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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Semantic Graph-Based Approach for Radicalisation Detection on Social Media

verfasst von : Hassan Saif, Thomas Dickinson, Leon Kastler, Miriam Fernandez, Harith Alani

Erschienen in: The Semantic Web

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

From its start, the so-called Islamic State of Iraq and the Levant (ISIL/ISIS) has been successfully exploiting social media networks, most notoriously Twitter, to promote its propaganda and recruit new members, resulting in thousands of social media users adopting a pro-ISIS stance every year. Automatic identification of pro-ISIS users on social media has, thus, become the centre of interest for various governmental and research organisations. In this paper we propose a semantic graph-based approach for radicalisation detection on Twitter. Unlike previous works, which mainly rely on the lexical representation of the content published by Twitter users, our approach extracts and makes use of the underlying semantics of words exhibited by these users to identify their pro/anti-ISIS stances. Our results show that classifiers trained from semantic features outperform those trained from lexical, sentiment, topic and network features by 7.8% on average F1-measure.

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Fußnoten
5
Abu Bakr Al-Baghdadi is the leader of the Islamic State in Iraq and Syria http://​dbpedia.​org/​page/​Abu_​Bakr_​al-Baghdadi.
 
10
IG measures the decrease in entropy when the feature is given vs. absent [21].
 
13
The effective estimated diameter of DBpedia is 6.5082 edges. See http://​konect.​uni-koblenz.​de/​networks/​dbpedia-all.
 
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Metadaten
Titel
A Semantic Graph-Based Approach for Radicalisation Detection on Social Media
verfasst von
Hassan Saif
Thomas Dickinson
Leon Kastler
Miriam Fernandez
Harith Alani
Copyright-Jahr
2017
Buch
The Semantic Web

Print ISBN: 978-3-319-58067-8

Electronic ISBN: 978-3-319-58068-5

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-58068-5_35

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