Discursos de odio y sesgos de género en la política argentina de 2023: un análisis de datos relevante en Twitter

Investigadores en ciencia de datos difundieron un trabajo que analiza más de 200 mil tweets que mencionan a referentes políticos de Argentina, utilizando un modelo de procesamiento del lenguaje natural. El estudio evidencia que a pesar de que las políticas mujeres sólo reciben el 30 % de las menciones totales, el 57% de los tweets de odio son contra ellas, generalmente desde simpatizantes de la ideología de derecha hacia candidatas de izquierda. En esta nota del Blog exploramos los principales hallazgos de la investigación.

Actualmente los nuevos partidos de derecha han perturbado la arena política argentina, y sus referentes han ganado popularidad en las redes sociales, en un contexto de creciente violencia política contra grupos o minorías particulares.

Recientemente investigadores elaboraron un estudio que analiza el discurso de odio y los sesgos de género en las conversaciones de Twitter. Para ello se utilizaron herramientas cuantitativas y cualitativas que identificaron la prevalencia del discurso de odio dirigido a mujeres políticas y analizaron el papel de las diferentes afiliaciones políticas para promover este discurso. Al mismo tiempo, propusieron un modelo que predice las alineaciones políticas de los usuarios en función de las descripciones de sus perfiles, lo que permite explorar la distribución del discurso de odio entre distintas orientaciones políticas.

El paper titulado “Gender biases and hate speech: promoters and targets in the Argentinean political context” (pre-print en SocArxiv y en revisión en Digital Media), tiene como autores a Laia Domenech Burin, Juan Manuel Pérez, Germán Rosati y Diego Kozlowski. Y aborda estos interrogantes valiéndose de un modelo basado en el procesamiento del lenguaje natural y algoritmos avanzados de detección de discursos de odio.

Laia Domenech Burin

Al realizar este estudio, observamos que las mujeres son quienes reciben más discursos de odio y que hay cada vez más tweets violentos y estigmatizantes contra ciertos colectivos. No obstante, si bien muchos de los trabajos previos sobre discursos de odio utilizaban una metodología cualitativa tradicional con un análisis manual de los mensajes en Twitter, como investigadores decidimos escalar un poco más usando inteligencia artificial y aprendizaje automático para detectar automáticamente estos discursos y contabilizarlos en grandes volúmenes de datos”, puntualiza Laia Domenech Burin, investigadora de la Escuela Interdisciplinaria de Altos Estudios Sociales de la UNSAM y Licenciada en Sociología de la UBA.

Más allá de este propósito, al momento de descargar los mensajes de Twitter para el estudio surgieron algunas dificultades en el trabajo con la muestra. Por un lado, los investigadores consultaron la API entre el 2 y 9 de febrero de 2023, fecha en la que se anunció que la API de Twitter pasaba de ser gratuita a ser paga, con un costo altísimo. Por este motivo tuvieron que limitarse a los bloques políticos que había en ese momento con 30 figuras políticas relevantes, sin estar definidos aún los principales candidatos y candidatas a las elecciones nacionales. Por otro lado,  debido a las propias limitaciones de la API, se recogieron los 3.200 tweets más recientes de cada figura y se excluyeron los retweets para centrar el análisis en el discurso emitido directamente por cada político o política. Sin embargo, la API incluyó retweets en la cuota. Por lo tanto, la selección de datos de cada referente político varió en términos de recuento de tweets y período temporal. Además, las cifras con menos de 500 tweets originales en el momento de la descarga fueron filtradas: tal fue el caso de Javier Milei, quien si bien fue legislador nacional y candidato presidencial por el bloque LLA, tenía menos de 100 tweets originales disponibles para el análisis debido a que se alcanzó el límite de API por su gran número de retweets.

En síntesis, el conjunto de datos final comprende 258.779 tweets que mencionan a figuras políticas y 44.430 tweets enviados por las propias figuras. Con el modelo utilizado pudieron detectar los discursos de odio y calcular los valores medios de odio recibido y emitido sobre el total de los tweets.

A través de nuestras herramientas, pudimos correlacionar el perfil descripto de cada usuario con su alineación política particular. De este modo, encontramos que aquellos simpatizantes hacia las ideologías de derecha eran quienes más emitían discurso de odio y concentraban la mayor cantidad de tweets con contenido violento hacia las mujeres, con un claro sesgo de género. Y que las principales destinatarias de estos mensajes fueron las candidatas políticas alineadas con la izquierda. Sin dudas, redes como Twitter permiten en mayor medida la viralización de un tweet violento y polarizante antes que un tweet neutral”, comenta Domenech Burin.  A su vez, cabe recalcar que en este caso el anonimato facilitó la circulación de estos mensajes y la proliferación de trolls con mensajes ofensivos.

Principales conclusiones del estudio

Entre los principales resultados de la investigación se destacan:

1)    Las personas que más reciben odio son las mujeres. A pesar de que solo reciben un 30% de las menciones totales, el 57% de los tweets de odio son contra ellas.

