एक नया विज्ञान: इंटरनेट पर नफरत फैलाने वाले समूहों को समझने के लिए भौतिकी का उपयोग करना

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एक नया विज्ञान: इंटरनेट पर नफरत फैलाने वाले समूहों को समझने के लिए भौतिकी का उपयोग करना


नील जॉनसन जॉर्ज वाशिंगटन विश्वविद्यालय, वाशिंगटन डीसी में भौतिकी के प्रोफेसर हैं, जिन्हें कई-शरीर भौतिकी में प्रशिक्षित किया गया था। कई-शरीर भौतिक विज्ञानी किसी वस्तु या प्रणाली के अलग-अलग हिस्सों पर ध्यान केंद्रित नहीं करते हैं, बल्कि उन गुणों पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो तब उभरते हैं जब ये हिस्से एक-दूसरे के साथ बातचीत करते हैं।

उदाहरण के लिए, एक बहु-निकाय भौतिक विज्ञानी की दिलचस्पी इस बात में होगी कि जब पानी बर्फ में बदल जाता है तो पानी के अणुओं के समूह का क्या होता है, न कि किसी व्यक्तिगत पानी के अणु का विस्तार से अध्ययन करना।

1990 के दशक में, डॉ. जॉनसन की रुचियों में एक अजीब मोड़ आया। “जैसे-जैसे भौतिकी में सिद्धांत प्रयोगों से आगे बढ़ता गया,” उन्होंने बताया हिन्दू, “हमने अन्य क्षेत्रों में डेटा देखने का निर्णय लिया: यातायात, वित्तीय बाज़ार, आदि।” वह वास्तव में के दायरे में प्रवेश कर रहा था सामाजिक भौतिकीया सामाजिक प्रणालियों की भौतिकी।

तब से, एक उद्धरण के लिए 2019 संपादकीय में वैज्ञानिक रिपोर्टभौतिकी के तरीकों को “यातायात, अपराध, महामारी प्रक्रियाओं, टीकाकरण, सहयोग, जलवायु निष्क्रियता … कुछ नाम रखने के लिए एंटीबायोटिक अति प्रयोग और नैतिक व्यवहार” पर लागू किया गया है।

डॉ. जॉनसन के हालिया अध्ययन ने इस गुलदस्ते में एक और फूल जोड़ दिया है: ऑनलाइन नफरत करने वाले समुदाय। में एक हालिया पेपर जर्नल में भौतिक समीक्षा पत्रउन्होंने और उनके सहयोगियों ने तरल पदार्थों में शॉक तरंगों के व्यवहार का वर्णन करने के लिए उपयोग किए जाने वाले गणितीय समीकरणों के साथ, ऑनलाइन घृणा समुदायों के गठन और विकास की गतिशीलता का मॉडल तैयार किया।

“तो यह विचार कि ‘ऑनलाइन दुनिया अशांत है’ – हमने साबित कर दिया है कि यह एक सादृश्य से कहीं अधिक है,” उन्होंने कहा।

भौतिक विज्ञान मैगजीन ने उनकी टीम के काम को ‘ए’ कहा “नया विज्ञान”.

सामाजिक व्यवस्था का भौतिकी

भौतिक विज्ञानी सामूहिक व्यवहार से अपरिचित नहीं हैं। अशोक विश्वविद्यालय, सोनीपत में भौतिकी और जीव विज्ञान के प्रोफेसर गौतम मेनन एक अलग तरह की सामूहिक घटना: संक्रामक रोगों से निपटने के लिए गणितीय मॉडल का उपयोग करते हैं। उन्होंने बताया हिन्दू गणितीय मॉडल सामूहिक घटनाओं को समझाने में “आश्चर्यजनक रूप से अच्छा” करते हैं जैसे “पक्षियों का झुंड, मछली शिक्षा और यह संक्रामक रोगों का प्रसार।”

पद्धतिगत रूप से, जिस तरह से भौतिक विज्ञान ऑनलाइन नफरत सहित सामूहिक व्यवहार के सवाल पर पहुंचता है, वह “औसत व्यवहार वाले गणितीय मॉडल” का निर्माण करता है, डॉ. जॉनसन ने कहा।

उन्होंने ट्रैफिक का उदाहरण लिया. जबकि दुनिया में अलग-अलग स्थानों पर अलग-अलग ड्राइवर, वाहन और नियम हैं जो राजमार्ग पर उनके आंदोलन को नियंत्रित करते हैं, एक भौतिक विज्ञानी या गणितज्ञ पूछ सकते हैं कि यातायात में होने वाली “बड़ी चीजें” क्या हैं हर जगह. फिर, वे ऐसे समीकरण लेकर आते हैं जो इन चीज़ों का वर्णन करते हैं।

