Acceso usuarios
Ignacio Blanco Alfonso, Leticia Rodríguez Fernández, Sergio Arce-García
La propagación de discursos de odio a través de las redes sociales contribuye a intoxicar la esfera pública y a mermar la calidad de las democracias liberales. Este tipo de discursos es singularmente virulento contra la clase política y contra el feminismo. Partiendo de esta realidad, la presente investigación tratará de delimitar el sesgo de género en el discurso de odio en el ámbito político. ¿Reciben las mujeres políticas más agresiones verbales que sus homólogos varones, no por su condición de políticas, sino por su condición de mujeres? ¿Concentran las mujeres políticas más polaridad emocional que los hombres en las menciones que reciben en Twitter? A través del análisis del discurso operado con técnicas de PLN para la de detección de las emociones y de la minería de texto sobre un corpus de 3.483.232 de tuits recolectados de 20 cuentas de políticos españoles, se confirma que los mensajes que reciben las mujeres políticas concentran mayor polaridad emocional que los de los hombres, pero no más odio, que es un poco superior en los hombres. También se confirma que las expresiones sexistas y misóginas son empleadas para denigrar a las mujeres y, por extensión, al feminismo, lo que convierte al discurso del odio en un tipo de desorden informativo.
The spread of hate speech through social media contributes to poisoning the public sphere and undermining the quality of liberal democracies. This type of discourse is particularly virulent against the political class and against feminism. Taking this reality as a starting point, this research will attempt to identify the gender bias in hate speech in the political sphere: do female politicians receive more verbal attacks than their male counterparts, not because they are politicians, but because they are women? Do female politicians receive more emotional polarity in the mentions they receive on Twitter than their male counterparts? Through discourse analysis using PLN techniques for emotion detection and text mining on a corpus of 3,483,232 tweets collected from 20 accounts of Spanish politicians, it is found that the messages received by women politicians concentrate more emotional polarity than men's, but not more hatred, which is slightly higher in men. It also confirms that sexist and misogynist expressions are used to denigrate women and, by extension, feminism, which makes hate speech a type of information disorder.
