Разжигание ненависти и социальное принятие мигрантов в Европе: анализ геолокализованных твитов

 Carlos Arcila-Calderón, Salamanca (Испания)

 Patricia Sánchez-Holgado, Salamanca (Испания)

 Cristina Quintana-Moreno, Salamanca (Испания)

 Javier-J. Amores, Salamanca (Испания)

 David Blanco-Herrero, Salamanca (Испания)

https://doi.org/10.3916/C71-2022-02

Ключевые слова

Иммиграция, беженцы, отношение, призывы к ненависти, большие данные, Твиттер

Резюме

Разжигание ненависти в отношении уязвимых групп населения признано серьезной проблемой для интеграции и соблюдения социального разнообразия, существующего на территории Европейского Союза. Рост такого рода дискурса был поддержан расширением социальных сетей, которые, как было доказано, действуют как механизм распространения преступлений против таких групп, как мигранты и беженцы, являющихся одной из основных затронутых групп. Именно поэтому мы провели первое европейское исследование социального принятия мигрантов и беженцев путем изучения наличия высказываний разжигающих ненависть. Исследование основано на перспективе теорий межгрупповых контактов и опосредованных межгрупповых контактов. Методология включает масштабный лонгитудинальный анализ (2015-2020) высказываний на почве ненависти в сети Twitter (N=847 978) и их сопоставление с существующими официальными показателями. Результаты показывают, что личный межгрупповой контакт положительно коррелирует с поддержкой мигрантов и беженцев местным населением, а опосредованный межгрупповой контакт не коррелирует с разжиганием ненависти в Twitter. Мы обнаружили доказательства того, что в тех регионах, где поддержка иностранцев была выше, уровень разжигания ненависти в Твиттере был ниже. Это является прогрессом в изучении высказываний по теме разжигания ненависти по территориям и может помочь в разработке стратегий действий.

Ссылки

Abrams, D., & Hogg, M.A. (2017). Twenty years of group processes and intergroup relations research: A review of past progress and future prospects. Group Processes & Intergroup Relations, 20(5), 561-569. https://doi.org/10.1177/1368430217709536

Link DOI | Link Google Scholar

Abrams, J.R., McGaughey, K.J., & Haghighat, H. (2018). Attitudes toward Muslims: a test of the parasocial contact hypothesis and contact theory. Journal of Intercultural Communication Research, 47(4), 276-292. https://doi.org/10.1080/17475759.2018.1443968

Link DOI | Link Google Scholar

Allport, G.W. (1954). The nature of prejudice. Addison-Wesley.

Link Google Scholar

Alto Comisionado de las Naciones Unidas para los Refugiados (Ed.) (1951). Convención sobre el Estatuto de los Refugiados. https://bit.ly/2Zz2Y70

Link Google Scholar

Arcila-Calderón, C., Amores, J.J., & Stanek, M. (2021). Predicting integration of refugees: Using machine learning and synthetic populations to predict social acceptance of asylum seekers in European regions. In S. Korkmaz, & B. Bircan (Eds.), Data science for migration and mobility. Oxford University Press.

Link Google Scholar

Arcila-Calderón, C., Amores, J.J., Sánchez-Holgado, P., & Blanco-Herrero, D. (2022, en preparación). Developing and evaluating an automatic detector of racist and xenophobic hate speech on Twitter in Spanish using shallow and deep learning [Unpublished].

