Tipologi Hate Speech di Twitter Terkait Kebijakan Pemerintah Selama Pandemi COVID-19

Dian Rousta Febryanti, Zaki Khudzaifi Mahmud, Santika Vania Putri, Fira Magfira Ovalia, Yashinta Sekarwangi
{"title":"Tipologi Hate Speech di Twitter Terkait Kebijakan Pemerintah Selama Pandemi COVID-19","authors":"Dian Rousta Febryanti, Zaki Khudzaifi Mahmud, Santika Vania Putri, Fira Magfira Ovalia, Yashinta Sekarwangi","doi":"10.24815/jkg.v11i2.26733","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Kebijakan yang dibuat oleh pemerintah selama pandemi COVID-19 telah memicu kritik dari banyak pihak dalam bentuk ujaran kebencian. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan tipologi atau tema dari ujaran kebencian di Twitter yang ditujukan kepada pemerintah Indonesia mengenai kebijakan yang dibuat selama pandemi COVID-19, sekaligus frekuensi dan pola dari ujaran kebencian yang muncul pada periode Mei – Juli 2020. Penelitian ini menggunakan metode analisis isi dengan data berupa Tweet berbahasa Indonesia di Twitter. Analisis didasarkan pada kata kunci yang didapat secara deduktif dari dataset Indonesian Abusive and Hate Speech Twitter Text. Analisis komputasional menggunakan Python menghasilkan sebanyak 1.042 cuitan bernada ujaran kebencian. Analisis manual menghasilkan 94 cuitan dengan empat tipologi hate speech yang dominan, yaitu personal attack, dehumanisasi, provokasi, dan stereotip negatif. Sasaran hate speech kepada pemerintah ditemukan ditujukan kepada tiga golongan, yakni presiden Joko Widodo, pemerintah pusat, dan pemerintah daerah secara umum. The policies established by the government during the COVID-19 pandemic have sparked criticism from the public in the form of hate speech. This research aims to map the typology and theme of hate speech towards the Indonesian government regarding the policies made during the COVID-19 pandemic as well as the frequencies and patterns of hate speech during May-July 2020. This research conducted a content analysis of tweets in Indonesian on Twitter. The analysis was based on keywords obtained deductively from the Indonesian Abusive and Hate Speech Twitter Text Dataset. The first computational analysis using Phyton obtained 1,042 tweets containing hate speech. The second manual analysis resulted in 94 tweets with four typologies of hate speech: personal attack, dehumanization, provocation, and negative stereotype. This research also found that hate speech mainly targeted three parties, President Joko Widodo, the central government, and the regional government.","PeriodicalId":33651,"journal":{"name":"JKG Jurnal Komunikasi Global","volume":"97 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-12-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"JKG Jurnal Komunikasi Global","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.24815/jkg.v11i2.26733","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

