تتبع المجتمعات المتطورة في سلاسل الأخبار المضللة باستخدام الرسوم البيانية الزمنية

لماذا تنتشر الشائعات عبر مجموعات مترابطة على الإنترنت

عندما تتسابق القصص الكاذبة عبر وسائل التواصل الاجتماعي، نادراً ما تنتقل بمفردها. بل يتم دفعها ومشاركتها وتكرارها من قبل مجموعات من المستخدمين الذين يتحركون معاً. تطرح هذه الدراسة سؤالاً بسيطاً لكنه ملحّ: هل يمكننا تتبع كيفية تشكل هذه المجموعات عبر الإنترنت وتغيرها بمرور الوقت، واستخدام تلك المعرفة لإبطاء انتشار الأخبار المزيفة—دون حتى قراءة محتوى المنشورات؟

اتباع مسارات القصص المضللة

يركز الباحثون على «سلاسل المعلومات» على منصات مثل تويتر—سلاسل من إعادة التغريد والردود التي تتكشف بعد انتشار قصة. بدل التعامل مع المستخدمين كأفراد معزولين، يفحصون كيف يتجمع الناس في مجتمعات مع انتشار الإشاعة. قد تكون هذه المجتمعات مروّجين مخلصين للقصة الكاذبة، أو معلقين متشككين، أو متابعين عاديين يُجرفون في التيار. التحدي هو أن الجماهير على الإنترنت تتغير باستمرار: ينضم الناس ويغادرون، وتنقسم المحادثات وتندمج، ويتحول هيكل الشبكة من ساعة لأخرى.

إطار عمل خطوة بخطوة لتتبع المجتمعات

لمعالجة هذا، يقدم المؤلفون TIDE-MARK، إطار عمل متعدد المراحل مصمم لمتابعة المجتمعات المتطورة من المستخدمين عبر الزمن. أولاً، يعيدون بناء كل سلسلة من معرفات التغريدات الخام، محولين إياها إلى سلسلة لقطات زمنية كل ساعة حيث تمثل العقد المستخدمين وتمثل الروابط إعادة التغريد أو الردود. يثريون كل مستخدم بمعلومات ملف شخصي بسيطة وملخص رقمي للتغريدات التي يشاركها. بعد ذلك، يتعلم شبكة عصبية واعية بالزمن كيفية تغير روابط وسلوك كل مستخدم عبر اللقطات، منتجة «بصمة» مدمجة لكل مستخدم في كل ساعة.

من جماهير ضبابية إلى مجموعات مستقرة

باستخدام هذه البصمات، يجمع TIDE-MARK المستخدمين المتشابهين في مجتمعات أولية. ثم يقوم بنمذجة كيف تتغير المجتمعات من لقطة إلى أخرى، مقيِّماً احتمال بقاء أعضاء مجموعة معاً، أو انقسامهم، أو انضمامهم إلى مجموعة أخرى. أخيراً، تنظف وحدة تعلم معزز الحدود الضبابية بين المجموعات. تختبر هذه الوحدة مراراً تغييرات صغيرة—نقل مستخدمين فرديين من مجتمع إلى آخر—وتحتفظ بالتغييرات التي تجعل المجموعات أكثر ترابطاً داخلياً بينما تبقى متسقة مع الخطوات الزمنية السابقة. النتيجة صورة أوضح وأكثر استقراراً لمن يتعاون مع من أثناء تطور السلسلة.

كيف تبدو مجتمعات الأخبار المزيفة والحقيقية

يطبق الفريق TIDE-MARK على ثلاث مجموعات بيانات كبيرة للأخبار المزيفة تغطي السياسة، وشائعات المشاهير، ومعلومات صحية متعلقة بكوفيد-19. عبر جميعها، وجدوا نفس النمط: تميل القصص الكاذبة إلى الانتقال عبر مجتمعات أكثر تماسكاً واستمرارية مقارنة بالقصص الحقيقية. تكون هذه المجموعات الخاصة بالأخبار المزيفة أكثر ارتباطاً داخلياً، وحدودها أوضح عن بقية الشبكة، وتحافظ على عضويتها تقريباً بمرور الوقت. على النقيض من ذلك، تنتشر الأخبار الحقيقية عبر مجموعات أكثر تراخياً وتشتتاً تُعاد تشكيلها مع تحرك النقاشات. اللافت أن الميزات الهيكلية التي يستخرجها TIDE-MARK—مثل مدى تماسك واستقرار المجتمعات—قوية بما يكفي لمساعدة مصنفات بسيطة في تمييز السلاسل المزيفة من الحقيقية، حتى دون النظر إلى النص.

اختبار طرق لتعطيل السلاسل الضارة

لأن TIDE-MARK يوفر رؤية على مستوى المجتمع، يمكن أيضاً استخدامه لمحاكاة التدخّلات. يختبر الباحثون ما يحدث إذا، مبكراً في سلسلة أخبار مزيفة، قمت بإزالة عدد قليل فقط من المستخدمين ذوي الارتباطات العالية من أكثر المجتمعات استمرارية—كبديل مثالي لتعليق حسابات أو تقييد مدى وصولها. في المحاكاة، يضعف هذا الإزالة المستهدفة بشكل حاد هيكل السلسلة ويقلص أكبر كتلة متصلة لها، ما يشير إلى أن استراتيجيات واعية بالهيكل ومحايدة المحتوى قد تُبطئ انتشار المعلومات المضللة بشكل ملموس.

ما يعنيه هذا في مكافحة المعلومات المضللة

بمصطلحات يومية، تُظهر هذه الدراسة أن الأخبار المزيفة كثيراً ما تنتقل عبر «نوادٍ معجبيّة» متينة من مستخدمين منسقين، بينما تتحرك الأخبار الحقيقية عبر جماهير أكثر سلاسة وتغيراً. يقدم TIDE-MARK طريقة لرؤية هذه المجموعات وتتبعها في الوقت الحقيقي، دون قراءة أو حكم على المحتوى نفسه. هذا يجعله أداة واعدة للمنصات والباحثين وصانعي السياسات الذين يرغبون في تحديد أنماط التنسيق الخطرة وتصميم تدخلات دقيقة ومحددة—قد تساعد في تفكيك السلاسل الضارة قبل أن تنتشر بالكامل.

الاستشهاد: Ma, Y., Qu, D. & Wang, Y. Tracking evolving communities in fake news cascades using temporal graphs. Sci Rep 16, 4952 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-35175-4

الكلمات المفتاحية: الأخبار المزيفة, الشبكات الاجتماعية, اكتشاف المجتمعات, انتشار المعلومات المضللة, تنظيم وسائل التواصل الاجتماعي