The Dynamics of Political Narratives During the Russian Invasion of Ukraine
以中文Twitter空间为案例，通过网络分析和文本分类识别亲反国家阵营，研究俄乌战争初期政治叙事的演变与协调机制，揭示双方传播宣传叙事及行为者互动对抗的动态。
2023-07-31 cs.SI
Russian propaganda on social media during the 2022 invasion of Ukraine
本研究通过分析Twitter上34万余条亲俄消息，发现机器人账号在2022年俄乌冲突初期的俄罗斯社交媒体宣传中作用突出，20.28%的传播者为机器人，相关消息触达1440万用户，提出遏制机器人可缓解此类宣传。
2023-08-25 cs.SI
Analyzing the Strategy of Propaganda using Inverse Reinforcement Learning: Evidence from the 2022 Russian Invasion of Ukraine
LMU Munich（慕尼黑大学）；Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心）
本研究采用逆强化学习方法，基于大规模亲俄宣传帖子数据集，分析2022年俄乌冲突中Twitter宣传社区的策略，发现机器人与人类的互动模式存在差异。
2023-07-24 cs.AI cs.CY cs.LG
An Analysis of Twitter Discourse on the War Between Russia and Ukraine
本研究通过分析推特上的内容与用户，探讨亲乌克兰与亲俄罗斯话语，揭示新用户和机器人的显著存在，以理解信息战背景下的社交媒体生态。
2023-06-20 cs.SI
Digital Traces of Brain Drain: Developers during the Russian Invasion of Ukraine
俄罗斯入侵乌克兰造成了大规模的破坏，重大的生命损失和数百万人流离失所。除了那些逃离乌克兰直接冲突的人外，俄罗斯的许多人也被认为已经移居到第三国。特别是熟练人力资本外流，有时被称为人才外流，从长远来看，可能对战争进程和俄罗斯经济产生重大影响。然而，对人才外流，特别是在危机情况下的人才外流进行量化通常是困难的。这阻碍了我们理解其驱动因素和预测其后果的能力。为了解决这一差距，我利用并扩展了一个大规模的数据集，该数据集是在入侵前一年的2021年2月收集的高度活跃的软件开发人员的位置。回顾2021年位于俄罗斯的开发商，我在2022年6月和11月拍摄的快照中证实了开发商正在从俄罗斯流失。截至11月，11.1%的俄罗斯开发者选择了新的国家，而该地区类似国家的开发者中只有2.8%没有直接卷入冲突。13.2%的俄罗斯开发者隐藏了他们的位置（对比组中为2.4%）。离开俄罗斯的开发人员在合作网络中比留在俄罗斯的开发人员更加活跃和重要。这表明，许多最重要的开发商已经离开了俄罗斯。在一些接收国，到达的人数是显着的：我估计，在亚美尼亚，60%在塞浦路斯和94%在格鲁吉亚的本地软件开发人员的数量增加42%。
2023-01-26 cs.CY cs.SI
Propaganda and Misinformation on Facebook and Twitter during the Russian Invasion of Ukraine
本研究针对俄乌冲突初期Facebook和Twitter上的宣传与虚假信息展开，基于百万级帖子数据集分析其流行度、传播模式、传播者政治倾向及平台审核效果，发现平台仍易被滥用，呼吁加强治理以维护在线对话完整性。
2023-02-20 cs.SI
Fear and Loathing on the Frontline: Decoding the Language of Othering by Russia-Ukraine War Bloggers
Information Sciences Institute, University of Southern California（南加州大学信息科学研究所）；University of Notre Dame（圣母大学）
本研究提出一种基于大语言模型的计算框架，用于量化网络言论中的他者化动态，并通过俄乌战争博主和Gab数据揭示其在冲突中的升级模式及对社会凝聚力的影响。
2024-09-19 cs.AI cs.SI
Tweets in Time of Conflict: A Public Dataset Tracking the Twitter Discourse on the War Between Ukraine and Russia
本文发布了一个包含超6300万条推文的公开数据集，追踪2022年俄乌战争期间的Twitter话语，初步分析揭示了公众对俄罗斯官方媒体的参与，为研究冲突时期社交媒体在信息战中的作用提供支持。
2023-04-10 cs.CY cs.DL cs.SI
Opponents and proponents of the war in Ukraine in Russian social media: who are they?
