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  • O discurso de ódio no Twitter prevê a frequência de crimes de ódio na vida real

    Crédito CC0:domínio público

    De acordo com um estudo inédito, cidades com maior incidência de um certo tipo de tweets racistas relataram mais crimes de ódio reais relacionados à raça, etnia, e nacionalidade.

    Uma equipe de pesquisa da Universidade de Nova York analisou a localização e os recursos linguísticos de 532 milhões de tweets publicados entre 2011 e 2016. Eles treinaram um modelo de aprendizado de máquina - uma forma de inteligência artificial - para identificar e analisar dois tipos de tweets:aqueles que são direcionados - diretamente defendendo pontos de vista discriminatórios - e aqueles que são autonarrativos - descrevendo ou comentando comentários ou atos discriminatórios. A equipe comparou a prevalência de cada tipo de tweet discriminatório com o número de crimes de ódio reais relatados durante o mesmo período nas mesmas cidades.

    A pesquisa foi liderada por Rumi Chunara, professor assistente de ciência da computação e engenharia na Escola de Engenharia e bioestatística Tandon da NYU na Faculdade de Saúde Pública Global da NYU, e Stephanie Cook, professor assistente de bioestatística e ciências sociais e comportamentais no NYU College of Global Public Health.

    "Descobrimos que é mais direcionado, tweets discriminatórios postados em uma cidade relacionados a um número maior de crimes de ódio, "disse Chunara." Essa tendência em diferentes tipos de cidades (por exemplo, urbano, rural, ampla, e pequeno) confirma a necessidade de estudar mais especificamente como diferentes tipos de discurso discriminatório online podem contribuir para consequências no mundo físico. "

    A análise incluiu cidades com uma ampla gama de urbanização, vários graus de diversidade populacional, e diferentes níveis de uso de mídia social. A equipe limitou o conjunto de dados a tweets e crimes de preconceito que descrevem ou são motivados por raça, discriminação baseada na origem étnica ou nacional. Crimes de ódio são categorizados e rastreados pelo Federal Bureau of Investigation, e crimes motivados por raça, etnia, ou origem nacional representam a maior proporção de crimes de ódio no país. As estatísticas de crimes de orientação sexual não estavam disponíveis em todas as cidades, embora os pesquisadores tenham estudado anteriormente esta forma de viés.

    O grupo também identificou um conjunto de termos e frases discriminatórias que são comumente usados ​​nas redes sociais em todo o país, bem como termos específicos para uma determinada cidade ou região. Essas percepções podem ser úteis na identificação de grupos que podem ser alvos mais prováveis ​​de crimes com motivação racial e tipos de discriminação em diferentes lugares. Enquanto a maioria dos tweets incluídos nesta análise foram gerados por usuários reais do Twitter, a equipe descobriu que uma média de 8% dos tweets contendo linguagem discriminatória direcionada foram gerados por bots.

    Houve uma relação negativa entre a proporção de tweets sobre discriminação por raça / etnia / nacionalidade que eram autonarrativas de experiências e o número de crimes baseados nos mesmos preconceitos nas cidades. Chunara observou que, embora as experiências de discriminação no mundo real sejam estressores psicológicos conhecidos com consequências sociais e de saúde, as implicações da exposição online a diferentes tipos de discriminação online - narrativas pessoais versus direcionadas, por exemplo - precisa de um estudo mais aprofundado.

    Esses resultados representam um dos maiores, análises mais abrangentes de postagens discriminatórias em mídias sociais e crimes de preconceito na vida real neste país, embora os pesquisadores enfatizem que os mecanismos causais específicos entre o discurso de ódio nas redes sociais e os atos de violência na vida real precisam ser explorados.


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