ミラノ工科大学の研究チームは、5億件以上のReddit投稿データを対象とした大規模言語分析により、陰謀論コミュニティ参加者に特有の言語パターンを特定した。Francesco Corso氏とFrancesco Pierri准教授を中心に、EPFLおよびCENTAI研究所の研究者と共同で実施された本調査では、人工知能モデルと精神言語学的解析ツールを活用し、20以上の主要コミュニティに投稿された5億超のコメントを分析した。その結果、陰謀論コミュニティへ明示的に参加する前に主流トピックで発言する際にも、87％の精度で関係者を識別できる言語シグナルが存在することが実証された。特徴的な要素として、怒りや不安の増加、紛争や疾病・死への言及、および攻撃的な表現の頻出が挙げられる。 一方で、単一の統合された陰謀論言語は存在せず、ユーザーは参加するコミュニティの規範に応じて表現様式を適応させていることが明らかになった。このため、プラットフォーム全体の一般モデルより、個別コミュニティに最適化された分析モデルの方が高い検出精度を示した。研究成果は人工言語処理の国際会議ACL 2026で採択され、arXivに公開されている。追続研究として、r/conspiracyコミュニティの可視性急増が新規流入と長期的統合に与える影響を分析した論文がAAAI 2026で発表され、一時的な露出増加が持続的な参加に直結しない実態が示された。 本調査はオンライン上の過激化プロセスと陰謀説拡散動態の解明に寄与する。技術界隈では、異なるデジタルコミュニティ間の差異を考慮した文脈依存型のAIモデレーションツール開発への応用が期待されており、プラットフォームの健全性維持における機械学習の活用がさらに推進される見込みだ。