Migrantes y refugiados en Twitter en España: estudio de la presencia
de odio y del sentimiento a partir de un análisis automatizado
Migrants and refugees on Twitter in Spain: a study employing automated analysis
into the presence of hate and sentiment
doxa.comunicación |
nº 38
| 369
enero-junio de 2024
ISSN: 1696-019X / e-ISSN: 2386-3978
Cómo citar este artículo:
Barradas Gurruchaga, A.; Blanco-Herrero, D.; Arcila-Calderón, C. y Sánchez-Holgado, P. (2024). Migrantes y refugiados en Twitter en España:
estudio de la presencia de odio y del sentimiento a partir de un análisis automatizado.
Doxa Comunicación
, 38, pp. 369-389.
https://doi.org/10.31921/doxacom.n38a1734
David Blanco-Herrero.
Investigador postdoctoral en la Universidad de Amsterdam. Es doctor por la Universidad de
Salamanca, máster en Comunicación Audiovisual (Universidad de Salamanca), graduado en Periodismo (Universidad
a Distancia de Madrid) y Administración de Empresas (Universidad de León). Es miembro de la Amsterdam School of
Communication Research (ASCoR) y sus líneas principales de investigación son la ética periodística, la desinformación
y el discurso de odio. Es editor en el Anuario Electrónico de Estudios en Comunicación Social “Disertaciones”. También
ha trabajado como periodista y colaborado en medios radiofónicos y digitales, sobre todo en las áreas de asuntos inter
-
nacionales y cultura audiovisual.
Universidad de Salamanca, España / Universidad de Amsterdam, Países Bajos
[email protected]
/
[email protected]
ORCID: 0000-0002-7414-2998
Carlos Arcila-Calderón.
Profesor Titular del Departamento de Sociología y Comunicación de la Universidad de Sala
-
manca (España). Miembro del Observatorio de Contenidos Audiovisuales (OCA) y profesor del Doctorado en Forma
-
ción en la Sociedad del Conocimiento. Editor del Anuario Electrónico de Estudios en Comunicación Social “Diserta
-
ciones”. Doctor Europeo en “Comunicación, Cambio Social y Desarrollo” por la Universidad Complutense de Madrid.
Máster en Data Science y Máster en Periodismo, ambos por la Universidad Rey Juan Carlos (URJC).
Universidad de Salamanca, España
[email protected]
ORCID: 0000-0002-2636-2849
Andrés Barradas Gurruchaga.
Doctor en Comunicación por la Universidad Autónoma de Barcelona. Profesor de
tiempo completo del Tecnológico de Monterrey (México). Ha investigado áreas de la comunicación audiovisual y las
industrias creativas contribuyendo en artículos cientícos y libros. Guionista y director de cortometrajes exhibidos en
festivales de cine como el de Cannes. Ponente para públicos de Hispanoamérica, Estados Unidos y España. Socio de
la Asociación Mexicana de Investigadores de la Comunicación y de la Asociación Española de Investigación de la Co
-
municación. Realizó una estancia sabática de investigación en la Universidad de Salamanca, España. Ha sido Director
de Licenciatura Comunicación y Medios Digitales, Director Regional Departamento de Industrias Creativas, Profesor
Investigador, Profesor de posgrado en la Maestría en nanzas de la EGADE Business School.
Tecnológico de Monterrey, México
[email protected]
ORCID: 0000-0001-9020-6659
Este contenido se publica bajo licencia Creative Commons Reconocimiento - Licencia no comercial. Licencia internacional CC BY-NC 4.0
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Recibido: 02/07/2023 - Aceptado: 08/09/2023 - En edición: 23/10/2023 - Publicado: 01/01/2024
Received: 02/07/2023 - Accepted: 08/09/2023 - Early access: 23/10/2023 - Published: 01/01/2024
Resumen:
El discurso de odio dirigido hacia personas migrantes y refugiadas
plantea uno de los mayores desafíos en la comunicación en redes so
-
ciales. A través del análisis automatizado de 124.337 mensajes sobre
migración recogidos en Twitter en España entre 2015 y 2020, se anali
-
za la presencia de odio y el sentimiento subyacente en el discurso, así
como su evolución y las posibles diferencias entre comunidades autó
-
nomas. Se ha observado que, aunque la atención prestada a la cues
-
tión migratoria fue superior en 2015 y 2016, años centrales de la crisis
de refugiados del Mediterráneo, el mayor volumen de odio se detectó
en 2019 y 2020, tras el ascenso de Vox y su retórica anti-inmigración.
En general, el sentimiento de estos mensajes fue negativo, si bien la
diferencia entre aquellos que tienen odio y los que no es reducida. Por
último, se han observado diferencias entre regiones autónomas, sien
-
do Asturias la de mayor presencia de odio y Cantabria la que muestra
un sentimiento más negativo; estas diferencias, no obstante, no son
elevadas y no se han detectado patrones claros que las expliquen.
Palabras clave
:
Inmigración; racismo y xenofobia; discurso de odio; redes sociales;
análisis de sentimientos; Twitter.
Abstract:
Hate speech directed towards migrants and refugees poses one of the
greatest challenges in communication on social networks. By means of
an automated analysis of 124,337 messages about migration collected
on Twitter in Spain between 2015 and 2020, the presence of hate and
the underlying sentiment in the discourse are analysed, as is their
development and the possible dierences between Spanish regions. It has
been observed that, although greater attention was paid to migration in
2015 and 2016, the core years of the Mediterranean refugee crisis, the
greatest volume of hate was detected in 2019 and 2020, following the
rise of Vox and its anti-immigration rhetoric. In general, the sentiment
in these messages was negative, although the dierence is slight between
those expressing hate and those which do not. Finally, dierences have
been observed between Spanish regions, with Asturias having the
greatest presence of hate and Cantabria showing the most negative
sentiment; such dierences, however, are not great and no clear patterns
have been detected to explain them.
Keywords:
Immigration; racism & xenophobia; hate speech; social networks;
sentiment analysis; Twitter.
Patricia Sánchez-Holgado.
Investigadora en la Universidad de Salamanca y miembro del Observatorio de los Conteni
-
dos Audiovisuales. Licenciada en Publicidad y Relaciones Públicas (Universidad Complutense de Madrid). Es profesora
asociada en la Facultad de Lenguas y Educación de la Universidad Nebrija de Madrid y en la Facultad de Comunicación
de la Universidad Ponticia de Salamanca. Experta en Big Data (Universidad Ponticia de Salamanca) y máster en Es
-
tudios de la Ciencia, la Tecnología y la Innovación (Universidad de Oviedo).
Universidad de Salamanca, España
[email protected]
ORCID: 0000-0002-6253-7087
1. Introducción
Desde nales del siglo XX España ha sido considerada un país receptor de personas extranjeras (Lacomba et al., 2020), un fenó
-
meno que ha despertado interés y presencia mediática desde la década de los 90 y los 2000 (Seoane-Pérez, 2017). Más reciente
-
mente la presión migratoria sobre la Unión Europea ha aumentado, convirtiéndose en un aspecto central del discurso político y
mediático (Greussing & Boomgarden, 2017).
Aunque las causas son anteriores, fue durante 2015 cuando los ujos migratorios con rumbo a la Unión Europea alcanzaron un
volumen y una atención pocas veces vistos (Splinder, 2015), sobre todo tras el hallazgo del cuerpo sin vida del niño Aylan Kurdi
en septiembre en una playa en Turquía, un suceso de gran impacto mediático (Mielczarek, 2018), que supuso un punto de in
-
exión en la cobertura de la crisis (Zhang & Hellmueller, 2017). A lo largo del 2016 los ujos migratorios con destino a la Unión
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sociales, entorno en el que han incrementado exponencialmente este tipo de expresiones en detrimento del espacio físico (Roll
-
nert Liern, 2020). Centrándonos en el discurso de odio, podemos denirlo como apología, promoción o incitación en cualquier
forma, denigración, odio o vilipendio de parte de una persona o grupo de personas, así como acoso, insulto, estereotipos nega
-
tivos, estigmatización o amenaza al respecto de una o más personas (European Commission against Racism and Intolerance,
2005). Así, el discurso de odio atenta contra la dignidad de las colectividades difamadas, que se ven privadas de su derecho a ser
consideradas aptas para la sociedad (Díaz Soto, 2015). A esto se suma que el discurso de odio puede actuar como precursor de
crímenes de odio violentos (Müller & Schwarz, 2020), lo que agrave el problema.
Es por eso que desde numerosas instituciones públicas y privadas se está intentado poner freno o combatir el discurso de odio,
y de manera especial en las redes sociales (Andres & Slivko, 2021). En el caso particular de
Twitter,
se establece en sus reglas que
“no se permite fomentar la violencia contra otras personas ni atacarlas o amenazarlas directamente” (Twitter, 2022).
Resulta de especial preocupación el discurso de odio con motivaciones racistas o xenófobas, que, además de su importante
presencia en plataformas digitales, es el tipo de delito de odio más habitual registrado tanto en España como en la mayoría de
países del entorno (OSCE, s.f.). Será precisamente este tipo de discurso, que en gran medida se dirige a las personas migrantes y
refugiadas
1
, el que se estudiará en este trabajo.
