Ключевые слова
Молодежь, гендерные исследования, идентичность, феминизм, социальные сети, цифровой активизм
Резюме
Потенциал социальных сетей для создания открытых, совместных и коллективных пространств позволил вовлечь молодых женщин в политическую и социальную активность и расширить их возможности. В этом контексте цель данного исследования сосредоточена на анализе поляризации, которая происходит в дебатах в социальных сетях на стыке между защитой феминизма и транссексуальности, предпочтительно среди молодой аудитории, символизируемой использованием прилагательного "TERF". Для этого с помощью методов анализа социальных сетей были проанализированы существующие сообщества в Twitter и TikTok, а также присутствие в них молодежи. Результаты показывают, что дискуссии в обеих сетях не очень сплоченные, с высоко модульной структурой, которая предполагает изоляцию каждого сообщества в отдельности. Таким образом, можно считать, что дебаты о сексуальной идентичности привели к сильной поляризации феминистского активизма в социальных сетях. Аналогичным образом, позиции трансинклюзивных феминисток составляют большинство среди молодых людей, что подкрепляет идею идеологических дебатов в феминистском движении, которые также могут быть поняты в терминах поколений. Наконец, можно наблюдать разницу в использовании двух социальных сетей: TikTok показал себя как менее пристрастная и более диалоговая сеть, чем Twitter в этом вопросе, поскольку он ведет к дискуссиям и участию в более нейтральном тоне.
Ссылки
Link DOI | Link Google Scholar
Link DOI | Link Google Scholar
Batsleer, J., & McMahon, G. (2016). Young feminists online: Political and social participation, social action and feminist activism. In Youth social action: What do we know about young people’s participation? Birmingham, UK. https://bit.ly/3YpPRyU
Link DOI | Link Google Scholar
Link DOI | Link Google Scholar
Link DOI | Link Google Scholar
Consejo de Europa (Ed.) (2014). Young people’s responses to homophobic and transphobic hate speech. SOGI Unit. IGLYO. https://bit.ly/3URrecQ
Demszky, D., Garg, N., Voigt, R., Zou, J., Gentzkow, M., Shapiro, J., & Jurafsky, D. (2019). Analyzing polarization in social media: Method and application to tweets on 21 mass shootings. In J. Burstein, C. Doran, T. Solorio (Eds),
Earles, J. (2017). TERF Wars: Narrative productions of gender and essentialism in radical-feminist (cyber)spaces. ProQuest Dissertations & Theses Global; Sociology Collection. https://bit.ly/3dVthff
Link DOI | Link Google Scholar
Hagberg, A., Swart, P., & Chult, D.S. (2008). Exploring network structure, dynamics, and function using networkx. United States. https://bit.ly/3y6EBw2
Injuve (Ed.) (2019). Guía breve orientaciones – Para combatir el discurso de odio en internet a través de la educación en derechos humanos. Instituto de la Juventud. https://bit.ly/3BZWVYU
Injuve (Ed.) (2021). Informe juventud en España 2020. Instituto de la Juventud. https://bit.ly/3UMswEJ
Link DOI | Link Google Scholar
Link DOI | Link Google Scholar
Link DOI | Link Google Scholar
Link DOI | Link Google Scholar
Lu, C.T. (2020). A computational approach to analyzing and detecting trans-exclusionary radical feminists (TERFs) on Twitter. Dartmouth College Undergraduate Theses, 165. https://bit.ly/3CkKqsg
Link DOI | Link Google Scholar
Link DOI | Link Google Scholar
Maulding, S. (2019). Pussy hats and anti-trans sentiments: When second-wave and third-wave collide. OSR Journal of Student Research, 5, 210. https://bit.ly/3fAur0p
Link DOI | Link Google Scholar
Link DOI | Link Google Scholar
Link DOI | Link Google Scholar
Link DOI | Link Google Scholar
Link DOI | Link Google Scholar