डॉ. जॉनसन के अनुसार, “इसके बारे में कुछ प्रकार की पूर्वानुमेयता है [them] विज्ञान के संदर्भ में।”

टेनेसी विश्वविद्यालय, नॉक्सविले में सांस्कृतिक विकास और सामाजिक मानदंडों और मान्यताओं का अध्ययन करने के लिए गणितीय मॉडल का उपयोग करने वाले सर्गेई गैवरिलेट्स ने कहा कि सामाजिक भौतिक विज्ञानी और गणितज्ञ सामाजिक प्रक्रियाओं के विभिन्न सिद्धांतों और मॉडलों को “सामान्यीकृत करने और एक साथ लाने” का प्रयास करते हैं।

उन्होंने 2015 के एक पेपर की ओर इशारा किया जो दस्तावेजित था 82 तक मानव व्यवहार के मॉडल. उन्होंने कहा, उन विशिष्ट तरीकों में फंसने के बजाय जिनमें प्रत्येक मॉडल दूसरे से अलग है, “हम सभी को एक साथ लाने का प्रयास कर सकते हैं।”

इस तरह, मानव व्यवहार का एक सामान्यीकृत गणितीय मॉडल कई सामान्य परिदृश्यों में लोगों के व्यवहार की व्याख्या या भविष्यवाणी करने में सक्षम हो सकता है। इस तरह के मॉडल को भविष्य में उन विशिष्ट परिदृश्यों के लिए भी बढ़ाया जा सकता है, जिनका सामान्यीकृत रूप वर्तमान में हिसाब लगाने में असमर्थ है।

सदमे की लहरें और ऑनलाइन घृणा समूह

ऑनलाइन नफरत करने वाले समुदाय – या डॉ. जॉनसन एंड कंपनी क्या। “एंटी-एक्स” समुदायों को कॉल करें (जहां ‘एक्स’ कुछ ऐसा है जिसके लिए समुदाय विरोध करते हैं) – अन्य ऑनलाइन समुदायों से अलग हैं क्योंकि, अन्य चीजों के अलावा, वे तेजी से बढ़ते हैं।

इस तीव्र वृद्धि का श्रेय “फ्यूजन” नामक प्रक्रिया में बड़ी संख्या में इच्छुक व्यक्तियों या समूहों को इन समुदायों में शामिल होने से दिया जा सकता है। यह “विखंडन” का विरोध करता है – जब किसी विशेष ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म के मॉडरेटर को पता चलता है कि इन समुदायों द्वारा साझा की गई सामग्री प्लेटफ़ॉर्म के दिशानिर्देशों का उल्लंघन करती है और उन्हें बंद कर देती है।

उनके में भौतिक समीक्षा पत्र पेपर में, डॉ. जॉनसन और उनकी टीम ने अध्ययन किया कि प्लेटफ़ॉर्म मॉडरेटर द्वारा उन्हें बंद करने के प्रयासों के बावजूद ऑनलाइन एंटी-एक्स समुदाय कैसे बनते और बने रहते हैं – दूसरे शब्दों में, “मॉडरेटर दबाव” के बावजूद।

विद्वानों ने किया है इसे अस्थिर व्यवहार कहा जाता है “ऑनलाइन अशांति”। भौतिकी में, ‘अशांति’ द्रव की गति है जो दबाव और वेग में अराजक परिवर्तनों द्वारा विशेषता होती है।

उनके पेपर के अनुसार, एक मॉडल जो ऑनलाइन घृणा समुदायों के बदलते व्यवहार या उनकी गतिशीलता के लिए जिम्मेदार हो सकता है, उसमें पांच चीजें शामिल होनी चाहिए।

1: इन समुदायों का एक “आंतरिक चरित्र” होता है जो समय के साथ बदलता रहता है। डॉ. जॉनसन ने कहा, यह एक विशेष समुदाय में नफरत के विशेष “स्वाद” को संदर्भित करता है। उदाहरण के लिए, तीन काल्पनिक यहूदी-विरोधी प्लेटफार्मों में से एक अमेरिका में यहूदी लोगों के खिलाफ नफरत को कायम रख सकता है, दूसरा यूरोप में यहूदी महिलाओं के खिलाफ, और तीसरा यहूदी लोगों के खिलाफ जो समलैंगिक या ट्रांसजेंडर हैं।

2: ये समुदाय “दूरी-स्वतंत्र” तरीके से काम करते हैं: जबकि भौतिक स्थान में ये समुदाय समाज के “सीमांत” पर हो सकते हैं, आभासी स्थान में वे मुख्यधारा का हिस्सा हैं।

3: दुनिया भर में बढ़ते इंटरनेट उपयोग के अनुरूप, इन समुदायों का कुल आकार लगातार बढ़ रहा है।

4: वे तेजी से विखंडन और संलयन से गुजरते हैं।

5: वे एक सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म तक सीमित नहीं हैं और कई प्लेटफॉर्म पर काम करते हैं।