Para este análisis se utilizarán los contenidos publicados en Twitter, dado que, aunque no es la de mayor uso en España, por
sus características resulta de las más inuyentes en el discurso público, dado que es la más relevante y de mayor uso por parte
de periodistas y medios, así como por políticos e instituciones (Rodríguez & Ureña, 2011; Campos-Domínguez, 2017). Además,
Twitter, como otras redes sociales, ofrece una fuente de información valiosa para el análisis de la opinión pública y de actitudes
ciudadanas, superando incluso algunas de las limitaciones que plantean los estudios realizados mediante encuestas (Arcila Cal
-
derón, Blanco-Herrero & Valdez Apolo, 2020). Y en esta red, en concreto, la fácil viralización de contenidos, su popularidad, la
sencillez del discurso y la rapidez de la comunicación, se constituyen en elementos que resumen los atributos de la web 2.0 (Aus
-
serhofer & Maireder, 2013), a lo que se suma la capacidad de difusión del retweet, que convierte a esta plataforma en ideal para
diseminar informaciones y opiniones (Moragas-Fernández, Grau-Masot & Capdevila-Gómez, 2019). Esto también contribuye a
que la tendencia en Twitter sea crear comunidades homogéneas que se convierten en cámaras de eco (Gruzd & Roy, 2014), en
las cuales los individuos solo se exponen a información que conrma sus ideas, contribuyendo a la radicalización (Yardi & Boyd,
2010). Y en parte derivado de esto, esta red es considerada como una de las más problemáticas para la difusión de discursos de
rechazo, tanto por
1
Aunque no se realizarán distinciones en este texto, conviene puntualizar que existen diferencias entre los términos ‘migrantes’ y ‘refugiados’. Desde la Convención
de Ginebra sobre el Estatuto de los Refugiados de 1951 se considera refugiado a la “persona que, debido a fundados temores de ser perseguida por motivos de
raza, religión, nacionalidad, pertenencia a un determinado grupo social u opiniones políticas, se encuentra fuera del país de su nacionalidad y no puede o, a
causa de dichos temores, no quiere acogerse a la protección de tal país; o que, careciendo de nacionalidad y hallándose, a consecuencia de tales acontecimientos,
fuera del país donde antes tuviera su residencia habitual, no puede o, a causa de dichos temores, no quiere regresar a él” (Organización Internacional de las
Migraciones, 2019). La misma OIM incluye en el mismo glosario la palabra migrante como “término genérico no denido en el derecho internacional que, por
uso común, designa a toda persona que se traslada fuera de su lugar de residencia habitual, ya sea dentro de un país o a través de una frontera internacional, de
manera temporal o permanente, y por diversas razones” (Organización Internacional de las Migraciones, 2019).
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Por último, numerosos trabajos han abordado la representación de migrantes y refugiados, tanto en medios de masas (Back
-
fried & Shalunts, 2016) como en redes sociales (Heidenreich et al., 2020) utilizando el análisis de sentimientos. El estudio de los
sentimientos asociados al discurso sobre migrantes y refugiados –cuya vinculación con el discurso de odio ya fue apuntada por
Arcila-Calderón et al. (2021)– permite una comprensión mayor de las actitudes y de las formas de expresión que rodean esta ma
-
teria. Este análisis de los sentimientos en el lenguaje es de importancia por el rol que la negatividad o la presencia de incivilidad
(
incivility
) tienen para radicalizar y polarizar los discursos (Robles et al., 2022). Hameleers, van der Meer y Vliegenthart (2022)
han analizado la convergencia entre negatividad, incivility, discurso de odio y desinformación, añadiendo capas al problema. En
este sentido, de León y Trilling (2021) han encontrado que los contenidos políticos con tonos negativos son más compartidos y
logran mayor alcance. Y Yordakul (2021) apunta incluso que las emociones negativas tienen mayor efecto sobre la toma de deci
-
siones políticas. Es por ello que se plantea la siguiente pregunta de investigación:
PI4.1: ¿Existe correlación entre la presencia de odio y el sentimiento de en los contenidos sobre migrantes y refugiados en
Twitter en España entre 2015 y 2020?
PI4.2: ¿Cómo ha evolucionado el sentimiento de los contenidos sobre migrantes y refugiados en Twitter en España entre 2015
y 2020?
PI4.3: ¿Existen diferencias entre las comunidades autónomas españolas en los relativo al sentimiento de los contenidos sobre
migrantes y refugiados en Twitter entre 2015 y 2020?
3. Metodología
Para conseguir lo anterior se ha utilizado la base de datos de tweets utilizados en el trabajo de Arcila-Calderón et al. (2022). Para
dicho trabajo se recogieron tweets centrados en el fenómeno de la migración y el asilo entre 2015 y 2020 utilizando el Academic
Research product track que la Application Programming Interface (API) de Twitter pone a disposición de investigadores acadé
-
micos. Para la localización de los contenidos utilizaron las palabras clave ‘migrante’, ‘migrantes’, ‘inmigrante’, ‘inmigrantes’, ‘refu
-
giado’, ‘refugiados’, ‘refugiada’, ‘refugiadas’, ‘solicitante de asilo’ y ‘solicitantes de asilo’. Tras ello se excluyeron retweets y respuestas
y únicamente se seleccionaron los contenidos geolocalizados, de manera que se pudieran realizar análisis locales con mayor
abilidad; de hecho, el uso de este tipo de mensajes es una de las principales fortalezas del estudio, puesto que, aunque reduce
notablemente la cantidad de contenidos disponibles, permite garantizar la calidad de los análisis, conociendo con certeza su
localización y pudiendo realizar comparaciones regionales. Finalmente, los contenidos descargados fueron analizados con una
herramienta automática de detección de odio previamente validada (Vrysis et al., 2021) y nuevamente entrenada para el trabajo
de Arcila-Calderón et al. (2022).
En este trabajo se han utilizado exclusivamente datos españoles, un total de 124.337 tweets, que fueron pasados por el detector
para conocer la presencia de odio existente en ellos. La presencia o no de odio se midió a través de una escala entre 0 y 1, siendo
0 la ausencia y 1 la presencia de odio.
Igualmente, se evaluó el sentimiento de los mensajes analizados entre -1, negativo, y 1, positivo, de manera que se pudiera res
-
ponder la PI4. Para ello también se utilizó una herramienta de clasicación automática basada en el algoritmo SentiStrength,
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Figura 1. Evolución anual de los mensajes sobre migrantes y refugiados en Twitter en España entre 2015 y 2020
Figura 1. Evolución anual de
los
mensajes sobre migrantes y refugiados en Twitter en España
entre 2015 y 2020
Fuente: elaboración propia
La Figura 2, por su parte, permite observar la cantidad de mensajes sobre migrantes y
refugiados recogidos cada día, entre el 1 de enero de 2015 y el 31 de diciembre de 2020. Se
observan una serie de picos, el mayor de ellos en septiembre de 2015, momento en el que las
llegadas de solicitantes de asilo a la Unión Europeo se convirtieron en un foco de interés
mediático
, en gran medida tras la publicación de la foto de Aylan Kurdi ahogado en una playa
turca
. La cantidad de mensajes se mantuvo alto en 2016, con un importante pico en marzo de
ese mes, coincidiendo con la firma de un acuerdo entre la Unión Europea y Turquía para
evitar las llegadas masivas a Grecia. En junio de 2018 se alcanza otro pico importante a raíz
de lo sucedido con el barco Aquarius, que acabó desembarcando en España. En 2020 se
observan valores generalmente bajos, sobre todo a causa de la pandemia, que además de
frenar durante muchos meses casi todos los movimientos internacionales, concentró
notablemente la atención en los temas de salud, en detrimento de cualquier otra materia.
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Fuente: elaboración propia
La Figura 2, por su parte, permite observar la cantidad de mensajes sobre migrantes y refugiados recogidos cada día, entre el 1 de
enero de 2015 y el 31 de diciembre de 2020. Se observan una serie de picos, el mayor de ellos en septiembre de 2015, momento
en el que las llegadas de solicitantes de asilo a la Unión Europea se convirtieron en un foco de interés mediático, en gran medida
tras la publicación de la foto de Aylan Kurdi ahogado en una playa turca. La cantidad de mensajes se mantuvo alto en 2016, con
un importante pico en marzo de ese mes, coincidiendo con la rma de un acuerdo entre la Unión Europea y Turquía para evitar
las llegadas masivas a Grecia. En junio de 2018 se alcanza otro pico importante a raíz de lo sucedido con el barco Aquarius, que
acabó desembarcando en España. En 2020 se observan valores generalmente bajos, sobre todo a causa de la pandemia, que
además de frenar durante muchos meses casi todos los movimientos internacionales, concentró notablemente la atención en los
temas de salud, en detrimento de cualquier otra materia.