本文通过分析VK用户资料与订阅群组，比较俄罗斯社交媒体中战争支持者与反对者的政治身份、价值观和兴趣，发现支持者政治身份更弱且价值观更贴近官方，但双方共享许多兴趣，并可用于预测战争立场。
2023-08-08 cs.CY cs.SI
The Russian invasion of Ukraine selectively depolarized the Finnish NATO discussion
本研究分析芬兰Twitter用户在俄乌冲突前后的北约讨论极化变化，发现外部威胁弥合了左右党派的意见分歧，但阴谋论群体的回音壁仍持续存在。
2023-07-24 cs.SI
Online Networks of Support in Distressed Environments: Solidarity and Mobilization during the Russian Invasion of Ukraine
本研究分析俄乌冲突期间四大社交媒体及支持网站的6800万条帖子，探究在线支持网络的模式与互联性，揭示众包、众筹平台的动员作用，凸显社交媒体草根动员助力困境中在线支持的价值。
2023-10-04 cs.SI
Retrieving false claims on Twitter during the Russia-Ukraine conflict
如今，社交媒体上的虚假和未经证实的信息在重大地缘政治事件中动摇了个人的看法，并威胁到整个数字信息生态系统的质量。自俄罗斯入侵乌克兰以来，几个事实核查组织一直积极参与核实网上流传的与冲突有关的故事。在本文中，我们利用一个经过事实核查的公共声明库来构建一个方法框架，用于自动识别2022年2月在Twitter上传播的虚假和未经证实的声明。我们的框架由两个顺序模型组成：首先，索赔检测模型确定在我们的集合中考虑的推文中是否包含（虚假）索赔。然后，索赔检索模型通过根据其与输入推文的相关性对经验证的索赔进行排名来将推文与经事实检查的信息进行匹配。这两个模型都是基于预先训练的语言模型，并分别进行了微调，以执行文本分类任务和信息检索任务。特别是，为了验证我们方法的有效性，我们考虑了入侵第一周在Twitter上传播的83个经过验证的虚假声明，并根据他们报告的声明手动注释了5，872条推文。我们的实验表明，我们提出的方法优于标准基线索赔检测和索赔检索。总的来说，我们的研究结果突出了社交媒体提供商如何有效地利用半自动化方法来识别、跟踪并最终缓和在其平台上传播的虚假信息。
2023-03-17 cs.SI
A Longitudinal Study of Italian and French Reddit Conversations Around the Russian Invasion of Ukraine
本研究通过分析意大利和法国Reddit社区超300万条帖子，发现乌克兰战争加剧了社区负面情绪，改变了版主审核行为，但未引发用户同质化互动倾向。
2024-02-19 cs.CY cs.SI
A Study of Partisan News Sharing in the Russian invasion of Ukraine
本研究分析了俄罗斯入侵乌克兰期间六个Reddit社区中党派新闻分享的时间演变、用户反应和传播特征，并构建了预测模型识别相关用户，发现党派新闻虽吸引更多讨论但传播范围受限且传播者网络影响力较低。
2023-11-26 cs.CY cs.SI
Frontlines and faultlines: How the Russo-Ukrainian conflict reshapes the landscape of scientific research
Business School, The University of Edinburgh（爱丁堡大学商学院）
本研究通过分析2000-2023年超过180万篇论文、100万学者和2300所机构的数据，追踪学者迁移、研究主题和国际合作网络的变化，揭示了俄乌冲突（特别是2014年和2022年升级）对两国学术生态的破坏性影响，包括人才流失、研究领域分化、全球合作网络重组以及学者职业挑战。
2026-05-31 cs.DL cs.SI
"A Special Operation": A Quantitative Approach to Dissecting and Comparing Different Media Ecosystems' Coverage of the Russo-Ukrainian War
本文利用定量方法比较西方、俄罗斯和中国媒体对俄乌战争的报道差异，发现中国官方媒体日益引用俄罗斯媒体并传播其虚假信息叙事。
2023-05-31 cs.CY cs.SI
Migration patterns, friendship networks, and the diaspora: the potential of Facebook Social Connectedness Index to anticipate displacement patterns induced by Russia invasion of Ukraine in the European Union