एक चौंकाने वाली खोज

अपने मॉडल को विकसित करने के लिए, डॉ. जॉनसन और उनकी टीम ने विभिन्न सोशल मीडिया प्लेटफार्मों (फेसबुक, वीकॉन्टैक्टे और ट्विटर सहित) पर ऑनलाइन घृणा समुदायों के एक बड़े डेटाबेस का उपयोग किया, जिसे वे 2016 से एकत्रित कर रहे हैं।

में एक 2016 विज्ञान कागज़ इस्लामिक स्टेट (आईएसआईएस) के लिए ऑनलाइन सहायता समूहों पर, डॉ. जॉनसन और अन्य। 100,000 से अधिक अनुयायियों वाले 196 “आईएसआईएस-समर्थक समुच्चय” की पहचान की गई। 2019 में, उसी समूह ने एक प्रकाशित किया प्रकृति कागज़ जिसका शीर्षक है ‘वैश्विक ऑनलाइन घृणा पारिस्थितिकी का छिपा हुआ लचीलापन और अनुकूली गतिशीलता’। यहां, उन्होंने पाया कि डेटासेट में “नफरत से प्रेरित व्यक्तियों” की आबादी लगभग दस लाख तक बढ़ गई है।

टीम ने अपने डेटासेट में नफरत फैलाने वाले समुदायों और सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म दोनों का विस्तार करना जारी रखा है।

अपने नए पेपर में, टीम ने मॉडल बनाया कि लोग कैसे एकत्र होते हैं और कैसे अलग होते हैं। “गणित के लगभग 10 पृष्ठों के बाद, ये समीकरण सामने आए जो बिल्कुल एक जैसे थे [those] का [a] अशांत तरल पदार्थ,” उन्होंने कहा।

उन्होंने पाया कि अशांत तरल पदार्थों के लिए समीकरणों का एक नया रूप – जिसे ध्यान में रखा जाता है सदमे की लहरें – ऑनलाइन घृणा समुदायों की गतिशीलता के लिए जिम्मेदार हो सकता है।

शॉक तरंगें किसी माध्यम में होने वाली गड़बड़ी हैं जो उस माध्यम में ध्वनि की गति से भी तेज़ गति से चलती हैं। इन्हें माध्यम के दबाव, तापमान और घनत्व में भारी बदलाव से परिभाषित किया जाता है।

पेपर के अनुसार, मॉडल की ताकत यह बताने की क्षमता में निहित है कि कैसे प्रत्येक ऑनलाइन नफरत समुदाय के पास एंटी-एक्स विषय का अपना “स्वाद”, शुरुआत का अपना समय और अपना स्वयं का विकास वक्र है। दूसरे शब्दों में, यह मॉडल ऑनलाइन घृणा समुदायों में व्यक्तियों के बीच अंतर, व्यक्ति किस प्रकार के समुदाय बनाते हैं या उनमें शामिल होते हैं, और कैसे ये समुदाय विविध और लगातार बदलते तरीकों से एक-दूसरे से बात करते हैं, के बारे में बता सकते हैं।

जैसा कि कहा गया है, शोधकर्ताओं ने यह भी स्वीकार किया कि उन्होंने यह निर्धारित करने के लिए प्रासंगिक कुछ विवरणों को नजरअंदाज कर दिया कि ऑनलाइन नफरत वाले समुदाय कैसे बनते हैं और बने रहते हैं, और इसके बजाय उन्होंने इन समुदायों के औसत व्यवहार पर ध्यान केंद्रित करना चुना। इन विवरणों में यह अंतर शामिल है कि प्रत्येक सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म कैसे संचालित होता है और विशेष सामग्री कैसे साझा की जाती है। फिर भी पेपर में कहा गया है कि इन विशिष्ट “विषमताओं” को ध्यान में रखते हुए उनके मॉडल को भविष्य में बढ़ाया जा सकता है।

नफरत फैलाने वाले भाषण की पहचान करना और उसका मुकाबला करना

गलत सूचना और भारतीय राजनेताओं द्वारा सोशल मीडिया के उपयोग का अध्ययन करने वाले मिशिगन विश्वविद्यालय के एक एसोसिएट प्रोफेसर जोयोजीत पाल ने कहा कि यह अध्ययन सोशल मीडिया प्लेटफार्मों पर नफरत फैलाने वाले भाषण नेटवर्क की निरंतरता और मौजूदा के बीच संबंधों की हमारी समझ में महत्वपूर्ण योगदान देता है। “आगजनी सामग्री” का संयम।