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la-Calderón & Blanco-Herrero, 2020), llegando a la Unión Europea. Los últimos años, si bien el interés general ha decaído, y en
contra de lo que cabría esperar, se produce un aumento, que en los años 2019 y 2020 coincide con el ascenso de Vox, un partido
con un discurso nacionalista y anti-inmigración, haciendo que en España ganasen peso este tipo de discursos, que hasta enton
-
ces habían resultado poco relevantes (Ferreira, 2019; Turnbull-Dugarte, 2019).
Figura 3. Evolución anual de la presencia de discurso de odio hacia migrantes y refugiados en Twitter en España entre 2015 y 2020
como masas (Amores, Arcila
-
Calderón & Blanco
-
Herrero, 2020), llegando a la Unión
Europea. Los últimos años, si bien el interés general ha decaído, y en contra de lo que cabría
esperar, se produce un aumento, que en los años 2019 y 2020 coincide con el ascenso de
Vox, un partido con un discurso nacionalista y anti
-
inmigración, haciendo que en España
ganasen peso este tipo de discursos, que hasta entonces habían resultado poco relevantes
(Ferreira, 2019;
Turnbull-
Dugarte, 2019)
.
Figura 3. Evolución anual de la presencia de discurso de odio hacia migrantes y refugiados en
Twitter en España entre 2015 y 2020
Fuente: elaboración propia
4.3. Diferencias regionales
Hay que señalar, en primer lugar, que la mayor atención al tema se da en las regiones más
pobladas, de manera que Madrid, Cataluña y Andalucía acumulan una mayor cantidad de
mensajes sobre migrantes y refugiados. La Figura 4 resume la cantidad de contenidos sobre
el tema recogidos en cada comunidad autónoma. Sin embargo, esta distribución no se
corresponde con la proporción de odio detectado, donde las regiones con mayor odio son
Asturias
y
Castilla-
La Mancha. Las pruebas de contraste de medias
muestran
que
existen
diferencias significativas entre las regiones españolas [F(17, 13157,451)=27,802, p<0,001],
y las pruebas post hoc confirman estas diferencias. Así, la media de odio detectada en
Asturias (M=0,323, DT=0,285) y en Castilla
-
La Mancha (M=0,318, DT=0,
280)
es
significativamente superior a la detectada en Comunidad Valenciana (M=0,295, DT=0,268),
Islas Canarias (M=0,292, DT=0,264), Madrid (M=0,282, DT=0,263), Melilla (M=0,276,
DT=0,235) Extremadura (M=0,272, DT=0,258), Cataluña (M=0,267, DT=0,255), País
Vasco
(M=0,261, DT=0,248)
y
Navarra
(M=0,257, DT=0,250)
.
También en el caso de las
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Fuente: elaboración propia
4.3. Diferencias regionales
Hay que señalar, en primer lugar, que la mayor atención al tema se da en las regiones más pobladas, de manera que Madrid,
Cataluña y Andalucía acumulan una mayor cantidad de mensajes sobre migrantes y refugiados. La Figura 4 resume la cantidad
de contenidos sobre el tema recogidos en cada comunidad autónoma. Sin embargo, esta distribución no se corresponde con la
proporción de odio detectado, donde las regiones con mayor odio son Asturias y Castilla-La Mancha. Las pruebas de contraste
de medias muestran que existen diferencias signicativas entre las regiones españolas [F(17, 13157,451)=27,802, p<0,001], y las
pruebas
post hoc
conrman estas diferencias. Así, la media de odio detectada en Asturias (M=0,323, DT=0,285) y en Castilla-La
Mancha (M=0,318, DT=0,280) es signicativamente superior a la detectada en Comunidad Valenciana (M=0,295, DT=0,268), Islas
Canarias (M=0,292, DT=0,264), Madrid (M=0,282, DT=0,263), Melilla (M=0,276, DT=0,235) Extremadura (M=0,272, DT=0,258),
Cataluña (M=0,267, DT=0,255), País Vasco (M=0,261, DT=0,248) y Navarra (M=0,257, DT=0,250). También en el caso de las Islas
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Figura 5. Presencia de discurso de odio hacia migrantes y refugiados por comunidad autónoma en Twitter en España entre 2015 y 2020
Figura 5. Presencia de discurso de odio hacia migrantes y refugiados por comunidad
autónoma en Twitter en España entre 2015 y 2020
Fuente: elaboración propi
a
4.4. Estudio de sentimientos
Por último, el estudio del sentimiento muestra un valor medio de
-
0,125 (DT=0,229). Esto
quiere decir que el sentimiento general de los tweets sobre migrantes y refugiados en España
es ligeramente negativo. Existe una correlación significativamente negativa entre el
sentimiento y la presencia de odio
[R(124.031)=-
0,068, p<0,001], es decir, un sentimiento
más negativo está correlacionado con una mayor presencia de odio, aunque el efecto es de
tamaño muy reducido. De hecho, si evaluamos exclusivamente los mensajes con una
presencia de odio consistente (aquellos en los que el valor de la presencia de odio es superior
al 0,5) el valor medio del sentimiento es de
-
0,151 (DT=0,226), es decir, muy ligeramente
más negativo.
Lo anterior es relevante porque implica una aproximación negativa al discurso centrado en
migrantes y refugiados, algo particularmente habitual en aquellos mensajes con odio, pero
no exclusivo de ellos. Es comprensible, puesto que incluso aquellos mensajes que no incluyen
rechazo tienden a centrarse en los aspectos negativos de la migración o al drama que plantea,
algo que concuerda con la cobertura que se suele realizar de la migración en los medios de
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Fuente: elaboración propia
4.4. Estudio de sentimientos
Por último, el estudio del sentimiento muestra un valor medio de -0,125 (DT=0,229). Esto quiere decir que el sentimiento general
de los tweets sobre migrantes y refugiados en España es ligeramente negativo. Existe una correlación signicativamente negativa
entre el sentimiento y la presencia de odio [R(124.031)=-0,068, p<0,001], es decir, un sentimiento más negativo está correlaciona
-
do con una mayor presencia de odio, aunque el efecto es de tamaño muy reducido. De hecho, si evaluamos exclusivamente los
mensajes con una presencia de odio consistente (aquellos en los que el valor de la presencia de odio es superior al 0,5) el valor
medio del sentimiento es de -0,151 (DT=0,226), es decir, muy ligeramente más negativo.
Lo anterior es relevante porque implica una aproximación negativa al discurso centrado en migrantes y refugiados, algo parti
-
cularmente habitual en aquellos mensajes con odio, pero no exclusivo de ellos. Es comprensible, puesto que incluso aquellos
mensajes que no incluyen rechazo tienden a centrarse en los aspectos negativos de la migración o al drama que plantea, algo que
concuerda con la cobertura que se suele realizar de la migración en los medios de comunicación (Fengler et al., 2020; Igartua et
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Murcia, Navarra y Melilla. Resulta particularmente llamativo el caso de Melilla, con un sentimiento signicativamente menos
negativo que todas las demás regiones, salvo Navarra. La Figura 7 resume estos datos de manera más visual.
Figura 7. Sentimiento subyacente en los mensajes sobre migrantes y refugiados por comunidad autónoma en
Twitter en España entre 2015 y 2020
Castilla y León
(M=-
0,120, DT=0,221), Región de Murcia
(M=-
0,110, DT=0,235), Navarra
(M=-
0,106, DT=0,238) y Melilla
(M=-
0,076, DT=0,191). En el caso de Asturias (M=
-
0,138,
DT=0,224) las diferencias resultan significativas con Madrid, Murcia, Navarra y Melilla.
Resulta particularmente llamativo el caso de Melilla, con un sentimiento significativamente
menos negativo que todas las demás regiones, salvo Navarra. La Figura 7 resume estos datos
de manera más visual.
Figura 7. Sentimiento subyacente en los mensajes sobre migrantes y refugiados por
comunidad autónoma en Twitter en España entre 2015 y 2020
Fuente: elaboración propia
Aunque en estos casos sí observamos saltos más pronunciados que en lo que respecta a la
presencia de odio, sobre todo en el caso de Melilla. En cualquier caso, el rango es reducido,
y no llega a los 0,10 puntos en un rango ente
-
1 y +1. El orden tampoco parece obedecer a
criterios claros, por lo que será necesario profundizar en potenciales causas
q
ue expliquen
estas diferencias.
5.
Conclusiones
Comenzando por la PI1 sobre la evolución de los contenidos sobre migrantes y refugiados
en Twitter en España, se puede afirmar que el interés ha venido marcado por sucesos de gran
impacto mediático, siendo los años 2015 y 2016, los más relevantes de la crisis de refugiados,
los que más atención se prestó a esta materia, como también confirma el interés académico
sobre la relevancia que estos años tuvieron en la representación mediática de la migrción
(Zhang & Hellmueller, 2017; Amores, Arcila
-
Calderón & Blanco
-
Herrero, 2020). Tras esos
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Fuente: elaboración propia
Aunque en estos casos sí observamos saltos más pronunciados que en lo que respecta a la presencia de odio, sobre todo en el
caso de Melilla. En cualquier caso, el rango es reducido, y no llega a los 0,10 puntos en un rango ente -1 y +1. El orden tampoco
parece obedecer a criterios claros, por lo que será necesario profundizar en potenciales causas que expliquen estas diferencias.
