A pesquisa linguística da New Stanford analisou como republicanos e democratas usam linguagem diferente ao discutir tiroteios em massa nas redes sociais e descobriu que os republicanos falam mais sobre o atirador e os democratas se concentram mais nas vítimas.

Concentrando-se em postagens compartilhadas na plataforma de mídia social Twitter, os pesquisadores descobriram que os republicanos tendem a se concentrar em notícias de última hora e em fatos específicos de eventos em seus tweets, enquanto os democratas se concentram em discutir possíveis mudanças nas políticas, de acordo com o novo estudo, apresentado em uma conferência de lingüística computacional em junho.

“Vivemos em uma época muito polarizada, "disse o co-autor do estudo Dan Jurafsky, professor de linguística e de informática. "Entender o que diferentes grupos de pessoas dizem e por que é o primeiro passo para determinar como podemos ajudar a unir as pessoas. Esta pesquisa também pode nos ajudar a descobrir como a polarização se espalha e como ela muda com o tempo."

Os pesquisadores examinaram 4,4 milhões de tweets postados em resposta a 21 eventos de tiroteio em massa diferentes, incluindo o tiroteio na boate de Orlando em 2016, para determinar quais palavras e emoções as pessoas com tendências políticas diferentes expressaram.

Eles descobriram que os republicanos eram mais propensos a expressar medo e repulsa em seus tweets do que os democratas, que eram mais propensos a comunicar tristeza e apelos à ação. Os republicanos também tinham 25 por cento mais probabilidade do que os democratas de escrever "terrorista" em tweets sobre os tiroteios em que o atirador era afro-americano. Hispânico ou do Oriente Médio. Os democratas tiveram 25% mais probabilidade de usar a mesma palavra quando tweetaram sobre tiroteios em que o atirador era branco.

Estudando tweets

Os pesquisadores lançaram o estudo porque tinham três questões principais:O que há de diferente na maneira como democratas e republicanos falam no Twitter? Os republicanos ou democratas podem ser identificados com base em palavras específicas que usam em seus tweets? Como essas diferenças podem ajudar a entender as causas e consequências da polarização das mídias sociais?

Para responder a essas perguntas, pesquisadores usaram um método desenvolvido pelo economista de Stanford Matthew Gentzkow juntamente com o economista da Brown University Jesse Shapiro, que são co-autores do novo estudo, e o economista Matt Taddy. O método determina o grau de polarização na fala, e foi usado em pesquisas anteriores que examinaram o discurso de membros do Congresso.

Os pesquisadores aplicaram o método e uma estrutura de processamento de linguagem que criaram em um banco de dados de 4,4 milhões de tweets sobre 21 eventos de tiroteio em massa que aconteceram entre 2015 e 2018. Os pesquisadores excluíram os retuítes, e determinaram se um usuário do Twitter era republicano ou democrata analisando se seguia mais contas de políticos republicanos ou democratas.

Os pesquisadores optaram por se concentrar em respostas a tiroteios em massa porque "são eventos com fatos objetivos, os significados dos quais as pessoas se distorcem de maneiras diferentes, "disse Dora Demszky, o principal autor do estudo e um estudante de graduação em linguística de Stanford. A equipe interdisciplinar de co-autores também inclui James Zou, professor assistente de ciência de dados biomédicos, o estudante de graduação em linguística Rob Voigt e o estudante de graduação em engenharia elétrica Nikhil Garg.

Os pesquisadores descobriram que, quando as pessoas mencionaram uma filmagem anterior como forma de contextualizar a nova filmagem, Os democratas têm 2,7 vezes mais probabilidade do que os republicanos de mencionar um tiroteio anterior em uma escola, na maioria das vezes, o tiroteio em 2012 na Escola Primária Sandy Hook. Mas os republicanos têm 2,5 vezes mais probabilidade de mencionar um evento de violência em massa que envolveu um perpetrador que era uma pessoa de cor, que na maioria das vezes envolvia uma menção aos ataques de 11 de setembro.

Os pesquisadores viram que o grau de polarização nos tweets aumentou ao longo do tempo nas horas e dias após os eventos. Para os três eventos em que havia dados de longo prazo suficientes para tirar conclusões, a polarização atingiu um patamar geralmente após cerca de três a quatro dias, Disse Demszky.

"A polarização ideológica acontece muito rápido, "Demszky disse." Assim que um evento como um tiroteio em massa acontece, as pessoas reagem de maneira muito diferente imediatamente. Esta pesquisa oferece uma visão em larga escala de como a polarização funciona linguisticamente. "

Entre outras descobertas, pesquisadores descobriram que os democratas eram mais propensos do que os republicanos a usar frases como "preciso, " "deve, "" tem que "e" deve "como parte de seus apelos à ação política.

O estudo de pesquisa também confirma pesquisas anteriores que mostram a relação entre as crenças das pessoas, personalidades e visões de mundo. O novo estudo revela que emoções diferentes são expressas por pessoas com tendências políticas diferentes.

Limitações e pesquisas adicionais

Embora algumas das diferenças nos padrões de discurso entre republicanos e democratas possam ser intuitivas, o novo estudo é um dos primeiros a quantificar a polarização da linguagem nas redes sociais horas e dias após grandes eventos, Jurafsky e Demszky disseram.

"Para pensar em como poderíamos consertar as câmaras de eco que a mídia social cria, precisamos de dados sobre como a polarização acontece, "Demszky disse.

Mais pesquisas são necessárias para compreender as diferenças linguísticas entre republicanos e democratas.

Uma limitação do novo estudo é que os pesquisadores categorizaram cada usuário do Twitter que analisaram como republicano ou democrata, em vez de localizá-los em um espectro ideológico.

Demszky disse que espera que falar sobre viés de linguagem possa ser útil por si só.

"É fácil não refletir sobre as palavras que você usa diariamente, "Demszky disse." Mas eu acho que é um bom passo a frente se as pessoas estão apenas cientes de seus próprios preconceitos. "