Discurso de ódio político da extrema direita no Twitter na América Latina

 Enrique-Javier Díez-Gutiérrez, University of Leon (Espanha)

 María Verdeja, University of Oviedo (Espanha)

 José Sarrión-Andaluz, Pontifical University of Salamanca (Espanha)

 Luis Buendía, University of Leon (Espanha)

 Julián Macías-Tovar, Madrid (Espanha)

https://doi.org/10.3916/C72-2022-08

Palavras chave

Discurso de ódio, análise de redes sociais, Twitter, análise crítica, liberdade de expressão, educação em direitos humanos

Resumo

O objetivo desta pesquisa foi estudar a disseminação do discurso de ódio político de extrema direita por meio da rede social Twitter. Para tal, foi seguida uma metodologia mista, combinando instrumentos quantitativos e qualitativos, no âmbito da etnografia digital. Foram escolhidos cinco casos característicos de campanhas ligadas ao discurso de ódio político que atenderam aos quatro critérios selecionados pela técnica Delphi: esfera latina com representatividade por amplitude e impacto, motivação política, mais de 100.000 tweets e uso massivo de contas falsas. A análise foi realizada utilizando T-Hoarder, Gephi e MAXQDA. As conclusões mostram que essas campanhas não surgem espontaneamente, mas que há uma intenção política desestabilizadora por trás delas; são geralmente estruturadas a partir de organizações com diretrizes de difusão muito marcadas e poderosas fontes de financiamento. A presença massiva de contas falsas, a repetição de certas erratas de forma idêntica e o aumento marcante do número de contas nos momentos anteriores às campanhas mostram a automatização desses processos. O uso constante de termos agressivos e pejorativos associados ao ódio consegue gerar uma polarização extrema e um clima de tensão que constitui uma ameaça à construção e consolidação da própria democracia. Para além das medidas punitivas, considera-se necessário implementar propostas de caráter educativo.

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Technical information

Recebido: 26-12-2021

Revisado: 18-01-2022

Aceite: 02-03-2022

OnlineFirst: 15-05-2022

Data de publicação: 01-07-2022

Tempo de revisão do artigo: 23 dias | Tempo médio de revisão do número 72: 31 dias

Tempo de aceitação do artigo: 66 dias | Tempo médio de aceitação do número 72: 75 dias

Tempo de edição da pré-impressão: 142 dias | Tempo médio de edição pré-impressão do número 72: 151 dias

Tempo de processamento do artigo: 187 dias | Tempo médio de processamento do número 72: 196 dias

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