5. Conclusiones
Comenzando por la PI1 sobre la evolución de los contenidos sobre migrantes y refugiados en Twitter en España, se puede armar
que el interés ha venido marcado por sucesos de gran impacto mediático, siendo los años 2015 y 2016, los más relevantes de la
crisis de refugiados, los que más atención se prestó a esta materia, como también conrma el interés académico sobre la relevan
-
cia que estos años tuvieron en la representación mediática de la migración (Zhang & Hellmueller, 2017; Amores, Arcila-Calderón
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ISSN: 1696-019X / e-ISSN: 2386-3978
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Más allá de esto, una limitación que debe tenerse en cuenta es el hecho de que con grandes volúmenes de datos las pruebas es
-
tadísticas son con más facilidad estadísticamente signicativas. Así, conviene matizar las observaciones realizadas, sobre todos
las relacionadas con las diferencias regionales, cuyos efectos fueron más reducidos que las observadas entre los distintos años.
También relacionado con las variables regionales, conviene apuntar que en 4271 casos no pudo ser identicada la comunidad
autónoma de manera automática, puesto que los metadatos no incluían suciente información. Entre estos mensajes cabe espe
-
rar que se encuentren, entre otros, todos los correspondientes a la ciudad autónoma de Ceuta, que no gura entre las comunida
-
des o ciudades autónomas del estudio. Dada la población de Ceuta, y en vista de la cantidad de mensajes identicados en Melilla
(858), una ciudad equivalente, se estima que los efectos de esta limitación serán reducidos, pero será conveniente que futuros
trabajos continúen perfeccionando los análisis para profundizar en esta cuestión.
6. Agradecimientos
Esta investigación ha sido apoyada por el proyecto “Enhanced migration measures from a multidimensional perspective (Hum
-
MingBird)” nanciado por la Unión Europea en el marco del Horizon 2020 Research and Innovation Programme, con referencia
870661.
Este artículo ha sido traducido al inglés por Brian O´Halloran, a quien agradecemos su trabajo.
7. Contribuciones especícas de cada autor/a
Nombre y apellidos
Concepción y diseño del trabajo
Andrés Barradas Gurruchaga, David Blanco-Herrero,
Carlos Arcila-Calderón
Metodología
David Blanco-Herrero, Carlos Arcila-Calderón
Recogida y análisis de datos
David Blanco-Herrero, Carlos Arcila-Calderón, Patricia
Sánchez-Holgado
Discusión y conclusionesAndrés Barradas Gurruchaga, David Blanco-Herrero
Redacción, formato, revisión y aprobación de versiones
Andrés Barradas Gurruchaga, David Blanco-Herrero,
Carlos Arcila-Calderón, Patricia Sánchez-Holgado
8. Conicto de intereses
Los autores declaran que no existe ningún conicto de intereses en este artículo.
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Europea comenzaron a trasladarse al Mediterráneo Central tras el acuerdo entre la UE y Turquía, que hizo disminuir las llegadas
a través de Grecia, hasta entonces país con mayor número de recepciones de inmigrantes y solicitantes de asilo. Tanto la elección
de Donald Trump en Estados Unidos como la victoria del Brexit en Reino Unido, ambas con un fuerte componente nacionalista
y anti-inmigratorio (Joppke, 2020), hicieron que la cuestión migratoria mantuviera su presencia mediática.
En 2017, la ruta del estrecho de Gibraltar comienza a repuntar, y en 2018 España se convirtió en el país europeo que más perso
-
nas refugiadas y migrantes recibió vía marítima, principalmente por las costas de Andalucía, a través de la ruta del Mediterráneo
Oriental, en parte tras el endurecimiento de las medidas impuestas en Italia por el Gobierno y, en particular, por el Ministro de
Interior, Matteo Salvini. En junio el Gobierno decidió dar acogida en el puerto de Valencia a 630 personas migrantes del buque
Aquarius tras de la negativa del Gobierno de Italia (CEAR, 2019). En 2020, a raíz de la crisis sanitaria, se produjo un descenso en
el número de llegadas a España y, en general, de la movilidad humana internacional, reactivándose con intensidad en los últimos
meses del año, sobre todo a Canarias (CEAR, 2021).
Estos sucesos, además de inuir en la realidad social y política, tienen un reejo determinado en los medios de comunicación.
De hecho, hay un acuerdo generalizado en la academia sobre el tratamiento que los medios hacen sobre la migración, que tiende
a ser negativo, simple, estereotipado y sin detenimiento en historias individuales (Igartua et al., 2007; Muñiz, Igartua & Otero,
2006; Fajardo Fernández & Soriano Miras, 2016; Eberl et al., 2018), algo que también es aplicable a la cobertura de la crisis de
los refugiados a partir de 2015 (Greussing & Boomgaarden, 2017; Brändle, Eisele &Trenz 2019; Fengler et al., 2020). Este tipo de
representaciones refuerzan la asociación de la inmigración y el extranjero con el exogrupo, de acuerdo con Tajfel y la teoría de la
identidad social (1978), generando a su vez una menor aceptación de los inmigrantes (Esses et al., 2005).
Es cierto que las actitudes hacia la inmigración en el caso español tienden a estar entre las más favorables de la Unión Europea,
como conrman los distintos eurobarómetros (European Commission, 2019; 2022) y encuestas internacionales (Pew Research
Center, 2021). Sin embargo, la presencia de discurso de odio y de rechazo hacia migrantes y refugiados en las redes sociales es
una materia de creciente preocupación (Arcila Calderón, Blanco-Herrero & Valdez Apolo, 2020), en parte a raíz del aumento
experimentado en las cifras de crímenes de odio contra el colectivo (OSCE, s.f.).
Es por ello que el presente trabajo busca analizar la discusión pública en España en la red social Twitter entre 2015 y 2020, pres
-
tando atención a la presencia de odio y a los sentimientos subyacentes en dicho discurso. El trabajo pretende seguir contribuyen
-
do al todavía escaso número de investigaciones que utilizan técnicas computacionales para abordar esta materia, ofreciendo un
análisis de un corpus de datos de gran volumen. Además, el trabajo pretende llenar el vacío existente sobre aproximaciones de
corte longitudinal que permitan observar la evolución del fenómeno. Este tipo de trabajos, además del conocimiento cientíco
que aporta, resulta clave para plantear posibles acciones estratégicas
a posteriori
para combatir el odio y el rechazo, tanto online
como en otros escenarios.
2. Discurso de odio hacia migrantes y refugiados
Como se ha apuntado en el epígrafe anterior, la presencia de expresiones de odio, discriminación y rechazo se ha convertido en
un fenómeno preocupante, promovido por discursos anti-inmigración (Arcila-Calderón, de la Vega & Blanco-Herrero, 2020),
por una cobertura generalmente negativa en los medios (Schemer, 2012) y por el propio modelo de comunicación en las redes
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“la propia repercusión pública de lo difundido en esta red social y que incrementa la alarma social de la comunicación en ella vertida,
como la mayor simplicidad metodológica que conlleva la observación en esta red social frente a otras (Facebook, foros sociales) en
los que la “censura” de comunicaciones violentas es más rápida y en las que resulta más difícil acceder a una muestra grande y
homogénea de comunicación […]. En Twitter se publican mensajes cortos que, si bien pueden contener información compleja,
difícilmente dispondrán de los matices de la comunicación en otros lugares donde no exista esa limitación. Siendo el objetivo de este
trabajo denir una taxonomía básica de la comunicación violenta entiendo adecuado centrar el análisis en este tipo de mensajes
más básicos” (Miró Llinares, 2016, p. 86).
Por estos motivos, el estudio del discurso centrado en migrantes y refugiados en esta plataforma resulta de especial relevancia,
como también demuestran trabajos previos (Kreis, 2017). Y antes de abordar el discurso de odio, conviene evaluar la atención
que generan los fenómenos migratorios. Se ha considerado que el interés por la Crisis de Refugiados del Mediterráneo en España
fue tardío (Seoane-Pérez, 2017), y que el ascenso de Vox, con su discurso anti-inmigración, llevó aparejado un aumento del inte
-
rés por esta materia en el discurso político (Castromil, Rodríguez-Díaz & Garrigós, 2020). Al mismo tiempo, la prominencia de la
inmigración en los medios se ha considerado un factor que puede hacer aumentar el atractivo de los partidos anti-inmigración
(Damstra et al., 2019; Dennison & Geddes, 2019; Krzy
ż
anowski, Triandafyllidou & Wodak, 2018). Por ello, y a modo de contextua
-
lización, nos planteamos la siguiente pregunta de investigación:
PI1: ¿Cómo ha evolucionado la presencia de contenidos sobre migrantes y refugiados en Twitter en España entre 2015 y 2020?
