연구진이 독일 텔레그램 게시글에서 음모론 관련 인물을 식별하는 방법을 개발했어요. 음모론 관련 인물에 대한 어노테이션 가이드라인을 제시하고, 스팬 어노테이션 코퍼스를 구축했어요. 트랜스포머 기반 모델을 활용해 음모론 관련 인물 추출 정확도를 높였어요.
Schwurbelarchiv 데이터베이스에 모델을 적용한 결과, 음모론 서사에서 인물 표현을 대규모로 분석할 수 있음을 확인했어요. 연구 결과는 언어적 복잡성을 가진 음모론 담론에서 의미 있는 합의를 통해 인물을 어노테이션하고 추출할 수 있음을 보여줘요.
이 연구는 문서 전체가 아닌 음모론을 이끄는 주체에 대한 분석에 기여하며, 향후 음모론 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대돼요.