Abstract:
El fenómeno de la comunicación violenta y el discurso de odio en Internet posee
unas características determinadas que lo convierte en potencialmente dañino para la
sociedad. En este sentido, las redes sociales y—concretamente—Twitter se caracteriza
por ser un entorno de gran comunicación e interacción entre sus usuarios, lo que facilita
que los mensajes relacionados con la comunicación violenta y el discurso de odio
alcancen a un mayor número de personas o colectivos. Este hecho, sumado a que se
pueden mantener en el tiempo, potencia el daño a las víctimas. Además, este tipo de
conductas llevadas a cabo en el ciberespacio puede desencadenar desórdenes sociales en
el espacio físico. Por lo tanto, es fundamental desarrollar métodos para identificar y
prevenir este fenómeno. A pesar de que las investigaciones relacionadas con la
detección de la comunicación violenta y el discurso de odio en Internet han aumentado en los últimos años, se han centrado únicamente en el análisis semántico del contenido,
excluyendo características ambientales que pueden ser relevantes para su estudio. En
este sentido, la criminología ambiental ha demostrado ser de utilidad en el estudio y
prevención del delito tanto en el espacio físico como en el ciberespacio, analizando las
características del evento y de los ciberlugares para intervenir sobre ellos. Así, esta tesis
doctoral pretende aportar un enfoque distinto al tradicional en el análisis de la
comunicación violenta y el discurso de odio. De este modo, en la primera parte se
analiza el fenómeno de manera exhaustiva y se muestran las herramientas de detección
que se están empleando en la actualidad. En la segunda parte, se profundiza en los enfoques criminológicos del evento delictivo para la detección de la comunicación
violenta y el discurso de odio en Internet centrando su análisis en los ciberlugares de
Twitter. En la última parte, se lleva a cabo un estudio de las características ambientales
de los mensajes publicados en la red social Twitter, con una muestra de tweets
recogidos después de tres atentados terroristas: El atentado a la revista satírica Charlie
Hebdo en París en 2015, el atentado en el aeropuerto y metro de Bruselas en 2016 y el
atentado en la ciudad de Londres en 2017. Esto ha permitido, por un lado, examinar las
características y estimar la prevalencia real del fenómeno y, por el otro, identificar las
diferencias entre las variables ambientales (metadatos) de los tweets neutrales y los
relacionados con la comunicación violenta y el discurso de odio. Por último, se han
empleado técnicas de machine learning para crear un modelo predictivo, basado en
metadatos, capaz de identificar las diferentes características de la comunicación neutral
que permite distinguirla de la comunicación violenta. El resultado obtenido facilita y
reduce las tareas de análisis que realizan las autoridades públicas y los proveedores de
servicios para identificar y prevenir este fenómeno en Twitter.
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