En la línea de lo anterior, se sabe que el rechazo y el odio no son categorías inamovibles, sino que vienen marcadas por eventos
sociales y mediáticos. De hecho, se ha observado que eventos noticiosos hacen uctuar tanto la cantidad como las caracterís
-
ticas del discurso de odio dirigido a migrantes y refugiados (Arcila-Calderón et al., 2021). A su vez, hay que tener en cuenta que
las actitudes de la ciudadanía no son estables, y uctúan a lo largo del tiempo, como reejan las encuestas periódicas como el
Eurobarómetro. Y lo mismo sucede con la cobertura que los medios de comunicación realizan sobre un tema, en este caso la
migración (Amores, Arcila-Calderón & Blanco-Herrero, 2020; Zhang & Hellmueller, 2017).
Por este motivo resulta necesario plantearse qué efectos han podido tener los eventos oine sobre el volumen de discurso de
odio expresado en Twitter hacia migrantes y refugiados, por lo que se plantea la siguiente pregunta de investigación:
PI2: ¿Cómo ha evolucionado la presencia de discurso de odio hacia migrantes y refugiados en Twitter en España entre 2015 y
2020?
Por otro lado, es evidente la existencia de diferencias entre países, pero también dentro de un propio país, como reejaba el estu
-
dio de Arcila-Calderón et al. (2022) sobre el que se basa este trabajo. Con la intención de profundizar en las posibles diferencias
entre las distintas regiones de España, tanto en lo relativo a presencia del tema como a proporción de discurso de odio, se plan
-
tean las siguientes preguntas de investigación:
PI3.1: ¿En qué comunidades autónomas españolas se observa una mayor presencia de contenidos sobre migrantes y refugiados
en Twitter entre 2015 y 2020?
PI3.2: ¿En qué comunidades autónomas españolas se observa una mayor presencia de discurso de odio hacia migrantes y refu
-
giados en Twitter entre 2015 y 2020?
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desarrollado por elwall et al. (2010). Aunque también se realizó un estudio del sentimiento con una herramienta elaborada
a partir de un lexicon elaborado
ad hoc
, se optó por la basada en SentiStrength por su generalizada validez y por permitir más
fácilmente la replicabilidad y la comparación. También se evaluó la posibilidad de utilizar otras escalas de sentimientos que
pudieran dar lugar a mayor variedad y detalle en el análisis –por ejemplo, a través de las emociones básicas que desarrollan
Fernández-Abascal, Palmero y Breva (2002) y Chóliz y Gómez (2002)–, sin embargo, se optó nalmente por una clasicación
binaria entre positividad y negatividad, ya que es precisamente la negatividad, y no un tipo de sentimiento concreto, lo que se ha
asociado con fenómenos como la polarización (Buder et al., 2021) o con una mayor reacción afectiva (Soroka & McAdams, 2015).
Son precisamente estas conexiones las que nuestro trabajo busca evaluar, pues son las que pueden conducir a una acentuación
o radicalización de los discursos de odio. Este tipo de trabajos también impulsan la utilización de la herramienta SentiStrength,
de uso generalizado a nivel internacional y con una mayor capacidad de ser replicada.
Una vez estudiada la presencia de odio y el sentimiento subyacente en los 124.337 contenidos del estudio, se identicaron tam
-
bién metadatos como la fecha de publicación o el lugar de publicación (grado NUTS2, que se corresponde con las comunidades
autónomas españolas), lo que permitió profundizar en la distribución temporal y espacial tanto del odio como del sentimiento.
Con esto se procedió a realizar diversas pruebas estadísticas que permitiesen dar respuesta a las preguntas de investigación plan
-
teadas, principalmente análisis descriptivos y de frecuencias y pruebas de comparación de medias.
4. Resultados
4.1. Presencia de contenidos sobre migrantes y refugiados
Como se ha indicado, los 124.337 mensajes geolocalizados se obtuvieron a lo largo de seis años, entre 2015 y 2020. El total de
mensajes recogidos cada año fue: en 2015, 24.001; en 2016, 28.614; en 2017, 17.246; en 2018, 19.963; en 2019, 19.337; y en 2020,
15.176. En la Figura 1 se puede observar más visualmente que existen diferencias, y que la cantidad de mensajes en el año 2016
es cercano al doble de los mensajes en el año 2020, lo que podría indicar un mayor interés en el tema.
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Figura 2. Evolución diaria de los mensajes sobre migrantes y refugiados en Twitter en España entre 2015 y 2020
Figura 2. Evolución diaria de
los
mensajes sobre migrantes y refugiados en Twitter en España
entre 2015 y 2020
Fuente: elaboración propia
4.2. Presencia de discurso de odio contra migra
n
tes y refugiados
Centrándonos ahora en la presencia de odio, debemos empezar señalando que de los
124.
337
tweets recogidos sobre el tema, un total de 27
.468
tweets incluyeron muestras de odio y
rechazo superiores al 0,5, lo que podría ya considerarse una forma de discurso de odio
consistente.
Esto supone un 22,
1
%, es decir, más de una quinta parte de la conversación
alrededor de cuestiones migratorias en Twitter en España. Al mismo tiempo, la media de
discurso de odio presente en el conjunto de la muestra es de 0,2
87
(DT=0,264).
S
e puede observar que esta proporción tampoco es estable, y varía con el tiempo, como se
muestra en la Figura 3. De hecho, s
i
realizamos la prueba Anova de un factor para muestras
independientes, comprobamos que las diferencias son estadísticamente significativas; así, el
estadístico F de Welch es significativo [F(5,
54378,503)=90,863
, p<0,001], mientras las
pruebas post
-
hoc realizadas (T3 de Dunnett) indican que la media de odio en el año 2017
(M=0,256; DT=0,251) fue significativamente inferior al resto de
años
, mientras que 2020
(M=0,303; DT=0,76), 2019 (M=0,301; DT=0,277) y 2015 (M=0,300; DT=0,262) tuvieron
una media de odio significativamente superior al resto de años, con 2018 (M=0,276;
DT=0,262) y 2016 (M=0,283; DT=0,255) ofreciendo valores intermedios.
Se puede apreciar que la presencia de odio es mayor en los años iniciales y, sobre todo,
finales, con menor relevancia en los años centrales de la muestra. Los valores iniciales
pueden explicarse por la prominencia que el tema migratorio tuvo en los años 2015 y 2016,
en los que los medios informaban de grandes volúmenes de personas, a menudo retratadas
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Fuente: elaboración propia
4.2. Presencia de discurso de odio contra migrantes y refugiados
Centrándonos ahora en la presencia de odio, debemos empezar señalando que de los 124.337 tweets recogidos sobre el tema,
un total de 27.468 tweets incluyeron muestras de odio y rechazo superiores al 0,5, lo que podría ya considerarse una forma de
discurso de odio consistente. Esto supone un 22,1%, es decir, más de una quinta parte de la conversación alrededor de cuestiones
migratorias en Twitter en España. Al mismo tiempo, la media de discurso de odio presente en el conjunto de la muestra es de
0,287 (DT=0,264).
Se puede observar que esta proporción tampoco es estable, y varía con el tiempo, como se muestra en la Figura 3. De hecho, si
realizamos la prueba Anova de un factor para muestras independientes, comprobamos que las diferencias son estadísticamente
signicativas; así, el estadístico F de Welch es signicativo [F(5, 54378,503)=90,863, p<0,001], mientras las pruebas
post-hoc
rea
-
lizadas (T3 de Dunnett) indican que la media de odio en el año 2017 (M=0,256; DT=0,251) fue signicativamente inferior al resto
de años, mientras que 2020 (M=0,303; DT=0,76), 2019 (M=0,301; DT=0,277) y 2015 (M=0,300; DT=0,262) tuvieron una media de
odio signicativamente superior al resto de años, con 2018 (M=0,276; DT=0,262) y 2016 (M=0,283; DT=0,255) ofreciendo valores
intermedios.
Se puede apreciar que la presencia de odio es mayor en los años iniciales y, sobre todo, nales, con menor relevancia en los años
centrales de la muestra. Los valores iniciales pueden explicarse por la prominencia que el tema migratorio tuvo en los años 2015
y 2016, en los que los medios informaban de grandes volúmenes de personas, a menudo retratadas como masas (Amores, Arci
-
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Baleares (M=0,311, DT=0,278) las diferencias fueron signicativas con respecto a Comunidad de Madrid, Extremadura, Cataluña,
País Vasco y Navarra.
Figura 4. Cantidad de mensajes sobre migrantes y refugiados por comunidad autónoma en Twitter en España entre 2015 y 2020
Islas Baleares (M=0,311, DT=0,278) las diferencias fueron significativas con respecto a
Comunidad de Madrid, Extremadura, Cataluña, País Vasco y Navarra.
Figura 4. Cantidad de mensajes sobre migrantes y refugiados por comunidad autónoma en
Twitter en España entre 2015 y 2020
Fuente: elaboración propia
La Figura 5 resume los datos anteriores. No se observan, en general, saltos pronunciados
entre unas comunidades y otras, y tampoco se detectan patrones regionales (norte
-
sur, centro
-
periferia), ni ideológicos (la tendencia ideológica de los gobiernos regionales no sigue una
tendencia clara), y tampoco lo hace la pr
o
porción de población
inmigran
te en cada región,
como apuntaban Arcil
a-
Calderón et al. (2022). El único elemento que parece intuirse es la
presencia de las regiones con un mayor PIB per cápita (Madrid, País Vasco, Navarra y
Cataluña) entre aquellas con menor presencia de odio. En cualquier caso, serán necesarios
estudios más detallados que puedan arrojar luz sobre estas diferencias.
