AI Summary & Key Takeaways
AI InsightBangladeshi counter-framers, including Rumor Scanner, Dismislab, AFP Fact Check, and BSS, used five identifiable counter-strategies that contributed to epistemic repair in an asymmetric information environment.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The collapse of Sheikh Hasina’s government on 5 August 2024 created an information vacuum that was quickly filled by cross-border actors. This study examines India-linked false and misleading claims about Bangladesh that circulated through Indian media and social media networks between 5 August 2024 and 11 February 2026, the eve of the general election, and the responses of Bangladeshi online actors. Using qualitative framing analysis and descriptive content coding of 83 verified corpus items, the study identifies six dominant misinformation frames. The most prevalent frame was communal persecution, accounting for 42.2% of the corpus and 35 items. It portrayed Bangladesh as a space of Hindu victimhood through misidentified victims, recycled images, and AI-generated content. Other frames targeted state legitimacy (20.5%, 17 items), security and sovereignty (12.0%, 10 items), media censorship (7.2%, 6 items), bilateral cultural hostility, and election-period synthetic media (8.4%, 7 items). Drawing on Entman’s framing theory, Pan and Kosicki’s news-discourse approach, and Miskimmon et al.’s strategic narrative framework, the study argues that these claims operated as a coordinated epistemic strategy rather than isolated falsehoods. Bangladeshi counter-framers, including Rumor Scanner, Dismislab, AFP Fact Check, and BSS, used five identifiable counter-strategies that contributed to epistemic repair in an asymmetric information environment.
Özet
Şeyh Hasina hükümetinin 5 Ağustos 2024’te çöküşü, sınır ötesi aktörlerce hızla kullanılabilecek bir bilgi boşluğu yaratmıştır. Bu çalışma, 5 Ağustos 2024 ile genel seçim arifesi olan 11 Şubat 2026 arasında Hindistan medyası ve sosyal medya ağları üzerinden dolaşıma giren, Bangladeş’e ilişkin Hindistan bağlantılı yanlış ve yanıltıcı iddiaları ile Bangladeşli çevrimiçi aktörlerin bu iddialara verdiği yanıtları incelemektedir. 83 doğrulanmış külliyat öğesi üzerinde yürütülen nitel çerçeveleme analizi ve betimsel içerik kodlamasına dayanan çalışma, altı baskın yanlış bilgi çerçevesini belirlemektedir. En yaygın çerçeve, külliyatın %42,2’sini oluşturan 35 öğeyle komünal zulüm çerçevesidir. Bu çerçeve Bangladeş’i yanlış tanımlanan mağdurlar, yeniden kullanılan görseller ve yapay zekâ ürünü içerikler aracılığıyla Hindu mağduriyetinin mekânı olarak sunmuştur. Diğer çerçeveler devlet meşruiyetini (%20,5, 17 öğe), güvenlik ve egemenliği (%12,0, 10 öğe), medya sansürünü (%7,2, 6 öğe), ikili kültürel düşmanlığı ve seçim dönemi sentetik medyayı (%8,4, 7 öğe) hedef almıştır. Entman’ın çerçeveleme kuramı, Pan ve Kosicki’nin haber söylemi yaklaşımı ve Miskimmon ve diğerlerinin stratejik anlatı çerçevesinden hareketle, çalışma bu iddiaların münferit yanlışlıklardan ziyade koordineli bir epistemik strateji olarak işlediğini savunmaktadır. Rumor Scanner, Dismislab, AFP Fact Check ve BSS dâhil olmak üzere Bangladeşli karşı-çerçeveleyiciler, asimetrik bir bilgi ortamında epistemik onarıma katkı sağlayan 5 tanımlanabilir karşı-strateji kullanmıştır.