লেখক: (1) আনিস বাকির, Ca' Foscari University of Venice, Italy; (2) আলেসান্দ্রো গ্যালেজি, Ca' Foscari University of Venice, Italy; (3) ফ্যাবিয়ানা জোলো, Ca' Foscari University of Venice, Italy এবং The New Institute Center for Environmental Humanities, Italy। লিঙ্কের টেবিল বিমূর্ত এবং ভূমিকা উপকরণ এবং পদ্ধতিসমূহ ফলাফল এবং আলোচনা উপসংহার এবং রেফারেন্স সম্পূরক তথ্য 4। উপসংহার এই সমীক্ষায়, আমরা ইউরোপীয় প্রেক্ষাপটের মধ্যে সংবাদ উৎপাদন এবং খরচের বিকশিত গতিশীলতার মধ্যে পড়েছি। আমরা ফ্রান্স, জার্মানি, ইতালি এবং যুক্তরাজ্যের নিউজ আউটলেটগুলি দ্বারা উত্পাদিত টুইটার সামগ্রীর ব্যবহার পরীক্ষা করেছি, একটি ক্রস-কান্ট্রি এবং ক্রস-বিষয় তুলনা প্রদান করে অনলাইন পাবলিক বক্তৃতা. আমরা চারটি দেশে বিতর্কিত বিষয়গুলি চিহ্নিত করেছি এবং খরচের ধরণগুলির মধ্যে পার্থক্য এবং সাদৃশ্যগুলি হাইলাইট করেছি৷ উপরন্তু, আমরা নিউজ আউটলেটের দর্শকদের মধ্যে মিলের উপর ভিত্তি করে নেটওয়ার্ক তৈরি করেছি, বিভিন্ন নির্ভরযোগ্যতার উৎসের সাথে জড়িত ব্যবহারকারীদের গ্রুপের উপস্থিতি প্রকাশ করে। আমাদের অনুসন্ধানে ইঙ্গিত দেওয়া হয়েছে যে নির্ভরযোগ্য উত্স তথ্য ল্যান্ডস্কেপে আধিপত্য বিস্তার করে, তবে ব্যবহারকারীরা প্রধানত বা একচেটিয়াভাবে সন্দেহজনক সংবাদ আউটলেটের সামগ্রী ব্যবহার করে প্রায়শই উপস্থিত ছিলেন। যাইহোক, এই জাতীয় দলের আকার এবং গুরুত্ব বিষয় এবং বিবেচনাধীন দেশের উপর ভিত্তি করে পরিবর্তিত হয়। অধিকন্তু, আমাদের ক্রস-কান্ট্রি তুলনা সংবাদ উত্সের মিল নেটওয়ার্কগুলির গঠনে বৈচিত্র্য প্রকাশ করেছে৷ যদিও কিছু দেশ সন্দেহজনক উত্স এবং নির্ভরযোগ্য উত্সের ক্লাস্টারগুলির মধ্যে একটি পরিষ্কার বিচ্ছেদ প্রদর্শন করেছে, অন্যরা ক্লাস্টার গঠনে কম সনাক্তযোগ্য পার্থক্য সহ আরও ভিন্ন ভিন্ন পরিস্থিতি দেখিয়েছে। যাইহোক, নেটওয়ার্কগুলির সংযোগ এবং ব্যবহারকারীদের আচরণ বিশ্লেষণ সমস্ত দেশে একটি মিশ্র সংবাদ খাদ্য সহ ব্যবহারকারীদের একটি ছোট ভগ্নাংশের উপস্থিতি নির্দেশ করে। আমাদের ফলাফলগুলি বিশ্বব্যাপী উল্লেখযোগ্য বিষয়গুলির সাথে সম্পর্কিত বিভিন্ন দেশে সংবাদ খরচের ধরণগুলির পার্থক্য এবং মিলগুলির উপর জোর দিয়েছে৷ সংবাদ খরচের গতিশীলতা বোঝা এবং বিষয় বা দেশের মতো বিষয়গুলির উপর নির্ভরশীলতা ভুল তথ্য এবং বিভ্রান্তি ছড়ানো প্রশমিত করার জন্য কার্যকর প্রতিকারের বিকাশে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে। জাতীয় এবং