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Fuente: elaboración propia
La Figura 5 resume los datos anteriores. No se observan, en general, saltos pronunciados entre unas comunidades y otras, y
tampoco se detectan patrones regionales (norte-sur, centro-periferia), ni ideológicos (la tendencia ideológica de los gobiernos
regionales no sigue una tendencia clara), y tampoco lo hace la proporción de población inmigrante en cada región, como apun
-
taban Arcila-Calderón et al. (2022). El único elemento que parece intuirse es la presencia de las regiones con un mayor PIB per
cápita (Madrid, País Vasco, Navarra y Cataluña) entre aquellas con menor presencia de odio. En cualquier caso, serán necesarios
estudios más detallados que puedan arrojar luz sobre estas diferencias.
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Andrés Barradas Gurruchaga, David Blanco-Herrero, Carlos Arcila-Calderón y Patricia Sánchez-Holgado
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al., 2007). De hecho, en el caso español, son habituales las historias sobre cuestiones relacionadas con la migración se centren
en el Mediterráneo, Ceuta y Melilla o las Islas Canarias (Fajardo Fernández & Soriano Miras, 2016), es decir, puntos de conicto,
en los que en ocasiones se producen tragedias; en este sentido, un sentimiento de tristeza o indignación por la muerte de una
persona migrante no sería odio, pero sí sentimiento negativo.
Profundizando en la evolución temporal, existen diferencias signicativas entre los distintos años [F(5, 100.459)=100,459,
p<0,001]. Las pruebas
post hoc
conrman que el sentimiento es más negativo en los años 2016 (M=-0,143, DT=0,216) y 2015 (M=-
0,140, DT=0,215) que en los años 2020 (M=-0,121, DT=0,242), 2019 (M=-0,116, DT=0,248), 2017 (M=-0,110, DT=0,223) y, sobre
todo, 2018 (M=-0,109, DT=0,239). La Figura 6 muestra estas diferencias de manera más visual. Vemos que sigue un esquema
semejante a la distribución del odio (aunque invertido por tratarse de valores negativos), con valores más reducidos en los años
centrales, aunque en el caso del odio los años con mayor presencia eran los últimos, mientras que los años con sentimiento más
negativo son los iniciales. Esto podría interpretarse por el tipo de sentimientos asociados a las informaciones sobre migración
generadas esos años (López del Ramo & Humanes, 2016; Brändle, Eisele & Trenz, 2019; Amores, Arcila Calderón & Stanek, 2019),
con casos de naufragios, detenciones, hacinamiento y casos de gran impacto mediático, como la muerte de Aylan Kurdi o el des
-
cubrimiento de un camión con decenas de inmigrantes asxiados en la frontera entre Austria y Hungría (Fleming, 2015).
Figura 6. Evolución anual del sentimiento subyacente en los mensajes sobre migrantes y refugiados en Twitter en España entre 2015 y 2020
comunicación (Fengler et al., 2020; Igartua et al., 2007
)
. De hecho, en el caso español, son
habituales las historias
sobre
cuestiones relaciona
d
as con la migración se centren en el
Mediterráneo, Ceuta y Melilla o las Islas Canarias (Fajardo Fernández & Soriano Miras,
2016
), es decir, puntos de conflicto, en los que en ocasiones se producen tragedias; en este
sentido, un sentimiento de tristeza o indignación por la muerte de una persona migrante no
sería odio, pero sí sentimiento negativo.
Profundizando en la evolución temporal, existen diferencias significativas entre los distintos
años [F(5, 100.459)=100,459, p<0,001]. Las pruebas post hoc confirman que el sentimiento
es más negativo en los años 2016 (M=
-
0,143, DT=0,216) y 2015 (
M=-
0,140, DT=0,215
)
que
en los años 2020 (M=
-
0,121, DT=0,242), 2019 (M=
-
0,116, DT=0,248), 2017 (M=
-
0,110,
DT=0,223) y, sobre todo, 2018 (M=
-
0,109, DT=0,239). La Figura 6 muestra estas diferencias
de manera más visual. Vemos que sigue un esquema semejante a la distribución del odio
(aunque invertido por tratarse de valores negativos), con valores más reducidos en los años
centrales,
aunque
en el caso del odio los años con mayor presencia eran los últimos, mientras
que los años con sentimiento más negativo son los iniciales. Esto podría interpretarse por el
tipo de sentimientos asociados a las informaciones sobre migración generadas esos años
(López del Ramo & Humanes, 2016; Brändle, Eisele & Trenz, 2019; Amores, Arcila
Calderón & Stanek, 2019
)
, con casos de naufragios, detenciones, hacinamiento y casos de
gran impacto mediático, como la muerte de Aylan Kurdi o el descubrimiento de un camión
con decenas de inmigrantes asfixiados en la frontera entre Austria y Hungría (Fleming, 2015).
Figura 6. Evolución anual del sentimiento subyacente en los mensajes sobre migrantes y
refugiados en Twitter en España entre 2015 y 2020
Fuente: elaboración propia
Por último, la comparación entre las comunidades autónomas vuelve a arrojar diferencias
significativas [F(5, 100.459)=100,459, p<0,001]. En este caso Cantabria tiene un sentimiento
significativamente más negativo (M=
-
0,148, DT=0,252) que Madrid (
M=-
0,121,
DT=0,233
),
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Ϭ
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Fuente: elaboración propia
Por último, la comparación entre las comunidades autónomas vuelve a arrojar diferencias signicativas [F(5, 100.459)=100,459,
p<0,001]. En este caso Cantabria tiene un sentimiento signicativamente más negativo (M=-0,148, DT=0,252) que Madrid (M=-
0,121, DT=0,233), Castilla y León (M=-0,120, DT=0,221), Región de Murcia (M=-0,110, DT=0,235), Navarra (M=-0,106, DT=0,238)
y Melilla (M=-0,076, DT=0,191). En el caso de Asturias (M=-0,138, DT=0,224) las diferencias resultan signicativas con Madrid,
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& Blanco-Herrero, 2020). Tras esos años, el interés parece haber decaído, alcanzando su mínimo durante 2020, coincidiendo con
la pandemia, en la que la atención se desplazó a materias de corte sanitario.
Con respecto a la PI2, centrada en la evolución del discurso de odio, la tendencia es diferente y preocupante, pues este tipo de
mensajes ha aumentado, siendo 2020 el año con mayor rechazo en Twitter en España hacia migrantes y refugiados. La llegada de
un partido con un discurso anti-inmigración y nacionalista a la esfera política española parece haber jugado un papel clave en
este sentido, como ya han apuntado investigaciones previas (Ferreira, 2019; Turnbull-Dugarte, 2019).
Para responder a la PI3, sobre diferencias regionales, podemos armar que, aunque la mayor cantidad de mensajes sobre mi
-
grantes y refugiados se concentran en las regiones más pobladas (Madrid, Cataluña y Andalucía), las mayores proporciones de
odio se observan en Asturias, Castilla-La Mancha, Islas Baleares y Galicia, sin que se detecten patrones claros. Convendrá que
futuros trabajos profundicen en estas cuestiones, pues no parece haber pautas ideológicas –el color del gobierno regional, por
ejemplo–, de riqueza o de población de origen inmigrante que expliquen estas diferencias.
Finalmente, el análisis de sentimientos llevado a cabo para responder a la PI4 indica que existe una correlación muy débil, por la
que el sentimiento es más negativo en los mensajes con mayor presencia de odio. En general, el sentimiento del discurso sobre
migrantes y refugiados en Twitter en España entre 2015 y 2020 ha sido negativo, de manera especial en los dos primeros años de
la muestra, algo que coincide con el hecho de que la cobertura mediática y el discurso sobre migración tienden a centrarse en ele
-
mentos negativos (Amores, Arcila-Calderón & Blanco-Herrero, 2020). De esta forma, incluso el discurso de apoyo a las personas
migrantes puede incorporar negatividad, al centrarse en su condición de víctimas, algo que también podría explicar el reducido
tamaño de la correlación. En todas las comunidades autónomas españolas el sentimiento ha sido negativo, siendo Melilla el lugar
con el sentimiento menos negativo, y Cantabria, el más.
Conviene apuntar que este trabajo ha puesto el foco en el análisis de sentimientos desde una perspectiva binaria, entre positivo y
negativo. Esto se deriva de la relevancia de profundizar en la asociación entre la negatividad y el discurso de odio, una conexión
que ya otros trabajos han venido observando (Arcila-Calderón et al., 2021) y que aquí se ha podido conrmar. Esto, no obstante,
plantea una limitación, pues no permite evaluar qué sentimientos o emociones concretas se asocian con este tipo de discurso
de rechazo, una línea de trabajo que podrán explorar futuras investigaciones en el área, que podrán ir más allá de la vocación
exploratoria del presente estudio.
