Methodik
Die für diesen Artikel analysierten Daten umfassen Videos, Metadaten und Social-Media-Beiträge, die zwischen dem 18. Februar und dem 2. Juni von Twitter, YouTube und Pomegranate Cloud gesammelt wurden. Wir haben zwischen dem 23. Januar (dem Datum des ersten Kampagnenvideo nach der Völkermorderklärung des Außenministeriums in Xinjiang vom 19. Januar) und 31. Mai. Auf Pomegranate Cloud sammelten wir Clips, die auf Herrn Pompeo abzielten, indem wir nach Posts suchten, in denen er nach dem 19. Januar erwähnt wurde und Videos enthielten. Wir sammelten Videos, die Zwangsarbeit in der Baumwollindustrie von Xinjiang leugnen, aus einem Abschnitt in der App, der ihnen gewidmet war.
Auf Twitter und YouTube wurden die Kampagnenvideos von sogenannten „Warehouse-Accounts“ gesammelt, deren Videos von einem Netzwerk von mehr als 300 koordinierten Twitter-Accounts geteilt wurden. Dieses Netzwerk schien koordiniert zu arbeiten, um Inhalte zu liken und zu retweeten, die die chinesische Regierungspolitik unterstützten, wie zum Beispiel die Kampagnenvideos, sowie Nachrichtenartikel und Leitartikel von staatlichen Medien. Um das Netzwerk zu definieren, haben wir manuell eine kleine Gruppe von Konten und deren Automatisierungsindikatoren identifiziert, insbesondere Beiträge mit identischem Inhalt, gefolgt von einer Reihe zufälliger Zeichen. Wir haben dann zusätzliche Netzwerkkonten identifiziert, indem wir programmatisch nach anderen Konten gesucht haben, die dieselben Inhalte und dieselben Indikatoren aufweisen.
Wir haben mehr als 3.000 einzigartige Kampagnenvideos aus den über 5.000 gesammelten Videos katalogisiert. Um Duplikate zwischen Videos mit verschiedenen Komprimierungsraten, visuellen Artefakten und Untertitelsprachen zu ermitteln, haben wir für jedes Video einen Fingerabdruck berechnet, indem wir eine Stichprobe seiner Frames durch den Google Cloud Vision-Bildlabeler laufen ließen. Videos mit ähnlichen Fingerabdrücken und Laufzeiten haben wir als Duplikate festgestellt. Wir haben die Ergebnisse dieses Prozesses manuell beprobt und überprüft, um falsch positive und falsch negative Ergebnisse zu minimieren.
Um Nicht-Kampagnen-Videos auf YouTube und Twitter zu identifizieren, haben wir deren Untertitel zunächst durch optische Zeichenerkennung an den in regelmäßigen Abständen entnommenen Frames erhalten. Wir betrachteten Videos, in denen Mr. Pompeo oder Cotton nicht erwähnt wurde, als Nicht-Kampagnenvideos. Videos auf Twitter und YouTube hatten immer Untertitel in Englisch und Chinesisch. Videos von Granatapfelwolke hatten nur dann chinesische Untertitel, wenn Uigurisch gesprochen wurde. Wir betrachteten alle von der Granatapfel-Cloud gesammelten Videos als Kampagnenvideos, haben jedoch nicht jedes einzelne manuell überprüft. Wir haben auch die Untertitel der YouTube- und Twitter-Videos verwendet, um deren Inhalt zu analysieren.