क्या षड्यंत्र सिद्धांत "विषय" नहीं बल्कि "शैली" में निहित है - 500 मिलियन Reddit पोस्ट का AI द्वारा विश्लेषण

क्या षड्यंत्र सिद्धांत पर बात करने वाले लोग, जब वे षड्यंत्र सिद्धांत के बारे में बात नहीं कर रहे होते हैं, तब भी किसी विशेष भाषा का प्रयोग करते हैं?

इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए, मिलान पॉलिटेक्निक यूनिवर्सिटी के नेतृत्व में एक शोध टीम ने बड़े पैमाने पर डेटा विश्लेषण किया। अध्ययन का विषय था, अमेरिका की विशाल फोरम-शैली की सोशल नेटवर्किंग साइट "Reddit" पर पोस्ट किए गए 500 मिलियन से अधिक टिप्पणियाँ। शोधकर्ताओं ने षड्यंत्र सिद्धांत से संबंधित प्रमुख समुदाय "r/conspiracy" में भाग लेने वाले उपयोगकर्ताओं के बारे में अध्ययन किया कि वे समाचार, विज्ञान, फिल्म, संगीत, खाना पकाने, DIY, और पशु तस्वीरों जैसे सामान्य समुदायों में कैसे बोलते हैं।

शोध का निष्कर्ष उत्तेजक है। षड्यंत्र सिद्धांत समुदाय में भाग लेने वाले उपयोगकर्ता, षड्यंत्र सिद्धांत के बारे में बात नहीं कर रहे होते हुए भी, कुछ निश्चित भाषाई विशेषताएँ दिखाते थे। और ये विशेषताएँ AI मॉडल द्वारा उच्च सटीकता के साथ पहचानी जा सकती थीं।

हालांकि, इस शोध ने जो दिखाया वह एक साधारण "षड्यंत्र सिद्धांतवादी शब्द सूची" नहीं है। बल्कि महत्वपूर्ण यह है कि षड्यंत्र सिद्धांत की प्रवृत्ति हर विषय में समान रूप से नहीं दिखाई देती, बल्कि यह उस समुदाय की संस्कृति और बातचीत के नियमों के अनुसार बदलती है जिसमें वे भाग ले रहे हैं।

अर्थात, षड्यंत्र सिद्धांत के इर्द-गिर्द की भाषा एक स्थिर लेबल नहीं है, बल्कि यह एक "शैली" के रूप में प्रकट होती है जो स्थिति के अनुसार बदलती है।

500 मिलियन पोस्ट से दिखाई देने वाला "निष्पक्ष बातचीत" का असामान्यपन

शोध टीम ने Reddit पर 10 वर्षों की गतिविधि का अध्ययन किया, जिसमें 20 से अधिक मुख्यधारा के समुदायों में पोस्ट की गई टिप्पणियों का विश्लेषण किया गया। तुलना की गई थी, r/conspiracy में भाग लेने वाले उपयोगकर्ताओं और सामान्य उपयोगकर्ताओं के बीच।

मुख्य बिंदु यह है कि शोधकर्ताओं ने षड्यंत्र सिद्धांत की पोस्टों को नहीं देखा। विश्लेषण का विषय मुख्यधारा के समुदायों में की गई बातचीत थी। उदाहरण के लिए, फिल्म की समीक्षा, खाना पकाने की बात, संगीत की पसंद, विज्ञान समाचार पर प्रतिक्रिया, और रोजमर्रा की छोटी-मोटी बातें। सतह पर, ये राजनीतिक या षड्यंत्र सिद्धांत से संबंधित नहीं थे।

परिणामस्वरूप, मशीन लर्निंग मॉडल ने प्रत्येक समुदाय के भीतर औसतन 87% सटीकता के साथ षड्यंत्र सिद्धांत समुदाय के प्रतिभागियों और गैर-प्रतिभागियों की पहचान की। यह संख्या केवल संयोग या किसी विशेष विषय के प्रति झुकाव से समझाना कठिन है।

