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Investigadores/as Institucionales

Tretiakov, ArseniiAutor o CoautorD'Antonio-Maceiras, SergioAutor o CoautorMartin, AlejandroAutor (correspondencia)

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31 de julio de 2025
Publicaciones
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Artículo
Hybrid Gold

Toxic Discourse in the Digital Battlefield: Analysing Telegram Channels During the Russia-Ukraine 'Conflict'

Publicado en: Expert Systems. 42 (7): e70081- - 2025-07-01 42(7), DOI: 10.1111/exsy.70081

Autores:

Tretiakov, Arsenii; D'Antonio-Maceiras, Sergio; Hernandez, Aurea Anguera de Sojo; Martin, Alejandro
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Afiliaciones

Univ Politecn Madrid, Dept Comp Syst Engn, Madrid, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Instant messenger Telegram has emerged as a favoured platform for far-right activism, conspiracy theories, political propaganda, and misinformation, which has its own target audience. This study explores the application of multilingual pre-trained language models to detect and measure toxicity in political content on Telegram channels. The proposed techniques have shown notable advancements in identifying toxic information using a fine-tuned RoBERTa model. Through the combination of data analysis, time-series analysis, and BERTopic modelling, the research demonstrates how toxicity varies by topic, country, and time period, using metadata. The study identified key topics in the dataset, which includes 23.6 million messages from 1491 Telegram channels, including the Russian-Ukrainian conflict and political tensions in Europe and the United States from 2016 to 1 July 2023. Despite these achievements, challenges such as the dominance of Russian language content and a focus on specific topics were highlighted. This research advances the understanding of how toxic language and propaganda are disseminated across different languages and political narratives, contributing to the study of digital communication and information warfare.
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Palabras clave

MisinformationSocial networksTelegramTopic modellingToxic informationTransformerTransformers

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Expert Systems debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2025, se encontraba en la posición 59/147, consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Computer Science, Theory & Methods. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada en el Cuartil Q2 para la agencia Scopus (SJR) en la categoría .

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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-12-19:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 1 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (TRETIAKOV, ARSENII) y Último Autor (MARTIN GARCIA, ALEJANDRO).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido MARTIN GARCIA, ALEJANDRO.

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Reconocimientos ligados al ítem

This work was supported by Ministerio de Ciencia, Innovacion y Universidades, European Commission, Comunidad de Madrid, Calouste Gulbenkian Foundation, and TUAI Project.
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