理解网络反犹太主义的定量方法

由边缘网络社区推动的新一波日益增长的反犹太主义，正成为社会政治领域中日益令人担忧的存在。网络无处不在和全球性的特点为这些群体提供了工具，将其意识形态传播至互联网其余部分。尽管对反犹太主义和仇恨的研究并不新鲜，但在线数据的规模和变化速度影响了传统方法来衡量和理解这些令人不安的趋势的效力。在本文中，我们提出了一项关于网络反犹太主义的大规模定量研究。我们从4chan的Politically Incorrect版块(/pol/)和Gab等另右翼网络社区收集了数亿条帖子和图像。利用科学严谨的方法，我们量化了反犹太主义模因和言论在网络上的升级与传播。我们发现，在2016年美国总统大选和夏洛茨维尔“团结右翼”集会等重大政治事件之后，反犹太主义内容的频率大幅增加（在某些情况下翻倍以上）。我们从帖子语料库中提取语义嵌入，并展示自动化技术如何发现和分类反犹太主义术语的使用。我们还考察了反犹太主义“Happy Merchant”模因的普遍程度与传播，特别是这些边缘社区如何影响该模因向Twitter和Reddit等更主流社区的传播。综合来看，我们的结果提供了一个数据驱动、定量理解网络反犹太主义的框架。我们的方法可作为反仇恨组织当前定性工作的补充框架，为网络仇恨的增长与传播提供新见解。