Abstract

Kebijakan yang dibuat oleh pemerintah selama pandemi COVID-19 telah memicu kritik dari banyak pihak dalam bentuk ujaran kebencian. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan tipologi atau tema dari ujaran kebencian di Twitter yang ditujukan kepada pemerintah Indonesia mengenai kebijakan yang dibuat selama pandemi COVID-19, sekaligus frekuensi dan pola dari ujaran kebencian yang muncul pada periode Mei – Juli 2020. Penelitian ini menggunakan metode analisis isi dengan data berupa Tweet berbahasa Indonesia di Twitter. Analisis didasarkan pada kata kunci yang didapat secara deduktif dari dataset Indonesian Abusive and Hate Speech Twitter Text. Analisis komputasional menggunakan Python menghasilkan sebanyak 1.042 cuitan bernada ujaran kebencian. Analisis manual menghasilkan 94 cuitan dengan empat tipologi hate speech yang dominan, yaitu personal attack, dehumanisasi, provokasi, dan stereotip negatif. Sasaran hate speech kepada pemerintah ditemukan ditujukan kepada tiga golongan, yakni presiden Joko Widodo, pemerintah pusat, dan pemerintah daerah secara umum. The policies established by the government during the COVID-19 pandemic have sparked criticism from the public in the form of hate speech. This research aims to map the typology and theme of hate speech towards the Indonesian government regarding the policies made during the COVID-19 pandemic as well as the frequencies and patterns of hate speech during May-July 2020. This research conducted a content analysis of tweets in Indonesian on Twitter. The analysis was based on keywords obtained deductively from the Indonesian Abusive and Hate Speech Twitter Text Dataset. The first computational analysis using Phyton obtained 1,042 tweets containing hate speech. The second manual analysis resulted in 94 tweets with four typologies of hate speech: personal attack, dehumanization, provocation, and negative stereotype. This research also found that hate speech mainly targeted three parties, President Joko Widodo, the central government, and the regional government.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
在COVID-19大流行期间,Twitter上的反政府政策类学演讲
政府在COVID-19大流行期间制定的政策引发了许多人对仇恨言论的批评。该研究旨在绘制针对印尼政府针对COVID-19大流行期间政策的音域或主题,以及2020年5月至7月期间出现的仇恨言论的频率和模式。这项研究采用的是分析印尼推特数据的方法。分析是基于印度尼西亚批评和憎恨Twitter文本言论的演绎关键词。使用蟒蛇进行的计算机分析产生了1042条仇恨言论。手动分析产生94条带有四种主要类型的仇恨言论,即个人攻击、非人道主义、挑衅和负面刻板印象。仇恨言论的目标是三类人,即佐科·维多多总统、中央政府和一般地区政府。在COVID-19大恐慌中,警察以仇恨言论的形式与公众打成一片。这项研究涉及到《中国政府》(the government)在《文化与仇恨言论》(COVID-19 pandemic)中所作的警察。这是一项研究,目的是对印尼推特上推特的内容分析。分析是基于印度尼西亚难听和仇恨的推特短信记录。第一种分析方法是使用已知的毒药,使用已知的毒药,使用已知的毒药,使用已知的毒药分析方法,使用已知的毒药分析方法,使用已知的毒药分析方法,使用已知的毒药分析方法。第二次手册分析在94条推特上更新了四种仇恨言论:个人攻击、非人道主义、挑衅和消极的刻板印象。这项研究还发现,仇恨演讲主要针对三个党派、总统佐科·维多多、中央政府和区域政府。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
相关文献
Investigating the effect of solvent composition on ink structure and crack formation in polymer electrolyte membrane fuel cell catalyst layers
IF 2.7 4区 工程技术Korean Journal of Chemical EngineeringPub Date : 2023-06-03 DOI: 10.1007/s11814-023-1474-3
Seong Hyeon Woo, Sungmin Kim, Seunghee Woo, Seok-Hee Park, Yun Sik Kang, Namgee Jung, Sung-Dae Yim
Ink Degradation Phenomena and Its Impact on Crack Formation of Fuel Cell Catalyst
IF 0 ECS TransactionsPub Date : 2018-07-23 DOI: 10.1149/08613.0151ECST
S. Uemura, Toshihiko Yoshida, Maito Koga, Hidetoshi Matsumoto, K. Shinohara, S. Hirai
Investigating the Effect of Solvent Composition on Ink Structure and Crack Formation in Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell Catalyst Layers
IF 0 Research Square (Research Square)Pub Date : 2023-03-17 DOI: 10.21203/rs.3.rs-2668903/v1
Seong Hyeon Woo, Sungmin Kim, Seunghee Woo, Seok-Hee Park, Yun Sik Kang, Namgee Jung, Sung-Dae Yim
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
8
审稿时长
12 weeks
期刊最新文献
Narasi Jilbab dan Realitas Simulakra di Akun Instagram @buttonscarves Pemaknaan Apropriasi Budaya Pada Video Make A Wish Pest Analysis on Instagram Account @golkar.indonesia Ujaran Kebencian terhadap Artis K-Pop dalam Opening Ceremony FIFA World Cup 2022 Sadfishing: Studi Netnografi pada Konten dengan Tagar #rumahkokkayu Di Tiktok
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1