La hostilidad hacia los inmigrantes no es nueva en Estados Unidos. En 1896, Henry Cabot Lodge advirtió en el pleno del Senado que las "cualidades mentales y morales" de los estadounidenses estarían en peligro por la "infusión al por mayor de razas cuyas tradiciones... son totalmente ajenas a las nuestras". En los últimos años, el expresidente Donald Trump satanizó a los inmigrantes mexicanos como violadores y traficantes de drogas y suspendió la inmigración de varios países con poblaciones predominantemente musulmanas.

¿Alguno de estos oradores representa la opinión más amplia de su época?

Un nuevo estudio que utiliza inteligencia artificial para trazar el tono de más de 200 000 discursos presidenciales y del Congreso sobre inmigración desde 1880 brinda una perspectiva histórica sorprendente.

El estudio, recién publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences , encuentra que la tendencia general de los discursos políticos rápidamente se volvió más favorable después de la Segunda Guerra Mundial y se ha mantenido favorable, en promedio, hasta hoy.

Al mismo tiempo, sin embargo, las actitudes se han vuelto cada vez más polarizadas a lo largo de líneas partidarias. La retórica demócrata se ha solidarizado con los inmigrantes desde la década de 1960, y especialmente a favor de la inmigración en la última década, mientras que la de los republicanos se ha vuelto cada vez más hostil desde la década de 1990 y es más probable que caracterice a los inmigrantes con un lenguaje sutilmente deshumanizador.

"La tendencia general en los discursos hacia los inmigrantes antes de la década de 1920 era negativa, pero cambió a mayormente positiva dentro de una sola generación, de 1945 a 1965", dice Ran Abramitzky, profesor de economía e historiador económico en Stanford que se asoció con AI. investigadores en el nuevo artículo. "Una cosa que encontramos especialmente llamativa es que el sentimiento positivo continuó en las últimas décadas, incluso después de la reapertura de la frontera en 1965 y cuando el flujo de inmigrantes de América Central y Asia reemplazó a la migración de Europa".

En total, el equipo evaluó 8 millones de discursos y luego profundizó en más de 200,000 que eran relevantes para la inmigración. Utilizando el procesamiento del lenguaje natural, los investigadores identificaron si cada discurso era positivo, negativo o neutral. También desarrollaron un nuevo léxico para identificar marcos que se usan comúnmente al hablar de inmigración, como el crimen o la familia, así como un algoritmo novedoso para detectar usos sutiles de lenguaje deshumanizante.

Entre quienes se oponen a la inmigración, la hostilidad sigue siendo alta. Es mucho más probable que los políticos republicanos utilicen un lenguaje que caracterice implícitamente a los inmigrantes como animales, máquinas o carga. Los investigadores también encontraron que la retórica hostil hacia los inmigrantes mexicanos en la actualidad recuerda mucho a la utilizada contra los inmigrantes chinos a fines del siglo XIX, cuando fueron objeto de las primeras restricciones de inmigración basadas en el país. Por el contrario, se habló de los inmigrantes europeos con más simpatía que de los no europeos, aunque ambos fueron vistos negativamente en general antes de mediados del siglo XX.

Estudiar los cambios culturales con IA

La investigación destaca las oportunidades que ofrece la inteligencia artificial para ayudar a los científicos sociales a estudiar tendencias sociales y políticas complejas.

"La capacidad de analizar 150 años de discursos con tanto detalle es un triunfo de la informática moderna y el aprendizaje automático", dice Abramitzky, "¿De qué otra manera podríamos leer millones de discursos?"