乌克兰的冲突正在欧洲和世界上造成大规模流离失所。根据联合国难民事务高级专员办事处（难民署）的估计，截至2022年9月5日，已有700多万人逃离该国。在这种情况下，预测这些人的流动方向极为重要，以便国家和地方当局能够更好地应对与他们的接收和融入有关的挑战。这项工作表明，来自社交媒体的创新数据如何能够提供有关冲突引起的移徙流动的有用见解。特别是，我们探讨了Facebook的社会连通性指数（SCI）的潜力，用于预测在乌克兰战争的背景下的移民流动，建立在以前的研究结果，侨民网络的存在是主要的移民驱动力之一。为此，我们首先评估了乌克兰侨民与登记为临时保护或类似国家计划的乌克兰难民数量之间的关系，作为移民流入欧盟的代理人。我们发现两者之间存在非常强的相关性（Pearson's r=0.94，p<0.0001），这表明侨民正在吸引逃离战争的人们，他们往往会接触到自己的同胞，特别是在乌克兰移民的国家。最近才出现这种现象。其次，我们将Facebook的SCI与欧洲地区层面的散居者官方数据进行了比较。我们的研究结果表明，该指数，以及其他现成的协变量，是一个强大的预测乌克兰侨民在区域范围内。最后，我们讨论了Facebook的SCI的潜力，提供及时和空间上的详细信息，这些信息可能会丢失或过时的国家的人类散居，并补充官方统计数据，在冲突期间快速的政策反应。
2022-12-15 cs.SI physics.soc-ph
Characterizing and Detecting Propaganda-Spreading Accounts on Telegram
针对Telegram频道和群组中的宣传传播问题，本文分析1700余万条消息并识别两个协同宣传网络，提出利用合法消息与宣传回复关系的检测机制，仅需一条消息即可达到97.6%的检测率。
2024-06-12 cs.CR cs.SI
Longitudinal change in language behaviour during protests: A case study of Euromaidan in Ukraine
在过去十年中，在线社交媒体已成为世界各地抗议者组织和表达其议程的主要平台。尽管如此，学者们仍然争论在线工具是否会引发离线抗议或促进他们。不幸的是，对抗议活动的研究往往缺乏面板数据，无法解决特定用户如何随着时间的推移改变他们的行为，以符合抗议议程。为此，我们分析了Facebook页面EuroMaydan的一个新数据集，该数据集是为了促进2013年11月至2014年2月乌克兰的抗议活动而创建的。此外，我们的分析甚至在抗议活动结束后一直持续到2014年6月。总的来说，该数据集包括26，631个帖子和1，470，593条评论，这些帖子和评论是由124，790名用户在抗议活动期间和之后生成的。我们使用此面板数据来测试特定用户如何在此页面的两种最流行的语言之间切换：乌克兰语和俄语。以前的研究对乌克兰抗议活动期间的语言行为感到困惑。虽然研究人员预计，由于全国动员，乌克兰语会更多，但研究发现，乌克兰抗议者经常使用俄语，特别是在抗议结束后。有人提出一个假设，即抗议者根据情况有策略地使用语言（例如，最大限度地扩大影响）。然而，以前的研究依赖于汇总数据，并没有探讨语言行为的受试者内的变化。我们的研究通过增加对语言行为的纵向分析来增加这一奖学金。考虑到本文更广泛的贡献，我们添加到文献中的抗议活动，验证以前的调查结果，活动家改变他们的行为，以反映先前的偏好和情境目标，而不是修改他们的偏好。
2021-09-23 cs.SI
Conditional Publics: Shared Events and Divergent Meanings in the European Twitter Debate on the Ukraine War
CENTAI；ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）；ISI Foundation（ISI基金会）
本文研究欧洲社交媒体上对乌克兰战争的公共辩论，揭示结构性极化由非激进用户退出驱动，不同议题下公共领域呈现对抗性或情感性特征。
2026-04-07 cs.CY cs.SI
Reviewing War: Unconventional User Reviews as a Side Channel to Circumvent Information Controls
