C. Calderón, David Blanco-Herrero, María Belén Valdez Apolo
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El trabajo tambien genero un corpus de entrenamiento sobre rechazo al extranjero y observo los aspectos negativos asociados mas frecuentemente al rechazo, asi como la relacion entre este y la condicion informativa u opinativa del tuit. EnglishWe use Twitter to study the verbal rejection towards migrants and refugees as a potential hate speech predictor with two content analysis of tweets in Spanish collected with Twitter’s API: the first analysis, manual, with 1,469 tweets; the second, automatic, uses big data techniques to study 337,116 new tweets. In the first one rejection was predominant over acceptance and neutrality. Rejection was smaller in the second one, showing how fluctuant these expressions are depending the media context. In both cases rejection toward migrants was significantly bigger than over refugees, as it had already been observed in international contexts. This work also created a training corpus about immigrant rejection, valid for future studies, andobserved the negative aspects most frequently associated to rejection of immigrants, as well as the relationship existing between this and the fact of tweets being information or opinion.","PeriodicalId":46589,"journal":{"name":"Revista Espanola De Investigaciones Sociologicas","volume":"2 1","pages":""},"PeriodicalIF":1.0000,"publicationDate":"2020-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"34","resultStr":"{\"title\":\"Rechazo y discurso de odio en Twitter: análisis de contenido de los tuits sobre migrantes y refugiados en español / Rejection and Hate Speech in Twitter: Content Analysis of Tweets about Migrants and Refugees in Spanish\",\"authors\":\"C. 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摘要
espanolSe通过Twitter API收集的两项西班牙语推文内容分析,分析了口头拒绝外国人作为潜在的仇恨言论检测器:第一项是手动的,有1469条推文;第二个是自动的,使用大数据技术分析了另外337,116条推文。在第一次分析中,拒绝占主导地位,而在第二次分析中,拒绝占少数,这表明这些表达在媒体背景下的波动。在这两种情况下,对移民的排斥都明显大于对难民的排斥,这在国际背景下已经观察到。这项工作还生成了一个关于拒绝外国人的培训语料库,并观察了最常与拒绝有关的负面方面,以及这与推特的信息或意见条件之间的关系。我们使用Twitter来研究针对移民和难民的语言拒绝,作为一种潜在的仇恨言论预测器,使用Twitter API收集了两种西班牙语推文内容分析:第一次分析,手册,有1469条推文;第二个是自动的,使用大数据技术研究了337116条新推文。在第一次拒绝中,接受和中立占主导地位。拒收was smaller in the second one,显示how fluctuant这些expressions are depending半个context。在这两种情况下,对移徙者的拒绝都比对难民的拒绝大得多,国际上已经观察到这一点。这项工作还建立了一个关于拒绝移民的培训语料库,对今后的研究是有效的,它服务于最常与拒绝移民有关的消极方面,以及这与推文是信息或意见这一事实之间的关系。
Rechazo y discurso de odio en Twitter: análisis de contenido de los tuits sobre migrantes y refugiados en español / Rejection and Hate Speech in Twitter: Content Analysis of Tweets about Migrants and Refugees in Spanish
espanolSe analiza el rechazo verbal al extranjero como potencial detector de discurso de odio a traves de dos analisis de contenido de tuits en espanol recogidos con la API de Twitter: el primero, manual, a 1.469 tuits; el segundo, automatico, analiza otros 337.116 tuits utilizando tecnicas de big data. El rechazo fue predominante en el primer analisis y minoritario en el segundo, mostrando la fluctuacion que experimentan estas expresiones en funcion del contexto mediatico. En ambos casos el rechazo hacia los migrantes fue significativamente mayor que hacia los refugiados, como se habia observado ya en contextos internacionales. El trabajo tambien genero un corpus de entrenamiento sobre rechazo al extranjero y observo los aspectos negativos asociados mas frecuentemente al rechazo, asi como la relacion entre este y la condicion informativa u opinativa del tuit. EnglishWe use Twitter to study the verbal rejection towards migrants and refugees as a potential hate speech predictor with two content analysis of tweets in Spanish collected with Twitter’s API: the first analysis, manual, with 1,469 tweets; the second, automatic, uses big data techniques to study 337,116 new tweets. In the first one rejection was predominant over acceptance and neutrality. Rejection was smaller in the second one, showing how fluctuant these expressions are depending the media context. In both cases rejection toward migrants was significantly bigger than over refugees, as it had already been observed in international contexts. This work also created a training corpus about immigrant rejection, valid for future studies, andobserved the negative aspects most frequently associated to rejection of immigrants, as well as the relationship existing between this and the fact of tweets being information or opinion.