विशेष रूप से ध्यान देने योग्य थे, गुस्सा या चिंता दिखाने वाले अभिव्यक्तियाँ, विरोध या आक्रामकता से भरे शब्द, बीमारी या मृत्यु से संबंधित शब्दावली। शोध टीम ने मनोवैज्ञानिक भाषाई विशेषताओं को निकाला और उन्हें उपयोगकर्ता स्तर पर समेकित कर मॉडल को प्रशिक्षित किया। अर्थात, यह निर्णय एक शब्द को देखकर नहीं किया गया, बल्कि पूरी बातचीत में शामिल भावनाओं और संज्ञानात्मक प्रवृत्तियों को सांख्यिकीय रूप से देखा गया।

उदाहरण के लिए, एक ही "खाना पकाने" की बात में, एक व्यक्ति शांति से रेसिपी या स्वाद के बारे में बात कर सकता है। वहीं, दूसरा व्यक्ति गुस्सा या अविश्वास, आक्रामक अभिव्यक्तियों के साथ बात कर सकता है। शोध ने इसी प्रकार की बातचीत के तापमान और दुनिया के दृष्टिकोण के भिन्नता को पकड़ा।

"षड्यंत्र सिद्धांतवादी की भाषा" का अस्तित्व नहीं है

इस शोध की दिलचस्पी यह है कि, षड्यंत्र सिद्धांत समुदाय के प्रतिभागियों में सामान्य विशेषताएँ खोजने के बावजूद, "सर्वव्यापी पहचान मॉडल" अच्छी तरह से काम नहीं करता।

शोध टीम के अनुसार, यदि सभी समुदायों को एक बड़े मॉडल में एकीकृत करके पहचानने की कोशिश की जाती है, तो समुदाय-विशिष्ट मॉडल की तुलना में प्रदर्शन गिर जाता है। यह अंतर अधिकतम 17 अंक तक पहुँच गया।

यह महत्वपूर्ण है।

क्योंकि, SNS पर भाषा केवल पोस्टर के आंतरिक विचारों से निर्धारित नहीं होती। समाचार समुदायों में व्याख्यात्मक शब्द अधिक होते हैं, हास्य समुदायों में व्यंग्य और चुटकुले बढ़ते हैं, और शौक समुदायों में शांत शब्दावली होती है। प्रत्येक स्थान की अपनी "वातावरण" होती है।

षड्यंत्र सिद्धांत समुदाय में भाग लेने वाले उपयोगकर्ता भी उस वातावरण के अनुसार अपनी अभिव्यक्ति बदलते हैं। शोध टीम ने इस बिंदु को महत्व दिया, और एकल "षड्यंत्र सिद्धांतवादी शब्द" खोजने के बजाय, समुदाय-विशिष्ट संदर्भ के अनुसार विश्लेषण की आवश्यकता पर जोर दिया।

यह SNS के मॉडरेशन और जोखिम पहचान के लिए एक बड़ा संकेत है। सरल NG शब्द विधि या हर जगह एक समान मानदंड का उपयोग करने वाली एकरूप AI पहचान वास्तविकता को गलत समझ सकती है। एक समुदाय में स्वाभाविक अभिव्यक्ति, दूसरे समुदाय में एक मजबूत पहचान संकेत बन सकती है।

क्या संकेत पहले से ही मौजूद थे?

