Proud Boys on Telegram
Notice bibliographique
Résumé
Utilizing an original data set of public Telegram channels affiliated with a right-wing extremist group, the Proud Boys, we conduct an exploratory analysis of the structure and nature of the group’s presence on the platform. Our study considers the group’s growth, organizational structure, connectedness with other far-right and/or fringe factions, and the range of topics discussed on this alternative social media platform. The findings show that the Proud Boys have a notable presence on Telegram, with a discernable spike in activity coinciding with Facebook’s and Instagram’s 2018 deplatforming of associated pages and profiles with this and other extremist groups. Another sharp increase in activity is then precipitated by the attack on the U.S. Capitol Building on January 6, 2021. By February 2022, we identified 92 public Telegram channels explicitly affiliated with the Proud Boys, which constitute the core of a well-connected network with 131,953 subscribers. These channels, primarily from the United States, also include international presences in Australia, New Zealand, Canada, the UK, and Germany. Our data reveals substantial interaction between the Proud Boys and other fringe and/or far-right communities on Telegram, including MAGA Trumpists, QAnon, COVID-19-related misinformation, and white-supremacist communities. Content analyses of this network highlights several prominent and recurring themes, including opposition to feminism and liberals, skepticism toward official information sources, and propagation of various conspiracy beliefs. This study offers the first systematic examination of the Proud Boys on Telegram, illuminating how a far-right extremist group leverages the latitude afforded by a relatively unregulated alternative social media platform.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».