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Explaining news spreading phenomena in social networks
from data acquisition and processing to network analysis and modelling
Schroeder, Daniel Thilo
When a high-ranking British politician was falsely accused of child abuse by the BBC in November 2012, a wave of short messages followed on the online social network Twitter leading to considerable damage to his reputation. However, not only did the politician’s image suffer considerable damage, moreover, he was also able to sue the BBC for £185,000 in damages. On the relatively new media of the internet and specifically in online social networks, digital wildfires, i.e., fast spreading, counterfactual or even intentionally misleading information occur on a regular basis and lead to severe repercussions. Although the example of the British politician is a simple digital wildfire that only damaged the reputation of a single person, there are more complex digital wildfires whose consequences are more far-reaching. This thesis deals with the capture, automatic processing, and investigation of a complex digital wildfire, namely, the Corona and 5G misinformtionsevent - the idea that the COVID-19 outbreak is somehow connected to the introduction of the 5G wireless technology. In this context, we present a system whose application allows us to acquire large amounts of data from the online social network Twitter and thus create the database from which we extract the digital wildfire in its entirety. Furthermore, we present a framework that provides the playing field for investigating the spread of digital wildfires.
The main findings that emerge from the study of the 5G and corona misinformation event can be summarised as follows. Although published work suggests that a purely structure-based analysis of the information spread allows for early detection, there is no way of predictively labelling spreading information as probably leading to a digital wildfire. Digital wildfires do not emerge out of nowhere but find their origin in a multitude of already existing ideas and narratives that are reinterpreted and recomposed in the light of a new situation. It does not matter if ideas and explanations contradict each other. On the contrary, it seems that it is the existence of contradictory explanations that unites supporters from different camps to support a new idea. Finally, it has been shown that the spread of a digital wildfire is not the result of an information cascade in the sense of single, particularly influential short messages within a single medium. Rather, a multitude of small cascades with partly contradictory statements are responsible for the rapid spread. The dissemination media are diverse, and even more so, it is precisely the mix of different media that makes a digital wildfire possible.
Als ein hochrangiger britischer Politiker im November 2012 von der BBC fälschlicherweise des Kindesmissbrauchs beschuldigt wurde, folgte eine Welle von Kurznachrichten im sozialen Online-Netzwerk Twitter, die zu einer erheblichen Schädigung seines Rufs führte. Doch nicht nur das Image des Politikers erlitt erheblichen Schaden, er konnte die BBC auch auf 185.000 Pfund Schadensersatz verklagen. In den relativ neuen Medien des Internets und speziell in den sozialen Online-Netzwerken kommt es regelmäßig zu sogenannten Digital Wildfires, d.h. zu sich schnell verbreitenden, kontrafaktischen oder sogar bewusst irreführenden Informationen, mit schwerwiegenden Folgen. Obwohl es sich bei dem Beispiel des britischen Politikers um ein einfaches Digital Wildfire handelt, welches nur den Ruf einer einzelnen Person schädigte, gibt es komplexere Digital Wildfires, deren Folgen weitreichender sind. Diese Arbeit befasst sich mit der Erfassung, automatischen Verarbeitung und Untersuchung eines komplexen Digital Wildfires, nämlich dem Corona- und 5G-Misinformationsevent - der Idee, dass der COVID-19-Ausbruch irgendwie mit der Einführung der 5GMobilfunktechnologie zusammenhängt. In diesem Zusammenhang stellen wir ein System vor, dessen Anwendung es uns ermöglicht, große Datenmengen aus dem sozialen Online-Netzwerk Twitter zu erfassen und so die Datenbank zu erstellen, aus der wir den digitalen Flächenbrand in seiner Gesamtheit extrahieren. Außerdem stellen wir ein Framework vor, welches das Spielfeld für die Untersuchung der Ausbreitung von Digital Wildfires bietet. Die wichtigsten Erkenntnisse, die sich aus der Untersuchung des 5G- und Corona-Misinformationevents ergeben, lassen sich wie folgt zusammenfassen.
Obwohl veröffentlichte Arbeiten darauf hindeuten, dass eine rein strukturbasierte Analyse der Informationsausbreitung eine frühzeitige Erkennung ermöglicht, gibt es keine Möglichkeit, die Informationsausbreitung im Voraus als wahrscheinlich zu einem digitalen Flächenbrand führend zu kennzeichnen. Digital Wildfires entstehen nicht aus dem Nichts, sondern haben ihren Ursprung in einer Vielzahl bereits bestehender Ideen und Erzählungen, die im Lichte einer neuen Situation neu interpretiert und zusammengesetzt werden. Dabei spielt es keine Rolle, ob sich Ideen und Erklärungen gegenseitig widersprechen. Im Gegenteil, es scheint, dass gerade das Vorhandensein widersprüchlicher Erklärungen die Befürworter aus verschiedenen Lagern dazu bringt, eine neue Idee zu unterstützen. Schließlich hat sich gezeigt, dass die Ausbreitung eines digitalen Flächenbrandes nicht das Ergebnis einer Informationskaskade im Sinne einzelner, besonders einflussreicher Kurznachrichten innerhalb eines einzigen Mediums ist. Vielmehr ist eine Vielzahl von kleinen Kaskaden mit zum Teil widersprüchlichen Aussagen für die rasante Ausbreitung verantwortlich. Die Verbreitungsmedien sind vielfältig, mehr noch, es ist gerade der Mix aus verschiedenen Medien, der zu einem Digital Wildfire führt.