在2022年俄罗斯入侵乌克兰的最初几天，俄罗斯媒体监管机构封锁了许多全球社交媒体平台和新闻网站，包括Twitter，Facebook和BBC。为了绕过俄罗斯当局设置的信息控制，亲乌克兰团体探索了非常规的方式来接触俄罗斯民众，例如在谷歌地图或TripAdvisor上的俄罗斯企业用户评论中发布与战争有关的内容。本文通过分析规避国家审查的创作策略，对这一新现象进行了初步分析。具体而言，我们分析了从冲突开始到2022年9月在这些平台上发布的评论。我们通过Tripadvisor和谷歌地图以及俄罗斯流行社交网络VK的用户评论来衡量战争信息的传播。我们对这些服务上发布的内容的分析表明，用户利用这些平台寻求和交流人道主义和旅行建议，但也传播虚假信息和两极分化的信息。最后，我们分析了平台在内容审核方面的反应及其影响。
2023-02-01 cs.SI
Narratives of War: Ukrainian Memetic Warfare on Twitter
本研究聚焦2022年俄乌冲突中乌克兰官方及独立账号在Twitter开展的模因战，分析叙事对传播效果的影响，发现受害者叙事转发量更高，而援乌更多国家对敌方恶意叙事共鸣更强，为战时社会技术系统研究提供新视角。
2025-01-20 cs.CY cs.HC cs.SI
Linked Data on Geo-annotated Events and Use Cases for the Resilience of Ukraine
本研究利用关联数据技术整合乌克兰战争破坏事件数据集，提出事件匹配算法，构建含10K事件的关联数据，支持城市韧性应用。
2024-12-24 cs.CY cs.SI
Happenstance: Utilizing Semantic Search to Track Russian State Media Narratives about the Russo-Ukrainian War On Reddit
Stanford University（斯坦福大学）
本文利用 MPNet 和语义搜索分析十个亲俄宣传网站的文章主题，并追踪其在 Reddit 政治子版块中的传播，发现 r/Russia 评论中 39.6% 与亲俄叙事对应，远高于 r/politics 的 8.86%。
2023-05-30 cs.CY cs.LG cs.SI
Twitter Dataset on the Russo-Ukrainian War
Foundation for Research and Technology - Hellas（希腊研究与技术基金会）；Technical University of Crete（克里特理工大学）；University of Crete（克里特大学）
2022年2月24日，俄罗斯入侵乌克兰，也被称为俄乌战争。我们已启动从Twitter API持续获取数据集的工作。直到本文撰写之日，数据集已经达到5730万条推文，来自770万用户。我们应用初始卷和情感分析，而数据集可用于进一步探索性调查，主题分析，仇恨言论，宣传识别，甚至显示潜在的恶意实体，如僵尸网络。
2022-04-07 cs.LG cs.SI
Russo-Ukrainian War: Prediction and explanation of Twitter suspension
University of Crete（克里特大学）；Technical University of Crete（克里特技术大学）；ICS-FORTH（希腊研究与技术基金会计算机科学研究所）
本研究利用包含1.077亿条推文的数据集，通过文本嵌入和余弦相似度聚类分析被封禁账号内容，并结合SHAP模型解释封禁机制，揭示了利用俄乌冲突进行加密货币诈骗等活动。
2023-12-27 cs.AI cs.LG cs.SI
The Architects of Narrative Evolution: Actor Interventions Across the SAGES Framework in Information Campaigns
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；Ministry of Defence, Singapore（新加坡国防部）
本文提出SAGES框架，通过分析信息运动中行动者的干预，探讨叙事演变机制及反制策略。
2026-03-06 cs.SI
A Longitudinal, Multinational, and Multilingual Corpus of News Coverage of the Russo-Ukrainian War
本文介绍DNIPRO语料库，包含24.6万篇俄乌战争新闻，涵盖五国和三种语言，提供详尽元数据和人工标注，用于分析地缘政治叙事差异、媒体框架和信息战。
2026-03-12 cs.CL cs.SI
Twitter Bots Influence on the Russo-Ukrainian War During the 2022 Italian General Elections
本研究分析2022年意大利大选前后Twitter上的俄乌战争相关内容，发现约12%的选举前评论来自机器人，它们扭曲议题讨论并影响真实用户，揭示了社交机器人对涉冲突舆论及选举的干预作用。
2023-06-12 cs.CR cs.CY cs.SI