Lo anterior permite avanzar en el conocimiento sobre el discurso de odio online basado en criterios racistas y xenófobos, com
-
probando la gran relación que este odio tiene con los hechos noticiosos y mediáticos (Arcila-Calderón et al., 2021). La aplicación
de técnicas computacionales y análisis automatizados ha permitido llevar a cabo uno de los estudios longitudinales más exten
-
sos, con la particularidad de incluir contenidos geolocalizados, lo que ha permitido llevar a cabo comparaciones consistentes
entre comunidades autónomas. Esto supone un avance relevante, pues gran parte de las políticas de convivencia e integración
en España son competencia de los gobiernos autonómicos. No obstante, y a pesar del interés de las observaciones realizadas,
hay que puntualizar que las principales diferencias en lo que respecta a actitudes hacia la migración se dan a nivel nacional más
que regional, como ilustran los distintos Eurobarómetros (European Commission, 2019; 2022), de ahí que la interpretación de las
diferencias a nivel regional todavía requiera de trabajos futuros para una mejor comprensión.
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ISSN: 1696-019X / e-ISSN: 2386-3978
| 385
9. Referencias bibliográcas
Amores, J., Arcila-Calderón, C., & Blanco-Herrero, D. (2020). Evolution of negative visual frames of immigrants and refugees in
the main media of Southern Europe.
El Profesional de la Información
29(6), e290624.
https://doi.org/10.3145/epi.2020.nov.24
Amores, J.J., Arcila Calderón, C., & Stanek, M. (2019). Visual frames of migrants and refugees in the main Western European
media.
Economics and Sociology
,
12
(3), 147-161.
https://doi.org/10.14254/2071-789X.2019/12-3/10
Andres, R. & Slivko, O. (2021). Combating Online Hate Speech: e Impact of Legislation on Twitter.
ZEW - Centre for European
Economic Research Discussion Paper No. 21-103
.
https://doi.org/10.2139/ssrn.4013662
Arcila-Calderón, C., Sánchez-Holgado, P., Quintana-Moreno, C., Amores, J. J., & Blanco-Herrero, D. (2022). Discurso de odio y
aceptación social hacia migrantes en Europa: Análisis de tuits con geolocalización.
Comunicar: Revista Cientíca de Comunicación
y Educación,
30
(71).
https://doi.org/10.3916/C71-2022-02
Arcila-Calderón, C., Blanco-Herrero, D., Frías-Vázquez, M., & Seoane-Pérez, F. (2021). Refugees welcome? Online hate speech
and sentiments in Twitter in Spain during the reception of the boat Aquarius.
Sustainability
,
13
(5), 2728.
https://doi.org/10.3390/
su13052728
Arcila-Calderón, C., Blanco-Herrero, D., & Valdez-Apolo, M.B. (2020). Rechazo y discurso de odio en Twitter: Análisis de
contenido de los tuits sobre migrantes y refugiados en español.
Revista Española de Investigaciones Sociológicas
,
172
, 21-40.
https://doi.org/10.5477/cis/reis.172.21
Arcila-Calderón, C., de la Vega, G., & Blanco-Herrero, D. (2020). Topic Modeling and Characterization of Hate Speech against
Immigrants on Twitter around the Emergence of a Far-Right Party in Spain.
Social Sciences
,
9
(11), 188.
https://doi.org/10.3390/
socsci9110188
Ausserhofer, J., & Maireder, A. (2013). National politics on Twitter: Structures and topics of a networked public sphere.
Information,
communication & society
,
16
(3), 291-314.
https://doi.org/10.1080/1369118X.2012.756050
Backfried, G., & Shalunts, G. (2016, octubre). Sentiment analysis of media in german on the refugee crisis in europe. En
International
Conference on Information Systems for Crisis Response and Management in Mediterranean Countries
(pp. 234-241). Springer,
Cham.
Brändle, V. K., Eisele, O., & Trenz, H.-J. (2019). Contesting European Solidarity During the “Refugee Crisis”: A Comparative
Investigation of Media Claims in Denmark, Germany, Greece and Italy.
Mass Communication and Society
,
22
(6), 708-732.
https://
doi.org/10.1080/15205436.2019.1674877
Buder, J., Rabl, L., Feiks, M., Badermann, M., & Zurstiege, G. (2021). Does negatively toned language use on social media lead to
attitude polarization?
Computers in Human Behavior
,
116
, 106663.
https://doi.org/10.1016/j.chb.2020.106663
Campos-Domínguez, E. (2017). Twitter y la comunicación política.
El professional de la información
,
26
(5), 785-793.
https://doi.
org/10.3145/epi.2017.sep.01
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
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Migrantes y refugiados en Twitter en España: estudio de la presencia de odio y del sentimiento a partir de un análisis...
ISSN: 1696-019X / e-ISSN: 2386-3978
doxa.comunicación
Castromil, A.R., Rodríguez-Díaz, R., & Garrigós, P. (2020). La agenda política en las elecciones de abril de 2019 en España:
programas electorales, visibilidad en Twitter y debates electorales.
El profesional de la información
,
29
(2), e290217.
https://doi.
org/10.3145/epi.2020.mar.17
Chóliz, M., & Gómez, C. (2002). Emociones sociales II (enamoramiento, celos, envidia y empatía). En Palmero, F., Fernández-
Abascal, E., Martínez, F. & Chóliz, M., (Coords.),
Psicología de la motivación y las emociones
(pp. 395-418). McGraw Hill.
Comisión Española de Ayuda al Refugiado. (2019).
Informe 2019: Las personas refugiadas en España y Europa
.
https://tinyurl.
com/bddr35vc
Comisión Española de Ayuda al Refugiado. (2021).
Informe 2021: Las personas refugiadas en España y Europa
.
https://tinyurl.
com/atvjjecj
Damstra, A., Jacobs, L., Boukes, M., & Vliegenhart, R. (2019). e Impact of Immigration News on Anti-Immigrant Party Support:
Unpacking Agenda-Setting and Issue Ownership Eects Over Time.
Journal of Elections, Public Opinion and Parties,
31
(1), 97-
118.
https://doi.org/10.1080/17457289.2019.1607863
de León, E., & Trilling, D. (2021). A sadness bias in political news sharing? e role of discrete emotions in the engagement
and dissemination of political news on Facebook.
Social Media + Society
,
7
(4), 20563051211059710.
https://doi.
org/10.1177/20563051211059710
Dennison, J., & Geddes, A. (2019). A rising tide? e salience of immigration and the rise of anti-immigration political parties in
Western Europe.
e political quarterly
,
90
(1), 107-116.
https://doi.org/10.1111/1467-923X.12620
Díaz Soto, J. M. (2015). Una aproximación al concepto de discurso del odio.
Revista Derecho del Estado
,
34
, 77-101.
https://doi.
org/10.18601/01229893.n34.05
Eberl, J.-M., Meltzer, C. E., Heidenreich, T., Herrero, B., eorin, N., Lind, F., Berganza, R., Boomgaarden, H. G., Schemer, C.,
& Strömbäck, J. (2018). e European Media Discourse on Immigration and its Eects: A Literature Review.
Annals of the
International Communication Association
,
42
(3), 207-223.
https://doi.org/10.1080/23808985.2018.1497452
Esses, V. M., Dovidio, J. F., Semenya, A. H., & Jackson, L. M. (2005). Attitudes Towards Immigrants and Immigration: e Role of
National and International Identity. En D. Abrams, M. A. Hogg, & J. M. Marques (eds.),
e Social Psychology of Inclusion and
Exclusion
(pp. 317-337). Psychology Press.
European Commission. (2019).
Special Eurobarometer 493. Discrimination in the European Union
.
https://tinyurl.com/4xx4spza
European Commission (2022).
Special Eurobarometer 519. Integration of Immigrants in the European Union
.
https://tinyurl.
com/yxyd83n3
European Commission against Racism and Intolerance. (2005).
General Policy Recommendation No.15, on combatting hate
speech
.
https://tinyurl.com/mthh6mf8
Fajardo Fernández, R., & Soriano Miras, R. M. (2016). La construcción mediática de la migración en el Mediterráneo: ¿no-
ciudadanía en la prensa española?
Revista Internacional de Estudios Migratorios
,
6
(1), 141-169.
https://tinyurl.com/3835r2dv
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
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enero-junio de 2024
Andrés Barradas Gurruchaga, David Blanco-Herrero, Carlos Arcila-Calderón y Patricia Sánchez-Holgado
ISSN: 1696-019X / e-ISSN: 2386-3978
| 387
Fengler, S., Bastian, M., Brinkmann, J., Zappe, A. C., Tatah, V., Andindilile, M., Assefa, E. et al. (2020). Covering Migration—in
Africa and Europe: Results from a Comparative Analysis of 11 Countries. Journalism Practice, 16(1), 140-160.
https://doi.org/10.