Link Google Scholar

Arcila-Calderón, C., Blanco-Herrero, D., & Valdez-Apolo, M.B. (2020). Rechazo y discurso de odio en Twitter: Análisis de contenido de los tuits sobre migrantes y refugiados en español. Revista Española de Investigaciones Sociológicas, 172, 21-40. https://doi.org/10.5477/cis/reis.172.21

Link DOI | Link Google Scholar

Arcila-Calderón, C., Blanco-Herrero, D., Frías-Vázquez, M., & Seoane-Pérez, F. (2022). Refugees welcome? Online hate speech and sentiments in Twitter in Spain during the reception of the boat Aquarius. Sustainability, 13(5), 2728. https://doi.org/10.3390/su13052728

Link DOI | Link Google Scholar

Bayer, J., & Bárd, P. (2020). Hate speech and hate crime in the EU and the evaluation ofonline content regulation approaches. Policy Department for Citizens’ Rights and Constitutional Affairs. https://doi.org/10.2861/28047

Link DOI | Link Google Scholar

Bollen, J., Mao, H., & Pepe, A. (2011). Modeling public mood and emotion: Twitter sentiment and socio-economic phenomena. Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media, 5(1), 450-453. https://bit.ly/3DO1hRR

Link Google Scholar

Broad, G.M., Gonzalez, C., & Ball-Rokeach, S.J. (2014). Intergroup relations in South Los Angeles. Combining communication infrastructure and contact hypothesis approaches. International Journal of Intercultural Relations, 38(1), 47-59. https://doi.org/10.1016/j.ijintrel.2013.06.001

Link DOI | Link Google Scholar

Cabo-Isasi, A., & García-Juanatey, A. (2017). Hate speech in social media: A state-of-the-art-review. https://bit.ly/33bfHi3

Link Google Scholar

Canelón, A.R., & Almansa, A. (2018). Migración: Retos y oportunidades desde la perspectiva de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Retos, 8(16), 109-120. https://doi.org/10.17163/ret.n16.2018.08

Link DOI | Link Google Scholar

Cinelli, M., Morales, G.D.F., Galeazzi, A., Quattrociocchi, W., & Starnini, M. (2021). The echo chamber effect on social media. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118(9), 1-8. https://doi.org/10.1073/PNAS.2023301118

Link DOI | Link Google Scholar

Ekman, M. (2019). Anti-immigration and racist discourse in social media. European Journal of Communication, 34(6), 606-618. https://doi.org/10.1177/0267323119886151

Link DOI | Link Google Scholar

Esipova, N., Ray, J., & Pugliese, A. (2020). World grows less accepting of migrants. Gallup. https://bit.ly/3uDGL3r

Link Google Scholar

ESS-ERIC Consortium (Ed.) (2021). European Social Survey (ESS). https://bit.ly/3ilifiq

Link Google Scholar

Eurobarómetro (Ed.) (2020). Public opinion in the European Union. https://doi.org/10.2775/460239

Link DOI | Link Google Scholar

Eurobarómetro (Ed.) (s.f). Sondeos periódicos de opinión del Parlamento Europeo. https://bit.ly/3up3rnR

Link Google Scholar

European Commission (Ed.) (2016). The Census Hub: Easy and flexible access to European census data. Publications office of the European Union. https://doi.org/10.2785/52653

Link DOI | Link Google Scholar

Felt, M. (2016). Social media and the social sciences: How researchers employ Big Data analytics. Big Data & Society, 3(1). https://doi.org/10.1177/2053951716645828

Link DOI | Link Google Scholar

Gallacher, J.D., Heerdink, M.W., & Hewstone, M. (2021). Online engagement between opposing political protest groups via social media is linked to physical violence of offline encounters. Social Media + Society, 7(1). https://doi.org/10.1177/2056305120984445

Link DOI | Link Google Scholar

Inter-Parliamentary Union (Ed.) (2015). Migration, human rights and governance. The International Labour Organization/ The United Nations. https://bit.ly/3F0KDjz

Link Google Scholar

Joinson, A. (1999). Social desirability, anonymity, and internet-based questionnaires. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, 31(3), 433-438. https://doi.org/10.3758/bf03200723

Link DOI | Link Google Scholar

Larson, R.B. (2019). Controlling social desirability bias. International Journal of Market Research, 61(5), 534-547. https://doi.org/10.1177/1470785318805305

