Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

A Linguistic Analysis of Sexism-Related Hate Speech in Social Media

Tytuł:
A Linguistic Analysis of Sexism-Related Hate Speech in Social Media
Lingwistyczna analiza mowy nienawiści związanej z seksizmem w mediach społecznościowych
Autorzy:
Bugajska, Anna
Dziedzic, Paulina
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/37277295.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Akademia Ignatianum w Krakowie
Tematy:
mowa nienawiści
algorytm
media społecznościowe
język
seksizm
hate speech
algorithm
social media
language
sexism
Źródło:
Perspektywy Kultury; 2023, 42, 3; 549-560
2081-1446
2719-8014
Język:
angielski
Prawa:
CC BY: Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
The aim of this article is to present the functioning of a dual algorithm/human analysis and to investigate the means with which to study hate speech, especially sexism-related hate speech, in the online environment, focusing on social media comments and hashtags. Another aim is to investigate new linguistic trends in contemporary online hate speech that can be revealed via quantitative hate speech analysis. In the first part, the concept of hate speech is briefly introduced in a linguistic context. In the second part, an example of a Twitter hashtag is analyzed. In the third part, an algorithm for the identification of sexism-related hate speech from the corpus available at hatespeechdata.com is discussed. The article demonstrates the methods of evaluating selected types of online content for the presence of hate speech. It is made evident that algorithm-based hate speech qualification is an insufficient tool for identifying hate speech and that qualitative analysis by a trained linguist is necessary.

Artykuł ma na celu przedstawienie funkcjonowania analizy dualnej algorytm-człowiek oraz sposobów badania w szczególności mowy nienawiści związanej z seksizmem w środowisku internetowym, z naciskiem na komentarze i hashtagi w mediach społecznościowych, oraz zbadanie nowych trendów językowych we współczesnej mowie nienawiści w Internecie, które można ujawnić za pomocą ilościowej analizy mowy nienawiści. W pierwszej części pokrótce wprowadzono pojęcie mowy nienawiści, odnosząc się do kontekstu językowego. W drugiej części przeanalizowano przykładowy hashtag Twittera. W trzeciej części wykorzystano algorytm identyfikacji mowy nienawiści na tle seksizmu z korpusu dostępnego na stronie hatespeechdata.com. W artykule przedstawiono metody oceny wybranych typów treści internetowych pod kątem obecności mowy nienawiści. Zostaje dowiedzione, że algorytmiczna kwalifikacja mowy nienawiści jest niewystarczającym narzędziem w identyfikacji mowy nienawiści i konieczna jest analiza jakościowa przeszkolonego językoznawcy.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies