Theology, heroism, justice, and fear: an analysis of ISIS propaganda magazines<i>Dabiq</i>and<i>Rumiyah</i>
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyses a large content sample of Islamic State of Iraq and al-Sham (ISIS) English-language magazines. Dabiq (15 issues, 2014–2016) and Rumiyah (13 issues, 2016–2017) represent the largest cohesive text sample of ISIS propaganda targeted at English speakers. This qualitative analysis, creates a typology to explain and categorize articles within the sample. Magazine articles are divided into five categories: (1) Islamic theological justification and inspiration for violence, (2) descriptions of community, belonging, and meaning, (3) stories of progress or heroism, (4) establishment of a common enemy, i.e., the West and Muslim “apostate s,” and (5) instructional and inspirational articles empowering individual violent action. A focus on unity and community was more common in Dabiq, while instructional articles encouraging lone wolf attacks appeared more often in Rumiyah. Moreover, tales of heroism and progress are far more common in Dabiq, while Rumiyah issues focus on Islamic justification and call for loyalty and sacrifice. This follows the shift in ISIS’s operational focus from administering a physical caliphate to inspiring attacks locally and abroad. Knowing exactly what types of messages and narratives are being circulated in ISIS propaganda has important implications for understanding the psychology of terrorism, radicalization, securitization, and counterterrorism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».