Parada z okazji Dnia Zwycięstwa w Moskwie, 2019 r. | Źródło: wikimedia commons

Autor: Andrzej Jarynowski

Możemy spotkać się z jakościowymi analizami wskazującymi, iż wiele kont antyszczepionkowych czy koronasceptycznych, aktywnych w europejskim [2] internecie a zwłaszcza mediach społecznościowych w czasie pandemii, zmieniło się teraz w konta powielające wojenną narrację Kremla. Celem tego tekstu jest omówienie badania dotyczącego reakcji użytkowników mediów społecznościowych w Niemczech, w którym zaobserwowano skorelowanie prokremlowskich stanowisk podczas rosyjskiej inwazji z postawami antyszczepionkowymi i protestami koronasceptycznymi. Tekst niniejszy powstał na podstawie preprintu, tj. wstępnej wersji artykułu naukowego, który nie został jeszcze opublikowany w czasopiśmie naukowym [1]. Inspiracją do jego przygotowania i publikacji teraz jest zaobserwowane przez Instytut Badań Internetu i Mediów Społecznościowych [2] wzmożenie treści propagandowych  i dezinformacyjnych m.in. z angielskim hasztagiem #IstandwithPutin [3]. Infodemiologia (wykorzystana tu metodologia) jest bardzo przydatna w zrozumieniu dynamiki społecznej podczas epidemii, pełniąc rolę uzupełniającą w stosunku do standardowych narzędzi badawczych w badaniach z zakresu komunikacji zdrowotnej, takich jak ankiety podłużne [4]. Dlatego też zastosowałem detekcję społeczności z repertuaru analizy sieci społecznościowych [5] do zebranych tweetów związanych z trzema problemami polaryzacyjnymi (szczepienia, największy protest koronasceptyków w Berlinie oraz obecny dyskurs wojenny) w języku niemieckim.

Sponsorowane przez Rosję tradycyjne i społecznościowe media zostały wielokrotnie oznaczona przez agencję UE ds. przeciwdziałania dezinformacji jako propagujące fake newsy podczas pandemii Covid-19 w niemeckojęzycznym internecie [6,7]. Zgodnie z sondażami [8] największy potencjał koronasceptyczny występuje w Niemczech głównie wśród elektoratu skrajnej prawicy, tj. AfD (59%), ale też do pewnego stopnia skrajnej lewicy, tj. die Linke (18%).  Podobny rozkład preferencji można zaobserwować na Twitterze [9]. Protestujący przeciw obostrzeniom względem COVID-19 (podczas analizowanego protestu ulicznego 29.08.2020 w Berlinie) twierdzili (m.in.), że Niemcy są nadal „krajem okupowanym”, a demonstranci chcieli tylko „bronić [swojej] wolności i [swojej] demokracji” prosząc „Mr. Putin” o pomoc [9].

Co więcej, związek między prokremlowską narracją, a dyplomacją szczepionkową [10] i ruchami antyszczepionkowymi [11] nie jest zjawiskiem nowym. Co ciekawe, kampania promująca szczepienia p/COVID-19 była prowadzona wewnątrz Rosji, jednak postawy antyszczepionkowe były podsycane wśród międzynarodowej publiczności w sponsorowanych przez Rosję mediach [12]. Szczepionka AstraZeneca p/Covid-19 została potencjalnie zidentyfikowana jako główny cel większej kampanii Kremla na Twitterze, mającej na celu zdyskredytowanie zachodnich szczepionek [13]. Warto podkeślić, że niemieckie społeczeństwo zareagowało największą paniką wśród krajów europejskich (np. porównując liczbę wyszukiwań zdarzeń zatorowo-zakrzepowych w Google Trends) wykorzystujących te same szczepionki w mniej więcej takim samym stopniu  [14].

Klasyfikacja użytkowników do klas (pro/antykremlowskich, a także pro/antyszczepionkowych czy zwolenników/przeciwników protestu koronasceptycznego) jest trudnym zadaniem i można spotkać różne techniki identyfikacji tweetów/użytkowników z wykorzystaniem analizy treści czy metadanych [15,16]. W moim badaniu zastosowałem proste algorytmy wykrywania społeczności [17] oparte na aktywności retweetingu [18]. Aby wyznaczyć nakładające się zbiory użytkowników wybrałem tylko konta utworzone przed 15.07.2020 (z historią), aby wykluczyć oczywiste tzw. boty i trolle.

I tak 1890 kont zostało zaklasyfikowanych jako antykremlowskie, a 199 jako prokremlowskie, 42 314 użytkowników zaklasyfikowano jako zwolenników protestów i 25 803 którzy byli przeciw protestom, 72 669 użytkowników zaklasyfikowanych jako zwolennicy szczepień i 26 792 jako antyszczepionkowcy. Odkryłem, że 66 (33%) użytkowników prokremlowskich i tylko 18 (1%) użytkowników antykremlowskich było zaangażowanych zarówno w dyskurs antyszczepionkowy, jak i pro-protestacyjny. Szansa używania dyskursu antyszczepionkowego i wspierania koronasceptycznych protestów przez konta prokremlowskie była ponad 50 krotnie większa niż przez konta antykremlowskie. Ponadto aż 62% prokremlowskich użytkowników było zaangażowanych w dyskusję o szczepieniach, a 45% w protesty koronasceptyczne (bez wskazania po której stronie stawali).

