A Statistical Study of Digital Footprint in Cyberspace: Language Markers of Destructive Communities
УДК 81'33, ББК 81.1
Abstract
With the widespread use of information and communication technologies, the tendency to spread aggressive and destructive content presented in text format is growing, which creates a need to develop new methods for detecting and describing groups of people who leave such "digital footprint". This paper presents a procedure for linguistic profiling of texts based on a systemic and structural study of language parameters and their quantitative calculation. For the experiment, a test dataset has been collected, it is represented by texts from platforms where potentially destructive content is published. The corpus is clustered using the k-means method, and topically oriented groups of texts, which are the projections of destructive user communities, are detected. Using the Python programming language, the authors implement an algorithm that includes text preprocessing, calculating statistical relationships among language characteristics and, finally, determining the level of significance, which allows asserting the characteristic language tendencies of destructive communities. Significant dependencies between the coefficient of lexical density and the frequency of use of verbs/nouns, as well as the type-token ratio (the coefficient of lexical richness, the ratio of the number of unique words to the total number of words in the text) are established. The stylistic characteristics of the presented clusters are given.
Downloads
References
Ананьева М. И., Девяткин Д. А., Кобозева М. В., Смирнов И. В. Лингвостатистический анализ текстов экстремистской направленности / Ситуационные центры и информационно-аналитические системы класса 4i для задач мониторинга и безопасности: материалы Международной конференции (SCVRT2015–16). – 2016. – С. 210-213.
Бакиров Р. Р., Грязнов А. Н., Валиахметов И. Р. Социально-психологическая типология членов ОПГ с позиции их готовности к социальной интеграции / Общество, государство, личность: применение научных знаний и технологий в решении социально-экономических задач региона. – 2023. – С. 101-111.
Васильева Н. В, Майборода А. В., Ясавеев И. Г. «Почему уходят в ИГИЛ ?»: дискурс-анализ нарративов молодых дагестанцев / Социологическое обозрение. – 2017. – Т. 16. – №. 2. – С. 54-74.
Володин Е. А. Особенности внедрения искусственного интеллекта в судебные процессы: автоматизация и цифровизация правоприменения / Юридическая наука. – 2025. – №. 4. – С. 85-89.
Литвинова Т. А. Компаративное исследование текстов участников экстремистского форума и лиц с известными психологическими характеристиками с использованием методов стилеметрического анализа / Известия Воронежского государственного педагогического университета. – 2020. – №. 1. – С. 168-175.
Литвинова Т. А. Стилеметрическое исследование текстов участников экстремистского форума: гендерный аспект / Известия Воронежского государственного педагогического университета. – 2019. – №. 4. – С. 227-236.
Мамаев И. Д., Митрофанова О. А., Петров В. В., Марусенко М. А. Методы автоматического выявления и анализа дискурса сообщества иностранных агентов в цифровой среде (лингвокриминалистический аспект) / Филологические науки. Вопросы теории и практики. – 2025. – Т. 18. – №. 7. – С. 3106-3115.
Марусенко М. А., Бессонов Б. Л., Богданова Л. М., Аникин М. А., Мясоедова Н. Е. В поисках потерянного автора: Этюды атрибуции. СПб., 2001.
Министерство юстиции Российской Федерации. Экстремистские материалы. Hatewall. URL: https://www.minjust.gov.ru/ru/extremist-materials/?q=hatewall
Осипенко А. Л. Организованная преступная деятельность в киберпространстве: тенденции и противодействие / Юридическая наука и практика: Вестник Нижегородской академии МВД России. – 2017. – №. 4 (40). – С. 181-188.
Пристансков В. Д., Харатишвили А. Г., Евстратова Ю. А. Искусственный интеллект – новая форма использования специальных знаний в расследовании и раскрытии киберпреступлений / Всероссийский криминологический журнал. – 2023. – Т. 17, № 6. – C. 586-596.
Уголовный кодекс Российской Федерации от 13.06.1996 N 63-ФЗ (ред. от 28.12.2024) (с изм. и доп., вступ. в силу с 08.01.2025). URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_10699/
Федеральный закон от 25.07.2002 №114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности». URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_37867/
Федеральный закон от 6 марта 2006 года № 35-ФЗ «О противодействии терроризму». URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_58840/
Ahmed M. H., Tiun S., Omar N., Sani N.S. Short text clustering algorithms, application and challenges: A survey / Applied Sciences. – 2022. – Vol. 13. – No. 1. – Pp. 1-38.
Benko V., Zakharov V. P. Very Large Russian Corpora: New Opportunities and New Challenges / Computational Linguistics and Intellectual Technologies. – Российский государственный гуманитарный университет. – 2016. – Pp. 79-93.
Resende de Mendonça R., Felix de Brito D., de Franco Rosa F., dos Reis J. C., Bonacin R. A framework for detecting intentions of criminal acts in social media: A case study on twitter / Information. – 2020. – Vol. 11. – No. 3. – Pp. 1-40.
Swales J. Discourse communities, genres and English as an international language / World Englishes. – 1988. – Vol. 7. – No. 2. – Pp. 211-220.
Copyright (c) 2025 Иван Мамаев, Михаил Марусенко, Вадим Петров
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
The authors, which are published in this journal, agree to the following conditions:
1. Authors retain the copyright to the work and transfer to the journal the right of the first publication along with the work, at the same time licensing it under the terms of the Creative Commons Attribution License, which allows others to distribute this work with the obligatory indication of the authorship of this work and a link to the original publication in this journal .
2. The authors retain the right to enter into separate, additional contractual agreements for the non-exclusive distribution of the version of the work published by this journal (for example, to place it in the university depository or to publish it in a book), with reference to the original publication in this journal.
3. Authors are allowed to post their work on the Internet (for example, in a university repository or on their personal website) before and during the review process of this journal, as this may lead to a productive discussion, as well as more links to this published work (See The Effect of Open Access).