1080/17512786.2020.1792333
Fernández-Abascal, E., Palmero, F., & Breva, A. (2002). Emociones básicas I (miedo, alegría y sorpresa). En Palmero, F., Fernández-
Abascal, E., Martínez, F. & Chóliz, M., (Coords.),
Psicología de la motivación y las emociones
(pp. 333-351). McGraw Hill.
Ferreira, C. (2019). Vox como representante de la derecha radical en España: un estudio sobre su ideología.
Revista Española de
Ciencia Política
,
51
, 73-98.
https://doi.org/10.21308/recp.51.03
Fleming, M. (2015, 28 de agosto).
Cuerpos sin vida encontrados en un camión cerca de la frontera, mientras los solicitantes de asilo
continúan llegando a Hungría
. ACNUR.
https://tinyurl.com/2j33amdn
Greussing, E., & Boomgaarden, H. G. (2017). Shifting the refugee narrative? An automated frame analysis of Europe’s 2015 refugee
crisis.
Journal of Ethnic and Migration Studies
,
43
(11), 1749-1774.
https://doi.org/10.1080/1369183X.2017.1282813
Gruzd, A., y Roy, J. (2014). Investigating political polarization on Twitter: A Canadian perspective.
Policy & Internet
,
6
(1), 28-45.
https://doi.org/10.1002/1944-2866.POI354
Hameleers, M., van der Meer, T., & Vliegenthart, R. (2022). Civilized truths, hateful lies? Incivility and hate speech in false
information–evidence from fact-checked statements in the US.
Information, Communication & Society
,
25
(11), 1596-1613.
https://doi.org/10.1080/1369118X.2021.1874038
Heidenreich, T., Eberl, J. M., Lind, F., & Boomgaarden, H. (2020). Political migration discourses on social media: a comparative
perspective on visibility and sentiment across political Facebook accounts in Europe.
Journal of Ethnic and Migration Studies
,
46
(7),
1261-1280.
https://doi.org/10.1080/1369183X.2019.1665990
Igartua, J. J., Muñiz, C., Otero-Parra, J. A., & De-la-Fuente-Juan, M. (2007). El Tratamiento Informativo de la Inmigración en
los Medios de Comunicación Españoles. Un Análisis de Contenido Desde la Teoría del Framing.
Estudios Sobre el Mensaje
Periodístico, 13,
91-110.
Joppke, C. (2020). Immigration in the populist crucible: comparing Brexit and Trump.
Comparative migration studies
,
8
(1), 1-18.
https://doi.org/10.1186/s40878-020-00208-y
Kreis, R. (2017). #refugeesnotwelcome: Anti-refugee discourse on Twitter.
Discourse & Communication
,
11
(5), 498-514.
https://
doi.org/10.1177/1750481317714121
Krzyżanowski, M., Triandafyllidou, A., & Wodak, R. (2018). e Mediatization and the Politicization of the “Refugee Crisis” in
Europe.
Journal of Immigrant & Refugee
Studies
,
16
(1–2), 1-14.
https://doi.org/10.1080/15562948.2017.1353189
Lacomba Vázquez, J., Benlloch Doménech, C., Cloquell Lozano, A., & Veira Ramos, A. (2020).
La aportación de la inmigración a la
sociedad española
. Ministerio de Inclusión, Seguridad Social y Migraciones. Observatorio Permanente de la Inmigración.
https://
tinyurl.com/mrnerm29
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
388 |
nº 38, pp. 369-389
|
enero-junio de 2024
Migrantes y refugiados en Twitter en España: estudio de la presencia de odio y del sentimiento a partir de un análisis...
ISSN: 1696-019X / e-ISSN: 2386-3978
doxa.comunicación
López del Ramo, J. L., & Humanes, M. L. (2016). Análisis del framing visual y sus componentes en el tratamiento fotográco de
la crisis de los refugiados sirios en medios de prensa internacional.
Scire: representación y organización del conocimiento
,
22
(2),
87-97.
Mielczarek, N. (2018). e dead Syrian refugee boy goes viral: funerary Aylan Kurdi memes as tools of mourning and visual
reparation in remix culture.
Visual
Communication
,
19
(4), 506-530.
https://doi.org/10.1177/1470357218797366
Miró Llinares, F. (2016). Taxonomía de la comunicación violenta y el discurso del odio en Internet.
IDP. Revista de Internet,
Derecho y Política
,
22
, 82-107.
Moragas-Fernández, C. M., Grau-Masot, J. M., & Capdevila-Gómez, A. (2019). Articulación de la inuencia en Twitter ante el
anuncio de la Ley del referéndum en Cataluña.
Profesional
de la Información
,
28
(3), e280320.
https://doi.org/10.3145/epi.2019.
may.20
Müller, K., & Schwarz, C. (2020). Fanning the ames of hate: Social media and hate crime.
Journal of the European Economic
Association, 19
(4), 2131-2167
.
https://doi.org/10.1093/jeea/jvaa045
Muñiz, C., Igartua, J. J., & Otero, J. A. (2006). Imágenes de la Inmigración a Través de la Fotografía de Prensa. Un Análisis de
Contenido.
Communication & Society
,
19
(1) 103-128.
https://doi.org/10.15581/003.19.1.103-128
Organización Internacional de las Migraciones (2019).
Glosario de la OIM sobre migración
.
https://tinyurl.com/mww4cn4h
OSCE (s.f.).
Hate Crime Reporting
,
https://hatecrime.osce.org
Pew Research Center (2021).
Diversity and Division in Advanced Economies. Spring 2021 Global Attitudes Survey
.
https://tinyurl.
com/yeyr8be4
Robles, J., Guevara, J., Casas-Mas, B., & Gómez, D. (2022). When negativity is the fuel. Bots and Political Polarization in the
COVID-19 debate.
Comunicar
,
30
(71), 63-75.
https://doi.org/10.3916/C71-2022-05
Rodríguez Andrés, R., & Ureña Uceda, D. (2011). Diez razones para el uso de Twitter como herramienta en la comunicación
política y electoral.
Comunicación y Pluralismo
,
10
, 89-116.
Rollnert Liern, G. (2020). Redes sociales y discurso del odio: perspectiva internacional.
IDP. Internet, Derecho y Política
,
31
, 1-14.
https://doi.org/10.7238/idp.v0i31.3233
Schemer, C. (2012). e Inuence of news media on stereotypic attitudes toward immigrants in a political campaign.
Journal of
communication
,
62
(5), 739-757.
https://doi.org/10.1111/j.1460-2466.2012.01672.x
Seoane-Pérez, F. (2017). Framing of the Syrian Refugee Crisis in the Spanish Press. En Barlai, M., Fähnrich, B., Griessler, C. &
Rhomberg, M. (Eds.),
e Migrant Crisis: European Perspectives and National Discourses
(pp. 267-282). LIT Verlag.
Soroka, S., & McAdams, S. (2015). News, politics, and negativity.
Political communication
,
32
(1), 1-22.
https://doi.org/10.1080/1
0584609.2014.881942
Splinder, W. (2015, 08 de diciembre)
2015: El año de la crisis de refugiados en Europa
. ACNUR.
https://tinyurl.com/34ucruu5
Tajfel, H. (1978).
Dierentiation Between Social Groups: Studies in the Social Psychology of Intergroup Relations
. Academic Press
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
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doxa.comunicación |
nº 38, pp. 369-389
enero-junio de 2024
Andrés Barradas Gurruchaga, David Blanco-Herrero, Carlos Arcila-Calderón y Patricia Sánchez-Holgado
ISSN: 1696-019X / e-ISSN: 2386-3978
| 389
elwall, M., Buckley, K., Paltoglou, G., Cai, D., & Kappas, A. (2010). Sentiment strength detection in short informal text.
Journal
of the American society for information science and technology
,
61
, 2544-2558.
https://doi.org/10.1002/asi.21416
Turnbull-Dugarte, S.J. (2019). Explaining the end of Spanish exceptionalism and electoral support for Vox.
Research & Politics,
6
(2), 1-8.
https://doi.org/10.1177/2053168019851680
Twitter (2022).
Hateful conduct policy.
https://tinyurl.com/462n2xwj
Vrysis, L., Vryzas, N., Kotsakis, R., Saridou, T., Matsiola, M., Veglis, A., Arcila-Calderón, C., & Dimoulas, C. (2021). A Web interface
for analyzing hate speech.
Future Internet
,
13
(3), 80.
https://doi.org/10.3390/13030080
Yardi, S., & Boyd, D. (2010). Dynamic debates: An analysis of group polarization over time on twitter.
Bulletin of science, technology
& society
,
30
(5), 316-327.
https://doi.org/10.1177/0270467610380011
Yurdakul, K, H. (2021). How Do the Main Negative Emotions Aect People’s Political Decision Process? Fear, Anxiety and Anger.
Journal of Academic Inquiries
,
16
(1), 247-261.
https://doi.org/10.17550/akademikincelemeler.708916
Zhang, X., & Hellmueller, L. (2017). Visual framing of the European refugee crisis in Der Spiegel and CNN International: Global
journalism in news photographs.
International Communication Gazette
,
79
(5), 483-510.
https://doi.org/10.1177/1748048516688134
<p>[Enlace de URL / hc (has AS)]</p>
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