एक और ध्यान देने योग्य बिंदु यह है कि, इन भाषाई विशेषताओं को, उपयोगकर्ता के षड्यंत्र सिद्धांत समुदाय में शामिल होने से पहले ही देखा गया था।

शोध में, उपयोगकर्ता के r/conspiracy में स्पष्ट रूप से शामिल होने से पहले की मुख्यधारा के समुदायों में की गई बातचीत का भी विश्लेषण किया गया। परिणामस्वरूप, पहचान के लिए उपयोग किए जा सकने वाले पैटर्न, शामिल होने से ठीक पहले अचानक उत्पन्न नहीं होते, बल्कि अपेक्षाकृत स्थिर रहते थे।

यह "षड्यंत्र सिद्धांत समुदाय के संपर्क में आने के कारण भाषा बदल गई" जैसी सरल कारण-परिणाम संबंध से समझाना कठिन है। बल्कि, यह भी संभव है कि कुछ विशेष अविश्वास या भावनात्मक अभिव्यक्ति की प्रवृत्ति वाले उपयोगकर्ता बाद में षड्यंत्र सिद्धांत समुदाय की ओर आकर्षित होते हैं, जो एक आत्म-चयन का पहलू हो सकता है।

बेशक, केवल इससे किसी व्यक्ति की मानसिकता या भविष्य की कार्रवाई का निर्धारण नहीं किया जा सकता। SNS पर पोस्ट, व्यक्तित्व, उम्र, संस्कृति, राजनीतिक दृष्टिकोण, जीवन की स्थिति, उस दिन का मूड, पोस्ट की गई जगह का वातावरण आदि कई तत्वों से प्रभावित होते हैं। शोध टीम भी संदर्भ को अनदेखा करके सामान्यीकरण करने के प्रति सतर्क है।

फिर भी, यह शोध इस बात की ओर संकेत करता है कि साधारण शब्दों का ढेर, ऑनलाइन समुदाय की भागीदारी और सूचना पर्यावरण के परिवर्तन से जुड़ा हो सकता है।

SNS की प्रतिक्रिया: प्रसार सीमित, लेकिन मुद्दे गंभीर

इस शोध को प्रस्तुत करने वाले Phys.org के लेख ने सार्वजनिक होने के तुरंत बाद बड़ी चर्चा या व्यापक बहस को जन्म नहीं दिया। लेख पृष्ठ पर भी शेयर संख्या सीमित थी, और टिप्पणी भी जांच के समय अधिक नहीं थी।

X पर, जापानी विज्ञान सूचना खातों ने "शब्दों के माध्यम से प्रकट होने वाली षड्यंत्र सिद्धांतवादीता" के विषय में लेख प्रस्तुत किया, लेकिन खोज के दौरान दिखाई देने वाली प्रतिक्रियाओं की संख्या अभी भी कम थी। Mastodon के arXiv स्वचालित पोस्ट बॉट और समाचार संग्रह साइटों पर भी शोध शीर्षक प्रवाहित हो रहा था, और वर्तमान में यह "सामान्य उपयोगकर्ता की बड़ी बहस" के बजाय, शोधकर्ता, वैज्ञानिक समाचार पाठक, और स्वचालित फीड के माध्यम से प्रारंभिक प्रसार के चरण में दिखाई देता है।

LinkedIn पर, लेखक Francesco Pierri और Francesco Corso ने ACL 2026 में स्वीकृति और संबंधित शोध के रूप में इस पेपर का उल्लेख किया। यह भी एक सार्वजनिक विवाद के बजाय, कंप्यूटेशनल सोशल साइंस, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, और ऑनलाइन सुरक्षा के शोध समुदाय के भीतर साझा किया जा रहा है।

हालांकि, यदि भविष्य में यह शोध व्यापक रूप से पढ़ा जाता है, तो SNS पर कुछ प्रतिक्रियाएँ अपेक्षित हो सकती हैं।

एक यह है कि मॉडरेशन को मजबूत करने का समर्थन करने वाला दृष्टिकोण। षड्यंत्र सिद्धांत, अतिवाद, चिकित्सा गलत जानकारी, और चुनाव संबंधी झूठी जानकारी वास्तविक समाज पर प्रभाव डाल सकते हैं। प्रारंभिक चरण में उच्च जोखिम वाले समुदाय के गठन को समझना और प्लेटफॉर्म द्वारा संदर्भ के अनुसार प्रतिक्रिया लेना महत्वपूर्ण हो सकता है।