Salido-Machado, E. (2017). Ciberfeminismo: Disidencias corporales y género itinerante. Revell, 3(17), 47-75. https://bit.ly/3BBzCFf
Salloum, A. (2021). Quantifying polarization in social networks. Thesis submitted for examination for the degree of Master of Science in Technology. Aalto University. https://bit.ly/3UYwGtl
Link DOI | Link Google Scholar
Smyte, V. (2018, November 18). I'm credited with having coined the word 'Terf'. Here's how it happened. The Guardian. https://bit.ly/2IMKyqN
Social Media Family (Ed.) (2022). VIII Informe sobre el uso de las redes sociales en España. The Social Media Family. https://bit.ly/2BR2FHL
Link DOI | Link Google Scholar
Sulbarán, P. (2020). ¿Qué significa ser ‘TERF’ y por qué se considera un insulto contra feministas radicales? BBC News Mundo. https://bbc.in/3C0IOlW
Link DOI | Link Google Scholar
Link DOI | Link Google Scholar
TikTok (Ed.) (2022). An update on our platform API for researchers. https://bit.ly/3Bozhpv
Link DOI | Link Google Scholar
Link DOI | Link Google Scholar
Vázquez-González, J., & Cárdenes-Hernández, C. (2021). Discursos trans y transexcluyentes en Instagram. In M. Blanco-Pérez (Ed.), El progreso de la comunicación en la era de los prosumidores (pp. 648-664). Dykinson. https://bit.ly/3YlDAeS
Link DOI | Link Google Scholar
Link DOI | Link Google Scholar
Техническая спецификация
Получила: 30-09-2022
пересмотренный: 23-10-2022
Принятый: 29-11-2022
OnlineFirst: 30-01-2023
Дата публикации: 01-04-2023
Время пересмотра статьи: 23 дней | Среднее время пересмотра вопроса 75: 32 дней
Время принятия статьи: 60 дней | Время приема Номер 75: 93 дней
Время редактирования препринта: 138 дней | Выпуск препринта среднего времени редактирования 75: 171 дней
Время редактирования статьи: 183 дней | Среднее время редактирования журнала 75: 216 дней
метрика
Метрики этой статьи
Просмотров: 53922
Ознакомление с аннотациями: 51461
загрузки PDF-файлов: 2461
Полные метрики 75
Просмотров: 548589
Ознакомление с аннотациями: 532884
загрузки PDF-файлов: 15705
Цитируется
Цитаты в Web of Science
Thakur, N. Sentiment Analysis and Text Analysis of the Public Discourse on Twitter about COVID-19 and MPox BIG DATA AND COGNITIVE COMPUTING, 2023.
https://doi.org/10.3390/bdcc7020116
Cabezas-Gonzalez, M; Casillas-Martin, S and Munoz-Repiso, AGV. Theoretical Models Explaining the Level of Digital Competence in Students COMPUTERS, 2023.
Цитаты в Scopus
Cabezas-González, M., Casillas-Martín, S., García-Valcárcel Muñoz-Repiso, A.. Theoretical Models Explaining the Level of Digital Competence in Students), Computers, .
https://doi.org/10.3390/computers12050100
Thakur, N.. Sentiment Analysis and Text Analysis of the Public Discourse on Twitter about COVID-19 and MPox), Big Data and Cognitive Computing, .
Цитаты в Google Scholar
Theoretical Models Explaining the Level of Digital Competence in Students M Cabezas-González, S Casillas-Martín… - Computers, 2023 - mdpi.com
https://www.mdpi.com/2073-431X/12/5/100
Sentiment Analysis and Text Analysis of the Public Discourse on Twitter about COVID-19 and MPox N Thakur - Big Data and Cognitive Computing, 2023 - mdpi.com
https://www.mdpi.com/2504-2289/7/2/116
Investigating Self-Reporting of Long COVID on Twitter: Findings from Sentiment Analysis N Thakur - 2023 - preprints.org
https://www.preprints.org/manuscript/202309.0694/v1
Analyzing Public Reactions during the MPox Outbreak: Findings from Topic Modeling of Tweets N Thakur, YN Duggal, Z Liu - 2023 - preprints.org
Альтернативные метрики
Как процитировать
Peña-Fernández, S., Larrondo-Ureta, A., & Morales-i-Gras, J. (2023). Feminism, gender identity and polarization in TikTok and Twitter. [Feminismo, identidad de género y polarización en TikTok y Twitter]. Comunicar, 75, 49-60. https://doi.org/10.3916/C75-2023-04