ইউরোপীয় উভয় স্তরে তথ্যের ল্যান্ডস্কেপ পর্যবেক্ষণ করা সত্যই বিতর্কিত বিষয়গুলিতে জনসাধারণের বক্তৃতার অবস্থা বোঝার জন্য এবং তথ্য বাস্তুতন্ত্রের স্বাস্থ্যের উন্নতির জন্য উপযুক্ত সমন্বিত কৌশলগুলি বিকাশের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। তথ্যসূত্র ইউরোপীয় কমিশন, ডিজিটাল সার্ভিস অ্যাক্ট প্যাকেজ। 23-10-2023 তারিখে অ্যাক্সেস করা হয়েছে। Bakshy, E., Hofman, JM, Mason, WA, and Watts, DJ (2011)। টুইটারে প্রভাবশালীদের চিহ্নিত করা। ওয়েব অনুসন্ধান এবং ডেটা মাইনিং (WSDM) এর উপর চতুর্থ ACM আন্তর্জাতিক সম্মেলনে, ভলিউম 2। Bakshy, E., Messing, S., and Adamic, LA (2015)। ফেসবুকে আদর্শগতভাবে বিভিন্ন সংবাদ এবং মতামতের এক্সপোজার। বিজ্ঞান, 348(6239):1130–1132। Bessi, A. এবং Ferrara, E. (2016)। সামাজিক বট 2016 মার্কিন প্রেসিডেন্ট নির্বাচন অনলাইন আলোচনা বিকৃত. প্রথম সোমবার, 21 (11-7)। Blondel, VD, Guillaume, J.-L., Lambiotte, R., and Lefebvre, E. (2008)। বৃহৎ নেটওয়ার্কে সম্প্রদায়ের দ্রুত উদ্ঘাটন। পরিসংখ্যানগত মেকানিক্সের জার্নাল: তত্ত্ব এবং পরীক্ষা, 2008(10):P10008। Bovet, A. এবং Makse, HA (2019)। 2016 মার্কিন প্রেসিডেন্ট নির্বাচনের সময় টুইটারে জাল খবরের প্রভাব। প্রকৃতি যোগাযোগ, 10(1):7. Broniatowski, DA, Simons, JR, Gu, J., Jamison, AM, and Abroms, LC (2023)। কোভিড-১৯ মহামারী চলাকালীন ফেসবুকের ভ্যাকসিনের ভুল তথ্য নীতি এবং আর্কিটেকচারের কার্যকারিতা। বিজ্ঞান অগ্রগতি, 9(37):edh2132। Cinelli, M., De Francisci Morales, G., Galeazzi, A., Quattrociocchi, W., and Starnini, M. (2021)। সোশ্যাল মিডিয়ায় ইকো চেম্বারের প্রভাব। ন্যাশনাল একাডেমি অফ সায়েন্সেসের কার্যধারা, 118(9):e2023301118। Cinelli, M., Quattrociocchi, W., Galeazzi, A., Valensise, CM, Brugnoli, E., Schmidt, AL, Zola, P., Zollo, F., and Scala, A. (2020)। কোভিড-১৯ সোশ্যাল মিডিয়া ইনফোডেমিক। বৈজ্ঞানিক রিপোর্ট, 10(1):1-10। Cota, W., Ferreira, SC, Pastor-Satorras, R., and Starnini, M. (2019)। রাজনৈতিক যোগাযোগ নেটওয়ার্কে ছড়িয়ে পড়া তথ্যে ইকো চেম্বারের প্রভাবের পরিমাণ নির্ধারণ করা। EPJ ডেটা সায়েন্স, 8(1):35. Del Vicario, M., Bessi, A., Zollo, F., Petroni, F., Scala, A., Caldarelli, G., Stanley, HE, এবং Quattrociocchi, W. (2016)। অনলাইনে ভুল তথ্য ছড়ানো। ন্যাশনাল