Abstract
Introducción: Investigaciones advierten un aumento de las formas de ciberodio hacia grupos migrantes en contextos digitales. Sin embargo, escasas herramientas relevan la experiencia de quienes enfrentan tales agresiones. Metodología: El objetivo es validar un instrumento diseñado para recoger la exposición a discursos de odio, así como los efectos en la participación de comunidades migrantes en el ecosistema mediático chileno. Se recurre al método Delphi, mediante juicio de expertos, así como entrevistas cognitivas. El cuestionario está compuesto por 26 ítems y es aplicado a una muestra piloto de 453 personas migrantes en Chile, de las cuales un 51% se ubica en el rango etario de 30 a 59 años, 58% se identifica con el género femenino y el 60% proviene de Venezuela. Resultados: Se alcanza un Alpha de Cronbach de 0.95 y se constata que un 62% de los encuestados ha recibido mensajes de odio a través de Instagram (56%) y Facebook (45%), vinculados a su nacionalidad (33%) y bajo el encuadre de seguridad (43%), experimentando incomodidad (53%) y desesperanza (56%). En consecuencia, un 41% “a veces” elimina cuentas de medios de su dieta informativa digital y sólo un 7% participa en entornos mediáticos “frecuentemente”. Discusión: Se avierte que el ciberodio hacia personas migrantes podría producir desinformación, por evitación noticiosa, e incidir en la participación mediática de estas comunidades. Conclusiones: Se obtiene un cuestionario validado para recoger la exposición de personas migrantes a discursos de odio y sus posibles efectos.
Reference99 articles.
1. Amores, J. J., Blanco-Herrero, D., Sánchez-Holgado, P. y Frías-Vázquez, M. (2021). Detectando el odio ideológico en Twitter. Desarrollo y evaluación de un detector de discurso de odio por ideología política en tuits en español. Cuadernos.info, 49, 98-124. https://doi.org/10.7764/cdi.49.27817
2. Anti-Defamation League (2020). Online hate and harassment. The american experience 2020. Center for Technology and Society.
3. Anti-Defamation League (2021). Online hate and harassment. The american experience 2021. Center for Technology and Society.
4. Arcila-Calderón, C., Amores, J., Sánchez-Holgado, P. y Blanco-Herrero, D. (2021). Using shallow and deep learning to automatically detect hate motivated by gender and sexual orientation on twitter in spanish. Multimodal Technologies and Interaction, 5(10). https://doi.org/10.3390/mti5100063
5. Arcila-Calderón, C., Sánchez-Holgado, P., Quintana-Moreno, C., Amores, J. y Blanco-Herrero, D. (2022). Hate speech and social acceptance of migrants in Europe: Analysis of tweets with geolocation. Comunicar, 71, 21-35. https://doi.org/10.3916/C71-2022-02
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