общества. Исследования показывают, что конспирологические теории редко возникают хаотично; они, как правило, строятся вокруг ключевых тем и мотивов, часто эксплуатирующих существующие социальные страхи и предубеждения. Выявление этих повторяющихся тематических элементов — будь то недоверие к властям, вера в тайные заговоры или опасения относительно технологического прогресса — позволяет не просто отслеживать распространение дезинформации, но и прогнозировать её эволюцию. Анализ нарративных структур, включая используемые метафоры, ключевые аргументы и эмоциональную окраску, позволяет создавать контр-нарративы, которые обращаются к тем же психологическим потребностям, но предлагают более обоснованные и конструктивные объяснения происходящего. Таким образом, детальное изучение тематической организации конспирологических дискурсов является необходимым условием для защиты общества от их негативного влияния и повышения его способности к критическому мышлению.

Автоматизированная Идентификация Конспирологических Сообщений

Для классификации сообщений и разграничения контента, относящегося к теориям заговора, от не относящегося, была использована модель RoBERTa-large, представляющая собой разновидность трансформерной нейронной сети. RoBERTa-large была выбрана благодаря своей способности к пониманию контекста и семантических нюансов в тексте, что позволило эффективно анализировать сообщения и определять их принадлежность к категориям, связанным с теориями заговора. Модель была обучена на большом корпусе текстовых данных, что обеспечило её высокую производительность в задаче классификации.

Модель RoBERTa-large продемонстрировала высокую точность в идентификации конспирологических сообщений, достигнув значения метрики F1-score, равного 0.866. Данный показатель, вычисляемый как гармоническое среднее между точностью и полнотой, свидетельствует о сбалансированной производительности модели в обнаружении релевантных сообщений и минимизации ложноположительных результатов. Значение 0.866 указывает на надежную способность модели к классификации сообщений, что делает её эффективным инструментом для автоматизированного анализа конспирологического контента в цифровых пространствах.

Использование модели RoBERTa-large позволило значительно повысить точность идентификации конспирологических сообщений за счет способности к анализу тонких языковых паттернов. Традиционные методы классификации текстов часто не способны уловить сложные лингвистические особенности, такие как ирония, сарказм или косвенные намеки, которые часто используются в конспирологических дискурсах. Способность модели учитывать контекст и семантические нюансы позволила добиться F1-оценки в 0.866, что создало надежную основу для последующего анализа тематических структур и выявления ключевых нарративов, циркулирующих в цифровых пространствах.

Выявление Повторяющихся Нарративных Архетипов

Применяя иерархическую кластеризацию к векторным представлениям сообщений, полученных из сингапурских Telegram-групп, было выделено семь различных нарративных архетипов. В процессе анализа использовались эмбеддинги сообщений, представляющие собой числовые векторы, кодирующие семантическое значение текста. Иерархическая кластеризация позволила автоматически группировать сообщения со схожим содержанием и темами, что привело к идентификации семи четко различимых нарративных структур, преобладающих в исследуемых группах. Каждый архетип характеризуется специфическим набором тем, стилем общения и преобладающими нарративными моделями.

Для оценки качества и когерентности выявленных кластеров нарративных архетипов использовалась метрика cDBI (Clustering Davies-Bouldin Index). Полученный показатель составил 8.38, что свидетельствует о высокой степени разделения кластеров и их внутренней однородности. Данный результат значительно превосходит показатели, демонстрируемые стандартными алгоритмами кластеризации, которые варьировались в диапазоне от 13.60 до 67.27. Более низкое значение cDBI указывает на лучшую структуру кластеров и, следовательно, на более надежные результаты анализа.

Анализ лингвистических характеристик сообщений с использованием системы LIWC (Linguistic Inquiry and Word Count) позволил детализировать психологические особенности, связанные с каждым из выявленных семи нарративных архетипов. LIWC анализирует текст на предмет использования различных категорий слов, таких как когнитивные процессы, эмоции, социальные связи и общие категории слов, что позволило соотнести преобладающие языковые паттерны с определенными психологическими профилями, характерными для каждой группы. Например, для одного архетипа было выявлено преобладание слов, связанных с анализом и логикой, в то время как другой демонстрировал повышенное использование эмоционально окрашенной лексики. Этот подход позволил количественно оценить и конкретизировать различия в психологических особенностях, лежащих в основе различных повествовательных шаблонов, наблюдаемых в телеграм-группах Сингапура.

