Согласно новому исследованию, опубликованному в журнале Nature, онлайн-ненависть процветает во всем мире благодаря самоорганизующимся глобальным кластерам, которые соединяются, образуя устойчивые сети, распространяющиеся по множеству социальных интернет-платформ, стран и языков. Исследователи из Университета Джорджа Вашингтона разработали модель картирования, первую в своем роде, для отслеживания того, как взаимодействуют эти онлайн-центры ненависти. Они считают, что это может помочь социальным сетям и правоохранительным органам в борьбе с ненавистью в Интернете, передает сайт Phys.org.
С ростом наполненности социальных сетей, люди могут общаться с другими единомышленниками всего с помощью несколько кликов. Группы пользователей с общими интересами образуются легко и просто.
Сегодня присутствие идеологий онлайн-ненависти и экстремистских призывов в Интернете напрямую связано с ростом преступности во всем мире. Чтобы помешать этому, исследователи во главе с Нилом Джонсоном, профессором физики из УДВ, решили лучше понять, как развивается ненависть в Интернете и можно ли ее остановить.
«Ненависть разрушает как жизни, как мы видели в Эль-Пасо, Орландо и Новой Зеландии, так и психологически через онлайн-издевательства и соответствующую риторику», – сказал доктор Джонсон. «Мы решили разобраться с онлайн-ненавистью, взглянув на то, почему она настолько устойчива и как с ней лучше бороться. Вместо любви в воздухе мы обнаружили ненависть в эфире».
Чтобы понять, как ненависть развивается в Интернете, команда начала с составления карты взаимодействия кластеров, направленных на распространение их идей и привлечения новых членов. Сосредоточив внимание на социальных сетях Facebook и его центрально-европейском аналоге, ВКонтакте, исследователи начали с определенного кластера ненависти и посмотрели наружу, чтобы найти второй, который был бы тесно связан с оригиналом. Они обнаружили, что ненависть пересекает границы нескольких интернет-платформ, включая Instagram, Snapchat и WhatsApp;
Географически центры находятся в Соединенных Штатах, России, Южной Африке и некоторых странах Европы, в основном используя английский и русский языки.
Исследователи обнаружили кластеры, создающие новые стратегии адаптации для перегруппировки на других платформах и/или повторного входа в платформу после банна. Например, сообщества ненависти могут мигрировать и восстанавливаться на других платформах или использовать другие языки, чтобы избежать обнаружения. Это позволяет кластеру быстро вернуть тысячи сторонников на платформу, на которой они были забаннены, и подчеркивает необходимость межплатформенного сотрудничества для ограничения групп ненависти в Интернете.
Команда ученых использовала выводы из своего онлайн-картографирования ненависти для разработки четырех стратегий вмешательства, которые платформы социальных сетей могли бы немедленно реализовать на основе ситуационных обстоятельств для борьбы с группами ненависти в собственной среде:
- уменьшить мощность и количество больших кластеров, запретив входящие в них меньшие кластеры;
- атаковать участников групп ненависти случайным образом, блокируя небольшую часть отдельных пользователей, но не разрушая их сообщество в целом;
- объединять большие кластеры друг с другом, помогая группам против ненависти находить и взаимодействовать непосредственно с кластерами ненависти;
- создавать посреднические кластеры, которые привлекают группы ненавистников, чтобы помочь выявить различия в идеологиях между ними и заставить их начать сомневаться в своей позиции.
Исследователи отметили, что каждая из их стратегий может быть принята в глобальном масштабе и одновременно на всех платформах без необходимости делиться конфиденциальной информацией отдельных пользователей или коммерческими секретами, что раньше было камнем преткновения.
Используя эту карту и ее математическое моделирование в качестве основы, доктор Джонсон и его команда разрабатывают программное обеспечение, которое могло бы помочь регулирующим и правоохранительным органам внедрять новые методы борьбы с ненавистью.