उन्होंने कहा कि पेपर यह भी बताता है कि घृणास्पद भाषण के व्यक्तिगत उदाहरणों के विपरीत “ज्ञात घृणास्पद भाषण अपराधियों” के नेटवर्क को ट्रैक करना क्यों महत्वपूर्ण है: “जो लोग घृणास्पद भाषण में शामिल होते हैं उनमें से अधिकांश ऐसा बार-बार करते हैं, इसलिए उनके नेटवर्क पर नज़र रखना एक योग्य है” उन्होंने कहा, ”आशा है कि आग लगाने वाली सामग्री का पता लगाने और उसे कमजोर करने का एक तरीका है।”

और ज्ञात ऑनलाइन घृणा समुदायों के नेटवर्क का अध्ययन करके, मॉडल “इन्युएन्डो समस्या” को भी दूर करता है जो सोशल मीडिया प्लेटफार्मों के लिए ऑनलाइन घृणा भाषण को ट्रैक करना और सेंसर करना बहुत कठिन बना देता है।

डॉ. पाल ने समझाया, इन्यूएन्डो समस्या मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की व्यंग्य की खराब समझ से उत्पन्न होती है। डॉ. पाल के अनुसार अधिकांश “चतुर नफरत भरे भाषण” स्पष्ट नहीं होते हैं, लेकिन “एक संकेत के रूप में दिए जाते हैं”, जिससे एल्गोरिदम के लिए ऐसी सामग्री की पहचान करना मुश्किल हो जाता है, जिससे अप्रभावी सामग्री मॉडरेशन होता है।

डॉ. पाल ने कहा कि बार-बार अपराध करने वालों और उनके नेटवर्क पर नज़र रखकर समस्या से बचा जा सकता है।

तीन रास्ते आगे

डॉ. मेनन ने बताया हिन्दू डॉ. जॉनसन और उनकी टीम के पेपर की नवीनता यह है कि यह तरल पदार्थों में अशांति को ऑनलाइन घृणा समुदायों के सामाजिक व्यवहार से जोड़ता है।

उन्होंने कहा, “यह एक ऐसा विचार है जिसके बारे में मैंने पहले नहीं सुना था।”

हालांकि मॉडल अपनी उचित धारणाओं की सीमा के भीतर अच्छा प्रदर्शन करता है, उन्होंने जारी रखा, ऑनलाइन समुदायों के विखंडन को “अपर्याप्त रूप से खोजा या वर्णित किया गया था।” उनके अनुसार, “यहां यह है कि ऐसा कैसे और क्यों होता है, इसकी अधिक विस्तृत समाजशास्त्रीय समझ से मदद मिली होगी।”

डॉ. जॉनसन की टीम आगे तीन काम करने की योजना बना रही है।

सबसे पहले, वे ऑनलाइन घृणा समुदायों के अपने डेटासेट का विस्तार करेंगे। यह देखते हुए, वे वर्तमान में गेमिंग चैनलों पर ऐसे समुदायों को देख रहे हैं बढ़ता विवाद हिंसक खेलों और हिंसक व्यवहार पर, और सामूहिक गोलीबारी अमेरिका में गेमिंग इवेंट में।

दूसरा, वे अपने मॉडल का परीक्षण विभिन्न परिदृश्यों में करेंगे जहां ऑनलाइन घृणा समुदाय बनते हैं, बने रहते हैं या गायब हो जाते हैं। अपने पेपर में, टीम ने दो प्रकार के नफरत वाले समुदायों के साथ मॉडल का परीक्षण किया: घरेलू अमेरिका विरोधी समुदाय और विदेशी अमेरिका विरोधी समुदाय।

अंत में, टीम नफरत के अधिक “स्वादों” को ध्यान में रखते हुए अपने मॉडल का विस्तार करने की योजना बना रही है। डॉ. जॉनसन के अनुसार, जबकि नफरत के विभिन्न रूप ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म (जैसे नस्ल और लिंग) पर सह-अस्तित्व में हैं, उनकी तीव्रता या व्यापकता प्रवाह में है। टीम के लिए अगला तार्किक कदम इन परिवर्तनों को ध्यान में रखते हुए अपने मॉडल को अपग्रेड करना है।

वे 2024 में होने वाले चुनावों से पहले ऑनलाइन नफरत फैलाने वाले समुदायों की भी निगरानी कर रहे हैं। डॉ. जॉनसन ने कहा, “अगले साल 50 देशों में लगभग 65 चुनावों के साथ, और मंच मॉडरेटर नफरत भरे भाषण को नियंत्रित करने से पीछे हट रहे हैं, चीजें बहुत दिलचस्प होने जा रही हैं।” .

सायंतन दत्ता (वे/वे) एक क्वीयर-ट्रांस फ्रीलांस विज्ञान लेखक, संचारक और पत्रकार हैं। वे वर्तमान में नारीवादी मल्टीमीडिया विज्ञान सामूहिक TheLifeofScience.com के साथ काम करते हैं और @queersprings पर ट्वीट करते हैं।

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