El equipo de investigación multidisciplinario estuvo dirigido por Dallas Card, un becario postdoctoral en ciencias de la computación en Stanford que ahora es profesor asistente en la Universidad de Michigan. Además de Card y Abramitzky, el equipo incluía a Serina Chang, científica informática de Stanford; Chris Becker, economista de Stanford; Julia Mendelsohn, científica de la información de la Universidad de Michigan; Dan Jurafsky, profesor de lingüística e informática en Stanford; Leah Boustan, profesora de economía en Princeton; y Rob Voigt, profesor asistente de lingüística en la Universidad Northwestern. "Fue solo reuniendo a historiadores económicos, lingüistas, informáticos y científicos de la información que pudimos abordar este problema", dice Card. El equipo fue financiado por el programa de becas de investigación Stanford HAI Hoffman-Yee, que apoya la investigación que aplica inteligencia artificial para abordar problemas del mundo real.

Para entrenar modelos de aprendizaje automático que pudieran reconocer con precisión el tono hacia los inmigrantes, el equipo comenzó a hacer que asistentes de investigación humanos anotaran manualmente una muestra de discursos sobre si eran positivos, negativos o neutrales y cómo caracterizaban a los inmigrantes.

Los oradores antiinmigrantes tendían a usar palabras asociadas con el crimen, las amenazas, la mano de obra barata y, más recientemente, el terrorismo. Los oradores simpatizantes eran más propensos a usar palabras asociadas con la comunidad, el trabajo duro, las necesidades humanitarias y las contribuciones al país.

Identificar el lenguaje deshumanizante, que a menudo es implícito y sutil, requirió un enfoque más sofisticado. El equipo desarrolló un algoritmo basado en modelos de lenguaje que fueron entrenados en cantidades masivas de texto y han demostrado ser muy precisos para predecir la probabilidad de que una palabra aparezca en un contexto particular.

El algoritmo se usó para identificar cualquier mención de inmigrantes en contextos asociados con categorías metafóricas estudiadas durante mucho tiempo para la deshumanización, como "animales" (indicado por palabras como "rebaños"), inundaciones ("verter") o alimañas ( "enjambre"). En un discurso de 1893, por ejemplo, el método identificó la frase "¿deberá hacerse retroceder a este enjambre de extraterrestres?" En un discurso de 1942, destacó la declaración de que "los inmigrantes de los países devastados de Europa invadirán nuestra tierra y devorarán sus recursos".

División partidista

El equipo de investigación también notó una tendencia entre los partidos políticos:los republicanos en las últimas dos décadas han comenzado a usar metáforas deshumanizantes implícitas significativamente más que los demócratas.

Hasta alrededor de 1980, los discursos de los republicanos y los demócratas en el Congreso tenían un tono bastante similar, con un saldo negativo hasta la Segunda Guerra Mundial y positivo desde entonces hasta mediados de la década de 1970. Pero los dos partidos comenzaron a divergir después de 1980, más marcadamente después de 2000. A excepción de Trump, tanto los presidentes republicanos como los demócratas han sido generalmente positivos hacia la inmigración desde la era de Truman. Los investigadores dicen que eso probablemente refleja el hecho de que los presidentes dan más valor a los beneficios más amplios de la inmigración.

Pero en los últimos 20 años, los republicanos se han referido a la inmigración con mucha más frecuencia usando palabras asociadas con el crimen, la legalidad, la deficiencia y las amenazas. Por el contrario, los demócratas usaron con más frecuencia palabras asociadas con la cultura, la familia, las contribuciones y las víctimas.

El tono positivo hacia los inmigrantes en los últimos discursos políticos refleja un creciente sentimiento positivo en el país en su conjunto. Los investigadores señalan que su resultado general, que el sentimiento antiinmigrante ha disminuido, es consistente con encuestas públicas recientes. En una encuesta de Gallup de 2021, el 75 % de los encuestados dijo que la inmigración había sido buena para Estados Unidos.

"Aunque las opiniones sobre la inmigración están más polarizadas por partido que nunca, hay una mayoría silenciosa que favorece la inmigración. Las actitudes hacia la inmigración son más positivas ahora que en casi cualquier otro momento de la historia de los Estados Unidos", dice Abramitzky. + Explora más

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