Hate speech and hate crimes: a data-driven study of evolving discourse around marginalized groups
Hate speech and hate crimes: a data-driven study of evolving discourse around marginalized groups
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仇恨言论和仇恨犯罪：关于边缘群体话语演变的数据驱动研究
DOI：
10.1109/bigdata59044.2023.10386312
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Krishnagopal, Sanjukta
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bozhidarova, Malvina;Chang, Jonathn;Ale-Rasool, Aaishah;Liu, Yuxiang;Ma, Chongyao;Bertozzi, Andrea L.;Brantingham, P. Jeffrey;Lin, Junyuan;Krishnagopal, Sanjukta
本研究探讨了推文中观察到的在线言论与人身仇恨犯罪之间的动态关系，重点关注边缘群体。利用自然语言处理技术，包括关键词提取和主题建模，我们分析了影响这些群体的事件后在线话语的演变。通过审视情绪和两极分化的推文，我们建立了与黑人和 LGBTQ+ 社区仇恨犯罪的相关性。使用知识图，我们将推文、用户、主题和仇恨犯罪联系起来，从而实现网络分析。我们的研究结果揭示了黑人和 LGBTQ+ 群体用户社区演变的不同模式，有影响力的用户之间的情绪存在显着差异。该分析揭示了独特的在线话语模式，并强调需要监控仇恨言论以防止仇恨犯罪，特别是在影响边缘化社区的重大事件之后。
This study explores the dynamic relationship between online discourse, as observed in tweets, and physical hate crimes, focusing on marginalized groups. Leveraging natural language processing techniques, including keyword extraction and topic modeling, we analyze the evolution of online discourse after events affecting these groups. Examining sentiment and polarizing tweets, we establish correlations with hate crimes in Black and LGBTQ+ communities. Using a knowledge graph, we connect tweets, users, topics, and hate crimes, enabling network analyses. Our findings reveal divergent patterns in the evolution of user communities for Black and LGBTQ+ groups, with notable differences in sentiment among influential users. This analysis sheds light on distinctive online discourse patterns and emphasizes the need to monitor hate speech to prevent hate crimes, especially following significant events impacting marginalized communities.
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