Inflaming public debatea methodology to determine origin and characteristics of hate speech about sexual and gender diversity on Twitter

  1. Arce-García, Sergio 1
  2. Menéndez-Menéndez, María-Isabel 2
  1. 1 Universidad Internacional de La Rioja
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    Universidad Internacional de La Rioja

    Logroño, España

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  2. 2 Universidad de Burgos
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    Universidad de Burgos

    Burgos, España

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Revista:
El profesional de la información

ISSN: 1386-6710 1699-2407

Año de publicación: 2023

Título del ejemplar: Transparency

Volumen: 32

Número: 1

Tipo: Artículo

DOI: 10.3145/EPI.2023.ENE.06 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

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Resumen

Este artículo estudia la reproducción de mensajes de fuerte carga ideológica cuyos orígenes o intereses permanecen ocultos para la opinión pública. Especialmente en las plataformas y redes sociales, se necesita transparencia sobre debates polarizados que deforman, impiden o distorsionan el enfoque crítico que toda sociedad debe poder construir respecto a cuestiones de gran interés social. La investigación ha demostrado que la hostilidad ha colonizado la comunicación digital a través de mensajes misóginos, homófobos, transfóbicos o xenófobos entre otros y que, con frecuencia, no son interacciones espontáneas o individuales. En el espacio virtual existen fuerzas que, invisibles fuera de él, construyen relato, generan desinformación y alimentan enfoques ideológicos generalmente regresivos. En nombre de la transparencia y la justicia social, urge investigar ese tipo de mensajes, así como sus posibles intereses de desestabilización en un momento de especial presencia y reputación de discursos como el feminista que, sin embargo, están experimentando una importante respuesta reactiva desde posiciones reaccionarias. El artículo investiga el origen y características de la conversación presente en la red social Twitter en relación con las identidades de género y sexuales. Para ello, se estudia una muestra significativa de tweets, más de un millón y durante un año completo, relacionados con los derechos de las mujeres, del colectivo LGBTIQ+ y las personas trans. Para abordarlo se emplean metodologías computerizadas mediante técnicas de aprendizaje automatizado (machine learning), procesamiento de lenguaje natural (PLN), determinación de bots, geolocalización y de aplicación de teorías de redes. Entre los resultados hay que destacar la presencia muy interrelacionada de grupos sin claros referentes, así como la existencia de lo que parecen redes coordinadas para dañar y provocar confrontación.

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