Zastrzec muszę, że przedstawione badanie to wciąż tylko analiza sygnalizacyjna, ze względu na dużą niepewność w klasyfikacji użytkowników. Potrzebne są dalsze badania w celu walidacji metody detekcji [19]. Należy dodatkowo podkreślić, iż motywacja prokremlowskich użytkowników do angażowania się w społeczności antyszczepionkowe/antysanitarysystyczne może ‘zewnętrzna’ – jako chęć szerzenia prorosyjskiej propagandy – ale może też być ‘wewnętrzna’, tj. może wynikać z chęci promowania własnych przekonań, które tylko przypadkowo okazują się zgodne z treścią prokremplowskiej propagandy. To rozróżnienie jest jednak nierozróżniane przy wykorzystaniu zastosowanych metod.

Kontakt do autora: Andrzej Jarynowski

Blog Zdrowia Publicznego, red. M. Zabdyr-Jamróz, Instytut Zdrowia Publicznego UJ CM, Kraków: 24 maja 2022

Źródła:

1. Jarynowski A. Pro-Kremlin German Twitter users are more likely to be involved in both anti-lockdown and anti-vaccine discourse than Anti-Kremlin users SSRN (preprint). 2022. Dostępne na: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4079045
2. IBIMS. W okresie ostatnich 48 godzin dynamicznie rośnie zagrożenie dezinformacyjne w tematyce wydarzeń #Ukraina #Rosja w polskiej przestrzeni internetowej. [Internet]. 2022. Dostępne na: https://ibims.pl/komunikat-ws-szerzenia-dezinformacji-ws-sytuacji-na-ukrainie-w-polskiej-przestrzeni-internetowej/
3. Jones MO. Pro Russian sentiment on Twitter [Internet]. 2022. Dostępne na: https://twitter.com/marcowenjones/status/1499312099041947649
4. Eysenbach G. How to fight an infodemic: the four pillars of infodemic management. J Med Internet Res. 2020;22(6):e21820.
5. Jarynowski A, Wójta-Kempa M, Płatek D, Czopek K. Attempt to Understand Public Health Relevant Social Dimensions of COVID-19 Outbreak in Poland. Society Register. 2020;4(3):7-44.
6. EEAS. Short assessments of narratives and disinformation around the Covid-19 pandemic (UPDATE DECEMBER 2020 – APRIL 2021) [Internet]. 2021. Dostępne na: https://euvsdisinfo.eu/eeas-special-report-update-short-assessment-of-narratives-and-disinformation-around-the-covid-19-pandemic-update-december-2020-april-2021/
7. EEAS. Short assessments of narratives and disinformation around the Covid19 pandemic (UPDATE MAY-NOVEMBER 2020 [Internet]. 2020. Dostępne na: https://euvsdisinfo.eu/eeas-special-report-update-short-assessment-of-narratives-and-disinformation-around-the-covid-19-pandemic-update-may-november
8. Lamberty P, Holnburger J, Tort M. CeMAS-Studie: Das Protestpotential während der COVID-19-Pandemie [Internet]. 2022. Dostępne na: https://cemas.io/blog/protestpotential/
9. Jarynowski A, Semenov A, Belik V. Protest Perspective Against COVID-19 Risk Mitigation Strategies on the German Internet. W: Chellappan S, Choo KKR, Phan N, redaktorzy. Computational Data and Social Networks. Cham: Springer International Publishing; 2020. s. 524–35.
10. Wiśniewska I. Sputnik over Europe. OSW Comment. 2021;387.
11. Broniatowski DA, Jamison AM, Qi S, AlKulaib L, Chen T, Benton A, i in. Weaponized health communication: Twitter bots and Russian trolls amplify the vaccine debate. Am J Public Health. 2018;108(10):1378–84.
12. Kiriya I. From “troll factories” to “littering the information space”: Control strategies over the Russian internet. Media Commun. 2021;9(4):16–26.
13. Jemielniak D, Krempovych Y. An analysis of AstraZeneca COVID-19 vaccine misinformation and fear mongering on Twitter. Public Health. 2021;200:4–6.
14. Belik V, Jarynowski A. Elucidating the interplay of COVID-19 epidemic and social dynamics via Internet media in Germany. Konferencja: Preparedness for future pandemics from a global perspective. 2021. Dostępne na: https://doi.org/10.5281/zenodo.6400773
15. Helmus TC, Bodine-Baron E, Radin A, Magnuson M, Mendelsohn J, Marcellino W, i in. Russian social media influence: Understanding Russian propaganda in Eastern Europe. Rand Corporation; 2018.
16. Golovchenko Y. Measuring the scope of pro-Kremlin disinformation on Twitter. Humanit Soc Sci Commun. 2020;7(1):1–11.
17. Jarynowski A, Paradowski MB, Buda A. Modelling communities and populations: an introduction to computational social science. Methodol Stud. 2019;39:123–52.
18. Jarynowski A, Płatek D. Sentiment analysis, topic modelling and social network analysis. COVID-19, protest movements and the Polish Tweetosphere. W: The Covid-19 Pandemic as a Challenge for Media and Communication Studies. 1. wyd. London: Routledge; 2022
19. Krysińska I, Wójtowicz T, Olejniuk A, Morzy M, Piasecki J. Be Careful Who You Follow: The Impact of the Initial Set of Friends on COVID-19 Vaccine Tweets. W: Proceedings of the 2021 Workshop on Open Challenges in Online Social Networks. 2021. s. 1–8.