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在线仇恨和极端主义叙事与可恶的真实世界的事件,包括当前仇恨犯罪激增1,2,3,4,5,6和惊人的青少年自杀率在上升,由于社会媒体硫酸盐7;煽动大规模枪击事件如2019年袭击在克赖斯特彻奇,刺杀和爆炸事件8,9,10,11;招聘的极端分子12,13,14,15,16,包括诱捕和性交易的女孩战斗机新娘17;威胁的公众人物,包括2019年的口头攻击一个anti-Brexit的政治家,和混合(racist-anti-women-anti-immigrant)讨厌威胁美国的英国王室成员18;并更新了反西方恨2019 post-ISIS景观与支持奥萨马·本·拉登的儿子和基地组织。社会媒体平台似乎失去了对抗在线恨19,20.,迫切需要新的见解。在这里,我们表明,理解在线恨的韧性的关键在于其全球network-of-network动态。互联恨集群形成全球“讨厌公路”,协助集体在线adaptations-cross社交媒体平台,有时使用“后门”甚至被禁止后,以及国与国之间跳跃,大陆和语言。我们的数学模型预测,警察在一个平台(如Facebook)更糟的是,全球“暗池”,最终将产生在线恨将蓬勃发展。我们观察当前讨厌网络迅速重新布线和自我修复在微观层面上攻击的时候,在某种程度上,模拟化学共价键的形成。这种理解让我们提出一个政策矩阵可以帮助在线讨厌失败,分类的首选(或法律允许)粒度的干预和自顶向下和自底向上的性质。我们提供定量评估每个干预的影响。这一政策矩阵也提供了一个工具,在线解决一类更广泛的非法行为21,22如金融欺诈。
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SN社会科学开放获取2022年4月08
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确认
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作者信息
作者和联系
贡献
所有作者的研究设计,分析和撰写论文。
相应的作者
道德声明
相互竞争的利益
作者宣称没有利益冲突。
额外的信息
出版商的注意:施普林格自然保持中立在发表关于司法主权地图和所属机构。
同行审查的信息自然谢谢保罗•吉尔努尔Kteily和其他,匿名的,审稿人(s)为他们的贡献的同行评审工作。
扩展数据数据和表
扩展数据图1权力的法律。
一个,b、电力三k党生态法律(一个)和非法金融活动的生态(b)。他们的幂律指数(α)是相似的一个和b,也符合c。c从聚合数据,结果从不同的专题子系统,每一个都有一个幂律分布指数(β我)分布在2.5。d模拟过程的总结。N幂律分布是幂律指数分布在2.5创建的。幂律指数被取样,紧随其后的是一个幂律的测试。e、分布的幂律指数从这个模拟过程中,对不同的值意味着底层的点数量分布(μ值)。由此产生的幂律指数α集中在1.7附近,观察到在吗一个和b。
扩展数据图2集群循环。
一个从无花果,集群循环。2。b一个循环的集群。
扩展数据图3预测政策效果。
一个1,政策的影响,平均超过550广泛间隔的时间步骤τ= 10,N= 104。如果一个聚合的大小保持在范围之内年代最小值来年代马克斯对于一个特定的时期τ,总那么碎片。b2,政策的影响。颜色代表不同的干预开始时间(t我以天为单位(垂直灰色线):绿色t我= 80,红t我= 120,蓝色t我= 200。行类型代表不同百分比的个体随机删除(禁止)t我10%:虚线,虚线为30%,实线为50%。c,结果灭绝政策3次(T)作为初始种群的功能分区(N+P= 1000固定的,N被讨厌的初始大小人口和P的初始大小anti-hate人口)和禁止的平台,也从数值模拟和分析理论。d政策4显示效果不同的分配的100名维和人员hate-cluster与anti-hate-cluster场景。nc维和部队是集群的数量(即个人C型),尺寸年代c。
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约翰逊,N.F.莱希,R。,Restrepo, N.J.et al。隐藏的弹性和自适应动态的全球在线讨厌生态。自然573年,261 - 265 (2019)。https://doi.org/10.1038/s41586 - 019 - 1494 - 7
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