23/07/2019

Mensagens de ódio no Twitter predizem crimes de ódio na vida real

Redação do Diário da Saúde
Mensagens de ódio no Twitter predizem crimes de ódio na vida real
A ideia de que as redes sociais são sempre benéficas e atuam pela liberdade é um engano: elas podem fomentar a liberdade ou reforçar a repressão.
[Imagem: CC0 Public Domain/Pixabay]

Interações entre os mundos virtual e físico

As cidades com maior incidência de certos tipos de mensagens racistas enviadas pelo Twitter apresentam um índice mais elevado de crimes de ódio relacionados à raça, etnia ou origem nacional.

Foi o que constatou a equipe da professora Rumi Chunara, da Universidade de Nova York (EUA), depois de analisar a localização e as características linguísticas de 532 milhões de tuítes publicados entre 2011 e 2016.

Os pesquisadores treinaram um modelo de aprendizado de máquina - uma forma de inteligência artificial - para identificar e analisar dois tipos de mensagens do Twitter: aquelas que são direcionadas - defendendo diretamente visões discriminatórias - e aquelas que são autonarrativas - descrevendo ou comentando observações ou atos discriminatórios.

A equipe comparou a prevalência de cada tipo de mensagem discriminatória com o número de crimes de ódio reais relatados durante o mesmo período nas cidades de onde as mensagens se originavam.

"Nós descobrimos que os tuítes mais direcionados e mais discriminatórios postados em uma cidade estão relacionados a um maior número de crimes de ódio nessa cidade," disse Chunara. "Essa tendência em diferentes tipos de cidades (por exemplo, zona metropolitana, interior, grande e pequena) confirma a necessidade de estudar mais especificamente como diferentes tipos de fala discriminatória online podem contribuir para consequências no mundo físico".

Enquanto a maioria dos tuítes incluídos nesta análise foram gerados por usuários reais do Twitter, a equipe descobriu que uma média de 8% dos tuítes contendo linguagem discriminatória direcionada foi gerada por bots.

Frases e termos discriminatórios

O estudo também revelou um conjunto de frases e termos discriminatórios que são comumente usados nas mídias sociais, bem como termos específicos para uma determinada cidade ou região. Essas percepções podem ser úteis na identificação de grupos que podem ser alvos de crimes racialmente motivados e tipos de discriminação em diferentes lugares.

Houve também uma relação negativa entre a proporção de tuítes de discriminação por raça/etnia/origem nacional que foram narrações próprias de experiências e o número de crimes baseados nos mesmos vieses nas cidades.

Chunara observou que, embora as experiências de discriminação no mundo real sejam conhecidas como estressores psicológicos com consequências sociais e de saúde, as implicações da exposição online a diferentes tipos de discriminação - autodeclarações versus direcionadas, por exemplo - precisam de mais estudos.


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