दूसरी ओर, अभिव्यक्ति की स्वतंत्रता और गोपनीयता के संबंध में चिंताएँ भी उठ सकती हैं। "षड्यंत्र सिद्धांत की बात नहीं कर रहे पोस्ट" से भविष्य की समुदाय भागीदारी का अनुमान लगाना कुछ लोगों के लिए निगरानी जैसा लग सकता है। भले ही यह शोध के उद्देश्य से हो, यदि इस तरह की तकनीक का वास्तविक उपयोग किया जाता है, तो गलत पहचान और लेबलिंग के मुद्दे से बचा नहीं जा सकता।

विशेष रूप से "गुस्सा", "चिंता" और "मृत्यु" से संबंधित शब्द, षड्यंत्र सिद्धांत से असंबंधित लोग भी निश्चित रूप से उपयोग करते हैं। बीमारी के अनुभव को साझा करने वाले लोग, दुःख साझा करने वाले लोग, राजनीति पर असंतोष व्यक्त करने वाले लोग, और सामाजिक मुद्दों पर गुस्सा व्यक्त करने वाले लोग सभी को संदेहास्पद नहीं माना जाना चाहिए।

इस शोध का उद्देश्य "इस व्यक्ति को षड्यंत्र सिद्धांतवादी घोषित करना" नहीं होना चाहिए, बल्कि समुदाय के समग्र भाषाई पर्यावरण और जोखिम के परिवर्तनों को सावधानीपूर्वक समझने के लिए एक उपकरण होना चाहिए।

AI द्वारा पहचान सर्वव्यापी नहीं है

औसत 87% का आंकड़ा ध्यान आकर्षित करता है, लेकिन इसका उल्टा यह भी है कि गलत पहचान भी बनी रहती है। और SNS पर गलत पहचान केवल सांख्यिकीय गलती नहीं होती। यह उपयोगकर्ता के अभिव्यक्ति के अवसरों को प्रभावित कर सकता है जैसे कि खाता प्रतिबंध, पोस्ट हटाना, दृश्यता में कमी, और समुदाय से बहिष्कार।

इसके अलावा, शोध में उच्च सटीकता विशिष्ट शर्तों के तहत डिज़ाइन किए गए तुलनात्मक प्रयोगों में प्राप्त हुई। वास्तविक SNS संचालन में, नए स्लैंग, व्यंग्य, मीम्स, सांस्कृतिक अंतर, भाषाई अंतर, बॉट्स, ट्रोल्स, और राजनीतिक अभियानों का मिश्रण होता है। एक समय में प्रभावी रहे विशेषताएँ, दूसरे समय में लागू नहीं हो सकतीं।

इसके अलावा, यदि उपयोगकर्ता पहचान को ध्यान में रखते हुए शब्द बदलते हैं, तो AI द्वारा निगरानी के प्रसार से स्पष्ट अभिव्यक्तियाँ कम हो सकती हैं, और एन्क्रिप्टेड वाक्यांश या अंदरूनी लोगों के लिए गुप्त भाषा बढ़ सकती है। यह समस्या अतिवादी समुदायों और स्पैम नियंत्रण में बार-बार देखी गई है।

इसलिए, शोध टीम द्वारा जोर दिया गया "संदर्भ के अनुसार हस्तक्षेप" महत्वपूर्ण हो जाता है। समुदाय के मानदंडों को समझना और सरल पहचान के बजाय पारदर्शिता, व्याख्यात्मकता, और अपील की प्रक्रिया से लैस प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है।

क्या निष्पक्ष स्थान वास्तव में निष्पक्ष हैं?

