Riassunto analitico
Il presente lavoro di tesi nasce da una serie di studi internazionali condotti dall'inizio della Rivoluzione Digitale sugli effetti delle nuove tecnologie e dei social media sul cervello umano e, di conseguenza, su relazioni e fenomeni sociali. In particolare, l'obiettivo di questa analisi è indagare il ruolo di Twitter nella diffusione del discorso di odio online nei confronti della Cina e della comunità cinese nel corso del 2020, un anno che ricorderemo per sempre come l'anno della pandemia da COVID-19.
Per rispondere alla domanda iniziale, è stata condotta una analisi linguistica su un corpus di tweet raccolti attraverso Twint, uno strumento di ricerca avanzato basato sul linguaggio Python, che permette di ottenere diverse informazioni su ciascun utente in base ai criteri adottati che, in questo caso, erano la data di pubblicazione (2020), la lingua (inglese), hashtag (14 hashtag selezionati riferiti alla Cina) e il numero di “mi piace” (minimo 10 like per ogni tweet). Il corpus ottenuto contava più di 30.000 tweet, per un totale di 75.539 word type e 1.740.620 word token, organizzati in 14 subcorpora – uno per ogni hashtag – per effettuare un'analisi delle collocazioni di China, CCP e Chinese e, in seguito, in 4 corpora – uno per ogni trimestre del 2020 – al fine di studiare come gli stessi tweet si distribuivano nel corso dell'anno.
Entrambe le analisi hanno fornito risultati interessanti: da un lato, l'analisi quantitativa ha evidenziato la presenza di campi semantici diversi da quello relativo alla pandemia, in particolare relativi all'economia e alla politica, ma anche la presenza di legami concreti tra il mondo online e gli eventi nella vita reale. Questo risultato è stato inoltre confermato dall'analisi qualitativa: infatti, ciascun corpus relativo a un trimestre specifico conteneva post che, in generale, esprimevano tipi di affetto coerenti con gli eventi che avevano caratterizzato quello stesso periodo; allo stesso tempo, tale analisi ha anche dimostrato come alcune dichiarazioni pubblicate online abbiano influenzato aspetti dell'economia e della politica.
In conclusione, questa ricerca ha permesso di fare alcune interessanti considerazioni sull'impatto della rete sul discorso d'odio: anche se la violenza verbale esiste da ben prima dell'avvento del web, è innegabile che i social media abbiano favorito la diffusione di sentimenti di intolleranza e odio, i quali stanno minacciando le basi della nostra società. Perciò, tali fenomeni, legati al naturale desiderio di tutti gli essere umani di sentirsi accettati, appartenere a un gruppo, esprimere le proprie emozioni e dare spiegazioni alle questioni più complesse, possono essere abbattuti solo attraverso la promozione dell'educazione ad un uso corretto delle nuove tecnologie e la partecipazione consapevole dei cittadini al processo informativo.
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Abstract
This research is based on a number of international studies that have been conducted since the beginning of the Digital Revolution to monitor the effects of the screen and social media on the human brain and, consequently, on social relations and phenomena. In particular, this analysis aims to detect the role of Twitter in the spread of online hate speech against China and the Chinese community during 2020, the year that will be remembered for the COVID-19 pandemic.
In order to answer the research question, a linguistic analysis was conducted on a corpus of tweets collected through Twint, an advanced Twitter scraping tool written in Python, that provides several kinds of information about each user according to the search criteria adopted – in this case, publication date (2020), language (English), hashtags (15 China-related selected hashtags) and number of likes (at least 10 for each tweet). The resulting corpus amounted to more than 30,000 tweets, for a total of 75,539 word types and 1.740,620 word tokens, organised in 14 subcorpora – one for each hashtag – to conduct quantitative analyses of the collocations of China, CCP and Chinese and, then, in 4 major corpora – one for each trimester of 2020 – fundamental to study the stream of the same tweets across the year.
Both these types of analyses produced some significant findings: on the one hand, the quantitative analyses pointed out the presence of other semantic fields than coronavirus (mainly politics and economy) in the hate speech against China, as well as actual links between online and offline worlds. This result was confirmed by the qualitative analysis: in fact, each trimester-related subcorpus expressed, in general, types of affect consistent with the events occurring in that particular period; at the same time, it also demonstrated that some declarations published online influenced economic or political aspects.
In conclusion, the present research was useful to make some interesting consideration about the impact of the internet on hate speech: even though verbal violence has always existed, social media and the World Wide Web have fostered the spread of sentiments of intolerance and hate, which are threatening the basic structure of our society. For these reasons, such phenomena, linked to people's natural desire to feel accepted by others, share their feelings and answer their most complex questions, can be defeated only through the promotion of a civic education about a more proper use of technological devices and a conscious involvement of citizens in the information process.
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