Graph-Based Detection of Disinformation Narrative Diffusion between Russian and Ukrainian Telegram Channels

Yuliia Vistak, Viktoriia Makovska, Vera Schmitt, Veronika Solopova

敘事不斷被改寫與轉貼時，如何追蹤它的傳播？




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研究問題

研究動機

單則訊息只能呈現不實資訊活動的一部分。這篇論文結合敘事標籤與圖結構，研究相關說法如何在俄語及烏克蘭語 Telegram 頻道間流通。

研究方法

視覺導讀

看見連結的兩種方式

有記錄的轉傳語意相似

訊息
蒐集公開貼文與轉傳中繼資料。
敘事標籤
以弱監督將相關說法對應至敘事分類。
明確轉傳
利用記錄中的來源頻道連結。
語意連結
即使沒有轉傳標記，也能找出跨頻道的相似訊息。

此為概念網路，並非實際頻道資料。實線表示有記錄的轉傳，虛線表示語意相似。第 3–5 節與限制

研究貢獻

即使原生轉傳中繼資料沒有記錄連結，語意連結仍能辨識不同頻道中的相似內容。兩個圖層呈現不同的頻道連通性，說明只追蹤明確轉傳可能低估敘事的流通。

第 3–5 節與限制

原始論文與資源

收錄於 Proceedings of the Fifth Ukrainian Natural Language Processing Conference (UNLP 2026)，第 80–96 頁，烏克蘭利維夫。計算語言學協會。

ACL Anthology PDF

引用格式

Vistak, Y., Makovska, V., Schmitt, V., & Solopova, V. (2026). Graph-Based Detection of Disinformation Narrative Diffusion between Russian and Ukrainian Telegram Channels. In Proceedings of the Fifth Ukrainian Natural Language Processing Conference (UNLP 2026), 80-96. Association for Computational Linguistics. https://aclanthology.org/2026.unlp-1.9/

BibTeX

@inproceedings{vistak-etal-2026-graph,
  title = {Graph-Based Detection of Disinformation Narrative Diffusion between {R}ussian and {U}krainian {T}elegram Channels},
  author = {Vistak, Yuliia and Makovska, Viktoriia and Schmitt, Vera and Solopova, Veronika},
  booktitle = {Proceedings of the Fifth {U}krainian Natural Language Processing Conference ({UNLP} 2026)},
  year = {2026},
  address = {Lviv, Ukraine},
  publisher = {Association for Computational Linguistics},
  pages = {80--96},
  url = {https://aclanthology.org/2026.unlp-1.9/}
}