इस शोध द्वारा उठाया गया एक और प्रश्न है, "निष्पक्ष समुदाय" का क्या अर्थ है।

हम अक्सर राजनीतिक समुदायों या षड्यंत्र सिद्धांत मंचों को विशेष स्थान के रूप में देखते हैं। वहाँ चरम विचारधाराएँ होती हैं, भावनाएँ भड़कती हैं, और विरोध होता है। दूसरी ओर, खाना पकाने, संगीत, फिल्म, DIY, और पशु तस्वीरों जैसे समुदायों को अधिक शांतिपूर्ण और निष्पक्ष स्थान माना जाता है।

हालांकि, शोध यह दिखाता है कि यह इतना सरल नहीं है। उपयोगकर्ता केवल एक समुदाय में मौजूद नहीं होते। एक स्थान पर वे कुत्ते की तस्वीर पर टिप्पणी करते हैं, दूसरे स्थान पर समाचार पर गुस्सा व्यक्त करते हैं, और एक और स्थान पर षड्यंत्र सिद्धांत की व्याख्या के साथ सहानुभूति रखते हैं। ऑनलाइन व्यक्तित्व कई स्थानों के बीच घूमते हुए बनता है।

अर्थात, षड्यंत्र सिद्धांत की दृष्टि केवल षड्यंत्र सिद्धांत के लिए विशेष स्थानों में बंद नहीं होती। रोजमर्रा की बातचीत, शौक की बातें, समाचार पर छोटी प्रतिक्रियाओं में भी, भावनात्मक आदतें और अविश्वास की संरचना झलक सकती है।

यह व्यक्तिगत संदेह के लिए नहीं है। बल्कि, यह समझने के लिए है कि ऑनलाइन स्थान कितने परस्पर जुड़े हुए हैं। SNS में, शौक, राजनीति, स्वास्थ्य, समाचार, मनोरंजन, गुस्सा, चिंता, और चुटकुले एक ही खाते में मिलते हैं। इस मिश्रण को कैसे संभालना है, यह भविष्य के प्लेटफॉर्म डिजाइन का मुद्दा होगा।

शोध का उद्देश्य "खतरनाक व्यक्ति की खोज" नहीं है

इस प्रकार के शोध का गलत तरीके से उपयोग किया जाए तो यह खतरनाक दिशा में जा सकता है। पोस्ट से "षड्यंत्र सिद्धांतवादीता" को पहचानने की बात सुनने में निगरानी तकनीक या प्रोफाइलिंग जैसी लग सकती है।

हालांकि, वास्तव में यह शोध यह दिखा रहा है कि यह व्यक्तिगत दोषारोपण का तरीका नहीं है, बल्कि ऑनलाइन समुदायों की भाषाई संरचना को समझने का तरीका है। महत्वपूर्ण यह है कि षड्यंत्र सिद्धांत कैसे भावनाओं, शब्दावली, और समुदाय संस्कृति के साथ जुड़ते हुए फैलता है।

शोधकर्ता सर्वव्यापी पहचानकर्ता के बजाय, संदर्भ-संवेदनशील विश्लेषण और हस्तक्षेप की आवश्यकता पर जोर देते हैं। यह प्लेटफॉर्म ऑपरेटरों, मीडिया, और उपयोगकर्ताओं के लिए भी महत्वपूर्ण दृष्टिकोण है।

क्योंकि षड्यंत्र सिद्धांत केवल "गलत जानकारी" नहीं है। इसमें गुस्सा, चिंता, अलगाव की भावना, अविश्वास, और समुदाय के प्रति जुड़ाव की भावना शामिल होती है। गलत जानकारी को हटाने से यह नहीं दिखता कि लोग वहाँ क्यों आकर्षित होते हैं।

शब्द पहले से ही परिवर्तन का संकेत देते हैं

SNS पर शब्द केवल जानकारी संचार नहीं हैं। इसमें यह भी प्रकट होता है कि कौन किस पर विश्वास करता है, किससे डरता है, और किस समुदाय में सुरक्षा महसूस करता है।