Val sovraštva

Spletne skupnosti, v katerih se pojavljata sovraštvo in ekstremizem proti določeni temi. Čeprav je veliko platform moderiranih, te sovražne skupnosti nekako uspevajo in se razvijajo. Ameriške znanstvenice in znanstveniki so k razumevanju pojava pristopili z vidika nelinearne dinamike kontinuov. V študiji so oblikovali model, ki opisuje dinamiko oblikovanja sovražnih spletnih skupnosti. Teorija ne pojasnjuje le, kako se razvijajo take spletne dejavnosti, temveč tudi nakazuje, kako bi lahko ta razvoj upočasnili ali celo preprečili. Izsledke so objavili v reviji Physical Review Letters.

Raziskovalna skupina je teorijo razvila na podlagi empiričnih podatkov, ki jih je zbirala od leta 2014 dalje na več kot desetih platformah – vključujoč 4Chan, Facebook, Twitter, Telegram in Youtube. Skupno so obravnavali 1965 edinstvenih sovražnih skupnosti.

Po zgledu predhodnih študij so posameznika opisali kot večdimenzionalni vektor v prostoru interesov – skupnost so torej obravnavali kot heterogene posameznike. Vsaka komponenta vektorja predstavlja zanimanje za določeno tematiko. Na vsakem časovnem koraku izoblikovanja skupnosti se lahko dva naključno izbrana osebka združita z verjetnostjo, ki je odvisna od podobnosti para oziroma od njune absolutne razdalje v vektorskem prostoru. Tako se z večjo verjetnostjo združita osebi, ki sta si v prostoru zanimanja zelo blizu – gojita torej sovraštvo do istih problematik. Če sta osebka že del skupnosti, se njuna celotna skupka združita. Mehanizem tako združi dva samotarja, samotarja in skupnost ali dve skupnosti.

Enačba, ki jo v taki obravnavi dobimo, predstavlja posplošitev nelinearne fizike tekočin in pojasni opaženo obnašanje na različnih velikostnih skalah. Rešitev enačbe je udarni val, ki razloži, kako, zakaj in kdaj se združevanje na podlagi sovražne aktivnosti pojavi »od nikoder«. S povprečenjem verjetnosti združevanja v skupke po prostoru dobimo parámeter, ki so ga avtorji poimenovali spletna kolektivna kemija. S prilagajanjem tega parámetra lahko odložimo, preoblikujemo in celo preprečimo širjenje sovražne aktivnosti v obravnavanih sistemih.

Znanstveniki in znanstvenice za zaključek komentirajo, da je model mogoče zlahka razširiti in dodati druge spletne mehanizme. Denimo lastnost izgube interesa posameznika lahko v matematičnem jeziku predstavi izraz drobljenja monomerov. Prisotnost vplivnežev pa je mogoče posnemati s spreminjanjem spletne kolektivne kemije tako, da je združevanje naklonjeno njihovim posebnim vektorskim vrednostim.

Z modeli je spet valovala Tina.

Vir slike: commons.wikimedia.org