2)    Abordando cualitativamente las predicciones del modelo, este odio se caracteriza centralmente con el ataque a cuatro candidatas: Manuela Castañeira, Vilma Ripoll, Romina del Pla y Ofelia Fernández. La violencia se enfoca en su ideología como militantes de izquierda, además de los discursos sexistas (en el que se las refiere como “feminazi”, “abortera”, “basura”, “gorda”, etc.).

3)    En el análisis de los emisores, se encontró que el modelo capturó como odio  varios tweets con tono irónico o coloquial. Sin embargo, para los referentes de la derecha la predicción de discurso de odio fue acertada.

4)    Los principales objetivos del discurso de odio de los políticos de derecha son las comunidades originarias, los movimientos de izquierda, feministas y LGBTIQ+. También se encontraron repetidamente llamadas abiertas a la acción. Entonces los políticos de los partidos de derecha promueven los discursos de odio en Twitter.

5)    Al mismo tiempo, aquellos usuarios alineados con los partidos de derecha son los que más emiten discurso de odio ensañado contra las mujeres.

Este trabajo constituye un análisis de la dinámica de circulación de discursos violentos en redes sociales en una coyuntura y un espacio específicos: el momento previo al inicio de la campaña electoral 2023 en Argentina. En él se logra visualizar de forma clara los principales emisores y receptores de este tipo de violencia. A su vez, también se pueden distinguir los objetos y los temas que estructuran esos discursos. En ese sentido, permite evidenciar con información pública y con análisis reproducibles que muchas de las imágenes construidas alrededor de algunos espacios políticos ubicados a la derecha del espectro ideológico están bastante cercanas a la realidad (al menos en lo que se refiere a la arena digital), afirma Germán Rosati, docente de la Maestría en Ciencia de Datos de la UBA, investigador de la Escuela Interdisciplinaria de Altos Estudios Sociales de la UNSAM y Doctor en Ciencias Sociales.

Por último, desde un ángulo un poco más técnico, el modelo de clasificación de discursos de odio que utiliza el trabajo (desarrollado por Juan Manuel Pérez) es de los pocos recursos que existen en castellano para el abordaje de esta temática. Su uso en una situación concreta y específica, a su vez, permitió visualizar mejor los alcances y limitaciones que presenta, complementa Rosati.

A modo de cierre

Sin lugar a dudas muchos tópicos de las ciencias sociales se han beneficiado a partir de la aplicación creativa de las fuentes y técnicas englobadas bajo el nombre de Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático. Aunque las ciencias sociales argentinas no parecen haber hecho aún un uso extensivo de las mismas, paulatinamente encontramos ejemplos donde las ciencias sociales computacionales resultan de enorme valor para la investigación de este tipo de temáticas.

En esa dirección, este estudio sobre Discursos de Odio en Twitter aporta conocimiento valioso sobre un tema apremiante en el escenario político y social argentino. Y traspasa los límites del tradicional estudio sociológico con herramientas tradicionales, jerarquizando la validez de los métodos cuantitativos y del análisis de datos como parte de la eclosión que tuvieron las ciencias sociales computacionales, en este caso para investigar el discurso público en las redes sociales.

 

Acerca de los autores

Laia Domenech Burin es Licenciada en Sociología por la Universidad de Buenos Aires y científica de datos. Actualmente es asistente de investigación y docente de posgrado en la Universidad de San Martín. Trabaja en la aplicación de metodologías computacionales en distintos tópicos de las Ciencias Sociales. Es coordinadora del área de análisis de datos en la Asociación Civil EcoFeminita. 

Germán Rosati es Sociólogo y Doctor en Ciencias Sociales por la Universidad de Buenos Aires. Tiene una maestría en estadística aplicada de la Universidad Nacional de Tres de Febrero. Actualmente es investigador del CONICET en la Escuela Interdisciplinaria de Altos Estudios Sociales de la Universidad Nacional de San Martín donde dirige factor~data, un laboratorio de Ciencias Sociales Computacionales. También es docente de la Maestría en Ciencia de Datos de la UBA. 

Juan Manuel Pérez es Licenciado (2016) y Doctor (2022) en Ciencias de la Computación por la Universidad de Buenos Aires. Actualmente es investigador postdoctoral en el Instituto de Ciencias de la Computación, Facultad de Ciencias Exactas, UBA/CONICET, y profesor en la Maestría en Ciencia de Datos de la Universidad de San Andrés. Su trabajo se centra en minería de opinión y detección de discursos de odio. 

Diego Kozlowski es Economista y Máster en Ciencia de Datos por la Universidad de Buenos Aires, y se doctoró en ciencias computacionales por la Universidad de Luxemburgo trabajando sobre las desigualdades de raza y género en la ciencia. Actualmente es investigador postdoctoral en la Universidad de Montreal, donde trabaja en ciencias sociales computacionales y bibliometría. Ha publicado diez artículos de investigación en revistas revisadas por pares y dos capítulos de libros.

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