Inspiriert wurde das Planspiel nach Angaben von Pearce durch reale Fälle, in denen KI-Bots versucht haben, Wahlen oder politische Entscheidungen zu beeinflussen. Er verweist auf einen Vorfall versuchter Wahleinmischung in Australien, bei dem es Hinweise auf eine pro-russische Operation gab, die im Vorfeld der australischen Bundestagswahl 2025 KI-Chatbots mit Propaganda zu vergiften versuchte. Ein weiteres Beispiel, das Pearce und Masood beeinflusste, war eine Kampagne, bei der Bots mit Bezug zur Volksrepublik China die Debatte rund um das australische „Voice"-Referendum von 2023 zu beeinflussen versuchten – eine Verfassungsabstimmung, die der indigenen Bevölkerung mehr politische Rechte einräumen sollte.
Für „Capture the Narrative" entwickelte das UNSW-Team mehrere eigene Technologien. Die Plattform Legit Social orientierte sich laut Pearce an den frühen Jahren von Twitter (heute X) und unterstützt Posten, Reposten, Antworten, Likes, Markierungen sowie das Einbetten von Medien und GIFs. Technisch setzt sie auf ein Python-Backend und ein React-Frontend und verfügt über einen Trending-Algorithmus sowie einen chronologischen Feed.
Den Kern bildeten sogenannte Non-Player-Character-Bots (NPCs), die den Feed konsumierten. Sie wurden mit einem eigenen Python-Framework entwickelt und über mehr als 40 Attribute definiert, die Persönlichkeit und Überzeugungen abbildeten und sich im Lauf der Zeit verändern konnten. Diese „simulierten Bürger" wurden von einem Netzwerk aus zwölf gleichzeitig laufenden Large-Language-Model-Instanzen angetrieben. Aufgabe der menschlichen Spieler war es, eigene Player-Character-Bots (PCs) zu bauen, die die NPCs zu einem anderen Wahlverhalten bewegen.
Über das Spielziel hinaus entwickelten die Teilnehmer laut Pearce Techniken, die auch außerhalb des Szenarios anwendbar sind: fortgeschrittene KI-Bot-Systeme für dynamischen, anpassungsfähigen Spam, das massenhafte Scannen von Inhalten zur Stimmungsanalyse und zum Identifizieren bestimmter Konten für Micro-Targeting sowie geschlossene Regelkreise, die Inhalt und Tonfall fortlaufend auf maximale Resonanz anpassen. In Befragungen berichteten die Teams, sie hätten ähnliche Muster auch in echten sozialen Medien wiedererkannt.
Überraschend war für Pearce vor allem Qualität und Umfang der erzeugten Inhalte – und das bei Budgets zwischen 0 und 100 australischen Dollar. „Zwischen den Millionen dynamischer Posts und dem massenhaften Scannen von Inhalten sind unsere Server mehrfach unter der Last zusammengebrochen", räumt er ein.
Pearce zieht daraus klare Schlüsse für Plattformbetreiber: Die „Torwächter" der sozialen Medien „müssen mehr tun, um KI-generierte Falschinhalte, die zum Überzeugen und Verwirren gedacht sind, in großem Maßstab zu erkennen und zu entfernen". Zugleich stehe jeder Internetnutzer in der Verantwortung, sich bewusst zu machen, „wie einfach sich solche Inhalte autonom und in großem Umfang erzeugen und verbreiten lassen". Der öffentliche Sektor solle diese Aufklärung aktiv fördern.