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STOP-HATE. El discurso del odio en tweets en español

El discurso del odio en Internet (Decisión marco 2008/913/JAI) merece especial atención académica por sus implicaciones sociales. En España no ha dejado de incrementarse en los últimos años, al mismo ritmo que aumentan los crímenes por odio. Müller & Schwarz, (2018) explican que existe una correlación entre el discurso del odio online y los delitos por odio, por lo que se entiende imprescindible estudiar el odio que se transmite en las redes sociales para poder prevenir y contrarrestar sus efectos. Con esta premisa se desarrolla el proyecto “Desarrollo y evaluación de un detector del discurso del odio en línea en español (STOP-HATE)” financiado por la Fundación General de la Universidad de Salamanca y el Plan TCUE [2018-2020]. El objetivo principal es desarrollar y evaluar un detector del discurso del odio en línea haciendo uso del servicio de Cloud Computing de SCAYLE (Centro de Supercomputación de Castilla y León) que permita monitorizar con técnicas de big data los mensajes en Twitter en español. De manera secundaria, se prevé crear un sistema de alertas tempranas de discurso de odio en los tweets monitorizados, y adquirir conocimiento empírico sobre qué tipos de mensajes de odio se transmiten en internet, cuáles son los públicos vulnerables víctimas de una mayor cantidad de mensajes de odio y de qué manera esos mensajes se relacionan con los delitos de odio. Siendo el de los desplazados uno de los colectivos estigmatizados que más rechazo genera en la actualidad en la opinión pública, se realizó un estudio preliminar exploratorio como fase previa al proyecto, en el que se descargaron y analizaron 337.116 tuits producidos entre el 19 y el 29 de julio de 2019, con un modelo entrenado previamente. 187.305 de ellos fueron clasificados con un nivel de confianza superior al 80%. Se quería conocer con una muestra de gran tamaño cual es el volumen de rechazo hacia migrantes y refugiados en Twitter en español. El porcentaje de rechazo se situó en un 9.19% de los mensajes en los que se mencionaba a esos colectivos, sin embargo, al analizar el total de mensajes sin tener en cuenta la confianza o acuerdo entre los modelos entrenados, el porcentaje de rechazo ascendía al 26.68% de los mensajes. Este porcentaje supone una presencia notable de mensajes de rechazo en twitter, que en muchas ocasiones es manifestado a través de discursos de odio, especialmente cuando se ampara en redes anónimas. El desarrollo del proyecto se encuentra actualmente en la segunda de 3 fases metodológicas, dedicada a generar un modelo predictivo que permita detectar automáticamente el discurso del odio. El resultado final será una herramienta online basada en el cómputo intensivo y paralelo de datos en una infraestructura de supercomputación a través de la cual se pueda detectar, verificar, analizar y visualizar el discurso de odio online, contando además con alertas tempranas para una oportuna intervención en situaciones de riesgo social.

Carlos Arcila
Universidad de Salamanca
España

Javier Amores
Universidad de Salamanca
España

Maximiliano Frías
Universidad de Salamanca
España

 

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