একাডেমি অফ সায়েন্সেসের কার্যপ্রণালী, 113(3):554–559। Del Vicario, M., Zollo, F., Caldarelli, G., Scala, A., এবং Quattrociocchi, W. (2017)। ফেসবুকে সামাজিক গতিবিদ্যা ম্যাপিং: ব্রেক্সিট বিতর্ক। সামাজিক নেটওয়ার্ক, 50:6-16। Falkenberg, M., Galeazzi, A., Torricelli, M., Di Marco, N., Larosa, F., Sas, M., Mekacher, A., Pearce, W., Zollo, F., Quattrociocchi, W. , et al. (2022)। সোশ্যাল মিডিয়ায় জলবায়ু পরিবর্তনের চারপাশে ক্রমবর্ধমান মেরুকরণ। প্রকৃতি জলবায়ু পরিবর্তন, পৃষ্ঠা 1-8। Ferrara, E. (2017)। 2017 সালের ফরাসি রাষ্ট্রপতি নির্বাচনের জন্য বিভ্রান্তি এবং সামাজিক বট অপারেশন। arXiv প্রিপ্রিন্ট arXiv:1707.00086. Ferrara, E., Cresci, S., এবং Luceri, L. (2020)। কোভিড-১৯ এর যুগে সোশ্যাল মিডিয়াতে ভুল তথ্য, কারসাজি এবং অপব্যবহার। কম্পিউটেশনাল সোশ্যাল সায়েন্স জার্নাল, 3:271-277। Flamino, J., Galeazzi, A., Feldman, S., Macy, MW, Cross, B., Zhou, Z., Serafino, M., Bovet, A., Makse, HA, এবং Szymanski, BK (2023) . 2016 এবং 2020 সালের মার্কিন রাষ্ট্রপতি নির্বাচনে টুইটারে সংবাদ মাধ্যমের রাজনৈতিক মেরুকরণ এবং প্রভাবশালীদের। প্রকৃতি মানব আচরণ, পৃষ্ঠা 1-13। Flaxman, S. Goel, S., and Rao, JM (2013)। মতাদর্শগত বিচ্ছিন্নতা এবং সংবাদ খরচে সামাজিক মিডিয়ার প্রভাব। SSRN, 2363701 এ উপলব্ধ। Garimella, K., Smith, T., Weiss, R., and West, R. (2021)। অনলাইন সংবাদ খরচে রাজনৈতিক মেরুকরণ। ওয়েব এবং সোশ্যাল মিডিয়ায় আন্তর্জাতিক AAAI সম্মেলনের কার্যপ্রণালীতে, ভলিউম 15, পৃষ্ঠা 152-162। গনজালেজ-বেইলন, এস., লেজার, ডি., বারবেরা, পি., ঝাং, এম., অলকট, এইচ., ব্রাউন, টি., ক্রেসপো-টেনোরিও, এ., ফ্রিলন, ডি., Gentzkow, M., Guess, AM, et al. (2023)। ফেসবুকে রাজনৈতিক সংবাদ প্রকাশের ক্ষেত্রে অসমমিত আদর্শিক বিচ্ছিন্নতা। বিজ্ঞান, 381(6656):392–398। Grinberg, N., Joseph, K., Friedland, L., Swire-Thompson, B., and Lazer, D. (2019)। 2016 মার্কিন প্রেসিডেন্ট নির্বাচনের সময় টুইটারে ভুয়া খবর। বিজ্ঞান, 363(6425):374–378। Grootendorst, M. (2022)। বার্টোপিক: একটি ক্লাস-ভিত্তিক টিএফ-আইডিএফ পদ্ধতি সহ নিউরাল টপিক মডেলিং। arXiv প্রিপ্রিন্ট arXiv:2203.05794। করিমি, এফ. এবং অলিভেরা, এম. (2022)। নেটওয়ার্কে সমজাতীয়তা মূল্যায়নের জন্য নামমাত্র সংমিশ্রণের অপর্যাপ্ততার বিষয়ে। arXiv