Rechazo y discurso de odio en Twitter: análisis de contenido de los tuits sobre migrantes y refugiados en español

• Carlos Arcila Calderón ^[1] ; David Blanco-Herrero ^[1] ; María Belén Valdez Apolo ^[2]
  1. [1] Universidad de Salamanca

     Universidad de Salamanca

     Salamanca, España

     
  2. [2] Universidad del Azuay

     Universidad del Azuay

     Cuenca, Ecuador

     
• Localización: REIS: Revista Española de Investigaciones Sociológicas, ISSN 0210-5233, Nº 172, 2020, págs. 21-40
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Rejection and hate speech in Twitter: content analysis of tweets about migrants and refugees in Spanish
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Dialnet Métricas: 23 Citas
• Resumen
  • español

    Se analiza el rechazo verbal al extranjero como potencial detector de discurso de odio a través de dos análisis de contenido de tuits en español recogidos con la API de Twitter: el primero, manual, a 1.469 tuits; el segundo, automático, analiza otros 337.116 tuits utilizando técnicas de big data. El rechazo fue predominante en el primer análisis y minoritario en el segundo, mostrando la fluctuación que experimentan estas expresiones en función del contexto mediático. En ambos casos el rechazo hacia los migrantes fue significativamente mayor que hacia los refugiados, como se había observado ya en contextos internacionales. El trabajo también generó un corpus de entrenamiento sobre rechazo al extranjero y observó los aspectos negativos asociados más frecuentemente al rechazo, así como la relación entre este y la condición informativa u opinativa del tuit.

  • English

    We use Twitter to study the verbal rejection towards migrants and refugees as a potential hate speech predictor with two content analysis of tweets in Spanish collected with Twitter’s API: the first analysis, manual, with 1,469 tweets; the second, automatic, uses big data techniques to study 337,116 new tweets. In the first one rejection was predominant over acceptance and neutrality. Rejection was smaller in the second one, showing how fluctuant these expressions are depending the media context. In both cases rejection toward migrants was significantly bigger than over refugees, as it had already been observed in international contexts. This work also created a training corpus about immigrant rejection, valid for future studies, andobserved the negative aspects most frequently associated to rejection of immigrants, as well as the relationship existing between this and the fact of tweets being information or opinion.