I en alltmer digital värld står identifieringen av tecken på onlineextremism högst upp på prioriteringslistan för kontraextremistiska myndigheter. 1 Forskare och regeringar investerar i skapandet av avancerad informationsteknik för att identifiera och motverka extremism genom intelligent storskalig analys av onlinedata. Men så vitt vi vet är dessa tekniker varken baserade på eller utnyttjar de befintliga teorierna och studierna om radikalisering. I detta dokument föreslår vi ett datoriserat tillvägagångssätt för att upptäcka och förutsäga den radikalisering som en användare utsätts för, grundat på begreppet "radikaliseringens rötter" från samhällsvetenskapliga modeller. Detta tillvägagångssätt har tillämpats för att analysera och jämföra radikaliseringsnivån för 112 pro-IS jämfört med 112 "allmänna" Twitter-användare. Våra resultat visar effektiviteten hos våra föreslagna algoritmer för att upptäcka och förutsäga radikaliseringspåverkan, få upp till 0,9 F-1 mått för detektion och mellan 0,7 och 0,8 precision för förutsägelse. Även om detta är ett första försök att uppnå en effektiv kombination av sociala och beräkningsmässiga perspektiv krävs det mer arbete för att överbrygga dessa discipliner och bygga vidare på deras styrkor för att rikta in sig på problemet med radikalisering online.
Fernandez m.fl. REF utvecklade en metod för att upptäcka och förutsäga den påverkan en användare utsätts för, genom att kombinera sociala och beräkningsmodeller för radikalisering.
Understanding the Roots of Radicalisation on Twitter
{'venue': "WebSci '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}