Según un estudio único en su tipo, las ciudades con una mayor incidencia de cierto tipo de tweets racistas informaron más delitos de odio reales relacionados con la raza, etnia, y origen nacional.

Un equipo de investigación de la Universidad de Nueva York analizó la ubicación y las características lingüísticas de 532 millones de tweets publicados entre 2011 y 2016. Entrenaron un modelo de aprendizaje automático (una forma de inteligencia artificial) para identificar y analizar dos tipos de tweets:los que están dirigidos directamente adoptando puntos de vista discriminatorios, y aquellos que son auto-narrativos, describiendo o comentando comentarios o actos discriminatorios. El equipo comparó la prevalencia de cada tipo de tweet discriminatorio con la cantidad de delitos de odio reales denunciados durante ese mismo período de tiempo en esas mismas ciudades.

La investigación fue dirigida por Rumi Chunara, profesor asistente de ciencias de la computación e ingeniería en la NYU Tandon School of Engineering y bioestadística en la NYU College of Global Public Health, y Stephanie Cook, profesor asistente de bioestadística y ciencias sociales y del comportamiento en el NYU College of Global Public Health.

"Descubrimos que, más orientado, tweets discriminatorios publicados en una ciudad relacionados con un mayor número de delitos de odio, ", dijo Chunara." Esta tendencia en diferentes tipos de ciudades (por ejemplo, urbano, rural, grande, y pequeño) confirma la necesidad de estudiar más específicamente cómo los diferentes tipos de discursos discriminatorios en línea pueden contribuir a las consecuencias en el mundo físico ".

El análisis incluyó ciudades con un amplio rango de urbanización, diversos grados de diversidad de la población, y diferentes niveles de uso de las redes sociales. El equipo limitó el conjunto de datos a tweets y prejuicios que describían o estaban motivados por la raza, discriminación basada en el origen étnico o nacional. Los delitos de odio son categorizados y rastreados por la Oficina Federal de Investigaciones, y delitos motivados por la raza, etnia, o el origen nacional representan la mayor proporción de delitos de odio en la nación. Las estadísticas sobre delitos de orientación sexual no estaban disponibles en todas las ciudades, aunque los investigadores estudiaron previamente esta forma de sesgo.

El grupo también identificó un conjunto de términos y frases discriminatorios que se usan comúnmente en las redes sociales en todo el país. así como términos específicos de una ciudad o región en particular. Estos conocimientos podrían resultar útiles para identificar grupos que pueden ser objetivos más probables de delitos de motivación racial y tipos de discriminación en diferentes lugares. Si bien la mayoría de los tweets incluidos en este análisis fueron generados por usuarios reales de Twitter, El equipo descubrió que un promedio del 8% de los tweets que contenían lenguaje discriminatorio dirigido fueron generados por bots.

Hubo una relación negativa entre la proporción de tweets de discriminación por raza / etnia / origen nacional que eran auto-narraciones de experiencias y el número de delitos basados ​​en los mismos prejuicios en las ciudades. Chunara señaló que si bien las experiencias de discriminación en el mundo real son factores estresantes psicológicos conocidos con consecuencias sociales y para la salud, las implicaciones de la exposición en línea a diferentes tipos de discriminación en línea:narraciones propias versus dirigidas, por ejemplo, necesita más estudio.

Estos resultados representan uno de los más grandes, análisis más completos de publicaciones discriminatorias en redes sociales y crímenes de prejuicio en la vida real en este país, aunque los investigadores enfatizan que es necesario explorar los mecanismos causales específicos entre el discurso de odio en las redes sociales y los actos de violencia en la vida real.