প্রিপ্রিন্ট arXiv:2211.10245। Lazer, DM, Baum, MA, Benkler, Y., Berinsky, AJ, Greenhill, KM, Menczer, F., Metzger, MJ, Nyhan, B., Pennycook, G., Rothschild, D., et al. (2018)। ভুয়া খবরের বিজ্ঞান। বিজ্ঞান, 359(6380):1094-1096। McInnes, L., Healy, J., and Astels, S. (2017)। hdbscan: শ্রেণিবদ্ধ ঘনত্ব ভিত্তিক ক্লাস্টারিং। জে. ওপেন সোর্স সফটও., 2(11):205। McInnes, L., Healy, J., and Melville, J. (2018)। Umap: মাত্রা হ্রাসের জন্য অভিন্ন বহুগুণ অনুমান এবং অভিক্ষেপ। arXiv প্রিপ্রিন্ট arXiv:1802.03426. Nyhan, B., Settle, J., Thorson, E., Wojcieszak, M., Barber'a, P., Chen, AY, Allcott, H., Brown, T., Crespo-Tenorio, A., Dimmery, D., et al. (2023)। ফেসবুকে লাইক মাইন্ডেড সোর্সগুলো প্রচলিত কিন্তু মেরুকরণ নয়। প্রকৃতি, 620(7972):137-144। রুথস, ডি. (2019)। ভুল তথ্যের মেশিন। বিজ্ঞান, 363(6425):348–348। Sammut, C. and Webb, GI (2011)। মেশিন লার্নিং এর এনসাইক্লোপিডিয়া। স্প্রিংগার সায়েন্স অ্যান্ড বিজনেস মিডিয়া। Santoro, A., Galeazzi, A., Scantamburlo, T., Baronchelli, A., Quattrociocchi, W., and Zollo, F. (2023)। টুইটারে কোভিড-১৯ ভ্যাকসিন বিতর্কের পরিবর্তিত ল্যান্ডস্কেপ বিশ্লেষণ করা। সোশ্যাল নেটওয়ার্ক অ্যানালাইসিস অ্যান্ড মাইনিং, 13(1):115। Schmidt, AL, Zollo, F., Scala, A., Betsch, C., এবং Quattrociocchi, W. (2018)। ফেসবুকে টিকা নিয়ে বিতর্কের মেরুকরণ। ভ্যাকসিন, 36(25):3606–3612। Stella, M., Ferrara, E., এবং De Domenico, M. (2018)। বট অনলাইন সামাজিক সিস্টেমে নেতিবাচক এবং প্রদাহজনক বিষয়বস্তুর এক্সপোজার বাড়ায়। ন্যাশনাল একাডেমি অফ সায়েন্সেসের কার্যপ্রণালী, 115(49):12435–12440। Zannettou, S., Bradlyn, B., De Cristofaro, E., Kwak, H., Sirivianos, M., Stringini, G., and Blackburn, J. (2018)। গ্যাব কি: বাক-স্বাধীনতার ঘাঁটি বা একটি অল্ট-রাইট ইকো চেম্বার। দ্য ওয়েব কনফারেন্স 2018-এর কম্প্যানিয়ন প্রসিডিংস-এ, পৃষ্ঠা 1007-1014। Zannettou, S., Caulfield, T., De Cristofaro, E., Sirivianos, M., Stringhini, G., and Blackburn, J. (2019)। বিভ্রান্তিমূলক যুদ্ধ: টুইটারে রাষ্ট্র-স্পন্সর করা ট্রল এবং ওয়েবে তাদের প্রভাব বোঝা। 2019 ওয়ার্ল্ড ওয়াইড ওয়েব কনফারেন্সের কম্প্যানিয়ন প্রসিডিংসে, পৃষ্ঠা 218-226। এই কাগজটি CC 4.0 লাইসেন্সের অধীনে । arxiv-এ উপলব্ধ