Link DOI | Link Google Scholar

Müller, K., & Schwarz, C. (2020). Fanning the flames of hate: Social media and hate crime. Journal of the European Economic Association, 19(4), 2131-2167. https://doi.org/10.1093/jeea/jvaa045

Link DOI | Link Google Scholar

Organización de las Naciones Unidas (Ed.) (2015). Agenda 2030 - Objetivo 10. Reducción de las desigualdades. ONU. https://bit.ly/3ulmcZi

Link Google Scholar

Organización de las Naciones Unidas (Ed.) (2018). Global compact for safe, orderly and regular migration. ONU. https://bit.ly/3op7VtL

Link Google Scholar

Organización de las Naciones Unidas (Ed.) (2019). International migration policies. Data booklet. Statistical Papers - United Nations. https://doi.org/10.18356/0a2bc93d-en

Link DOI | Link Google Scholar

Pettigrew, T.F. (1998). Intergroup contact theory. Annual Review of Psychology, 49(1), 65-85. https://doi.org/10.1146/annurev.psych.49.1.65

Link DOI | Link Google Scholar

Salvini, M. [@matteosalvinimi] (2020, October 26). Ecco Il bel regalo di Natale di chi ci odia. Autore di questo scempio schifoso un palestinese [Tweet]. Twitter. https://bit.ly/3IHDIxK

Link Google Scholar

Sampieri, R.H., Collado, C.F., Lucio, P.B., Valencia, S.M., & Torres, C.P.M. (2014). Metodología de la investigación. McGraw-Hill Education. https://bit.ly/3ESaIRq

Link Google Scholar

Sayce, D. (2020). The number of tweets per day in 2020. https://bit.ly/3CZbUB2

Link Google Scholar

Siapera, E., Boudourides, M., Lenis, S., & Suiter, J. (2018). Refugees and network publics on Twitter: Networked framing, affect, and capture. Social Media + Society, 4(1), https://doi.org/10.1177/2056305118764437

Link DOI | Link Google Scholar

Vox [@Vox_es] (2021, March 27). Mientras impiden la movilidad a los españoles, más de 700 inmigrantes ilegales han asaltado nuestras fronteras en los últimos días [Tweet]. Twitter. https://bit.ly/3GAmGQe

Link Google Scholar

Vrysis, L., Vryzas, N., Kotsakis, R., Saridou, T., Matsiola, M., Veglis, A., Arcila-Calderón, C., & Dimoulas, C. (2021). A Web interface for analyzing hate speech. Future Internet, 13(3), 80. https://doi.org/10.3390/fi13030080

Link DOI | Link Google Scholar

We are social/Hootsuite (Ed.) (2021). Digital 2021 October Global Statshot Report. Digital 2021 Global Digital Overview. https://bit.ly/32c89el

Link Google Scholar

Zhang, J.S., Tan, C., & Lv, Q. (2019). Intergroup contact in the wild: Characterizing language differences between intergroup and single-group members in NBA-related discussion forums. In A. Lampinen, D. Gergle & D.A. Shamma (Eds.), Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 3(CSCW), 1-35. https://doi.org/10.1145/3359295

Link DOI | Link Google Scholar

Техническая спецификация

Получила: 04-10-2021

пересмотренный: 22-11-2021

Принятый: 03-12-2021

OnlineFirst: 01-02-2022

Дата публикации: 01-04-2022

Время пересмотра статьи: 49 дней | Среднее время пересмотра вопроса 71: 45 дней

Время принятия статьи: 60 дней | Время приема Номер 71: 70 дней

Время редактирования препринта: 134 дней | Выпуск препринта среднего времени редактирования 71: 144 дней

Время редактирования статьи: 179 дней | Среднее время редактирования журнала 71: 189 дней

метрика

Метрики этой статьи

Просмотров: 18740

Ознакомление с аннотациями: 16740

загрузки PDF-файлов: 2000

Полные метрики 71

Просмотров: 179421

Ознакомление с аннотациями: 154906

загрузки PDF-файлов: 24515

Цитируется