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Les médias numériques, identifiés comme une propagande computationnelle, offrent une voie permettant à la propagande de s’étendre sans limite. La propagande soutenue par l’État vise à influencer la perception du public à l’égard d’entités en faveur d’un parti politique ou d’une autorité donnée. Par ailleurs, elle est devenue une composante essentielle de la guerre d’information moderne, utilisée pour obtenir un avantage stratégique sur les adversaires. La plupart des études actuelles se concentrent sur l’utilisation de méthodes d’apprentissage automatique, quantitatives et qualitatives afin de déterminer si un contenu particulier diffusé sur les réseaux sociaux relève de la propagande. Ces recherches portent principalement sur des contenus en anglais, tandis que très peu d’efforts sont consacrés aux contenus en mandarin chinois. À partir de la détection de propagande, nous souhaitons aller plus loin en fournissant des informations plus fines sur les techniques de propagande utilisées. Dans cette étude, nous cherchons à combler ce manque d’information en proposant un jeu de données multi-étiqueté de techniques de propagande en mandarin, fondé sur un ensemble de données d’opérations d’information soutenues par l’État fourni par Twitter. En plus de présenter ce jeu de données, nous appliquons une classification textuelle multi-étiquettes à l’aide d’un modèle BERT ajusté (fine-tuned). Ce travail pourrait potentiellement soutenir les recherches futures dans la détection de propagande d’État en ligne, en particulier dans un contexte multilingue et dans le cadre de l’identification croisée entre plateformes.