Значение для Понимания и Противодействия Конспирологическим Теориям

Выявленные нарративные архетипы предоставляют ценную структуру для понимания основных убеждений и стратегий формирования повествования, используемых в конспирологическом дискурсе. Эти архетипы не просто описывают общие темы, но и раскрывают глубинные механизмы, посредством которых формируются и распространяются теории заговора. Анализ конспирологических текстов показал, что, несмотря на разнообразие конкретных утверждений, они часто опираются на ограниченный набор базовых нарративных структур — от представления о всемогущих тайных силах до веры в существование избранных, обладающих особым знанием. Понимание этих структур позволяет выявить общие закономерности в конспирологическом мышлении и прогнозировать, как новые утверждения будут вписываться в уже существующие рамки, что является ключевым шагом к эффективному анализу и противодействию дезинформации.

Проведенная экспертами-аналитиками ручная верификация идентифицированных нарративных архетипов продемонстрировала высокий уровень согласованности — 88%. Данный показатель свидетельствует о надежности и устойчивости полученных результатов, подтверждая объективность выделенных типов конспирологического дискурса. Высокий процент совпадения оценок, данных разными экспертами, позволяет утверждать, что предложенная типология не является случайной или субъективной, а отражает закономерности, действительно присутствующие в конспирологических нарративах. Это, в свою очередь, укрепляет основания для использования данных архетипов в качестве аналитического инструмента и для разработки эффективных стратегий противодействия дезинформации.

Понимание выявленных нарративных архетипов позволяет разрабатывать целенаправленные кампании по противодействию конспирологическим теориям. Вместо универсальных опровержений, такие кампании могут быть адаптированы для конкретных архетипов, обращаясь к лежащим в их основе предположениям и ценностям. Например, для архетипа “борьбы с угнетением” сообщение может акцентировать внимание на реальных способах защиты уязвимых групп, а не просто опровергать конкретную теорию заговора. Такой подход, направленный на устранение глубинных психологических потребностей, лежащих в основе конспирологического мышления, представляется более эффективным, чем прямое оспаривание фактов. Разработка и внедрение таких кампаний требует междисциплинарного подхода, объединяющего знания в области психологии, коммуникации и анализа социальных сетей.

Исследование, посвящённое моделированию нарративных архетипов в конспирологических дискурсах, подчёркивает сложность и многогранность онлайн-коммуникаций. Вместо изолированных «эхо-камер», конспирологический контент обнаруживается вплетённым в повседневные разговоры, что указывает на его адаптивность и способность к интеграции в широкий спектр тем. Этот процесс напоминает о том, что любая система, даже кажущаяся устойчивой, подвержена изменениям и переосмыслению. Как заметил Бертран Рассел: «Чем больше я узнаю людей, тем больше люблю собак». Эта фраза, хотя и лаконична, отражает глубокое понимание природы систем и их неизбежной эволюции, подобно тому, как исследование демонстрирует эволюцию нарративов в цифровом пространстве.

Куда же дальше?

Представленная работа, подобно любому коммиту в бесконечном репозитории знаний, фиксирует лишь один срез постоянно меняющегося ландшафта конспирологического дискурса. Анализ телеграм-каналов Сингапура продемонстрировал вплетенность этих нарративов в повседневное общение, разрушая представление об изолированных «эхо-камерах». Однако, сама природа «повседневности» требует постоянной калибровки: что сегодня является обыденностью, завтра может стать источником новой конспирологии. Задержка в выявлении этих трансформаций — неизбежный налог на амбиции исследователей.

Применение графов убеждений с учетом знака отношений — перспективный шаг, но и он не лишен ограничений. Сигналы, которые сегодня интерпретируются как «убеждение», завтра могут оказаться иронией, сатирой или просто ошибкой автоматического анализа. Необходима разработка более гибких моделей, способных учитывать контекст и динамику изменений в языке и символике. Более того, стоит задуматься о переходе от выявления «архетипов» к отслеживанию эволюции этих нарративов во времени — словно летопись, где каждая редакция — новая глава.

В конечном счете, исследование конспирологического дискурса — это не поиск истины, а понимание того, как формируются и распространяются убеждения. Каждая система стареет — вопрос лишь в том, делает ли она это достойно. Время — не метрика для оценки прогресса, а среда, в которой эти системы существуют и эволюционируют. И задача исследователя — не остановить этот процесс, а понять его закономерности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10105.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-12 18:56