COVID-19 Pandemic and Digital Hate-Speech Towards Refugees:Analysis of User-Generated Content from Big Data Perspecvewith Text Mining Technique


Kuş O.

TRT Akademi, vol.6, no.11, pp.106-131, 2021 (Peer-Reviewed Journal)

  • Publication Type: Article / Article
  • Volume: 6 Issue: 11
  • Publication Date: 2021
  • Doi Number: 10.37679/trta.830736
  • Journal Name: TRT Akademi
  • Journal Indexes: TR DİZİN (ULAKBİM)
  • Page Numbers: pp.106-131
  • Istanbul University Affiliated: Yes

Abstract

This study discusses the digital hate speech against refugees during the COVID-19 pandemic. The perspective provided by the ideological dimension of big data was considered in the research process and results were obtained by adopting an innovative approach. Comments, which were written by users to the YouTube videos about COVID-19 and refugees shared by international news organisations, were collected. As a result of the analysis process, it was found that 29 percent of comments contain hate speech. Even though the amount of hate speech is percentually low, they received 49 percent of the likes. The hate speech stated against refugees in the past and during the COVID-19 pandemic have similar patterns. Comments that contain hate speech were categorized as follows: Privilege of Destination Country (50 percent), Purpose-Oriented Hate Speech (13 percent), Hate Speech About Individual Choices and Personal Characteristics (17 percent) and Other (20 percent). Comments classified under Privilege of Destination Country received 62 percent of total likes of hate speech comments. On the other hand, average like count of Privilege of Destination Country and average like count of Purpose-Oriented Hate Speech categories are higher than the general average. Within the scope of the study, linguistic reflection of comments that contain hate speech were visualized with a network map.

Bu çalışma Kovid-19 salgını sürecinde mültecilere yönelik dijital nefret söylemini ele almaktadır. Araştırma sürecinde büyük verinin düşünsel boyutunun sunmuş olduğu perspektif göz önünde bulundurulmuş, yenilikçi bir yaklaşım benimsenerek toplanan veriler analiz edilmiştir. Veri setini oluşturmak üzere YouTube'da uluslararası haber organizasyonlarının paylaştığı Kovid-19 bağlamında mültecileri ele alan videoların altına yazılan kullanıcı yorumları toplanmıştır. Analiz sürecinin sonucunda yorumların yüzde 29’unun nefret söylemi içerdiği tespit edilmiştir. Nefret söylemi içeren yorum sayısı yüzde olarak az olduğu hâlde bu yorumlara gelen beğeniler toplam beğeni sayısının yüzde 49’unu oluşturmaktadır. Kovid-19 salgını sürecinde mültecilere karşı dile getirilen dijital nefret söylemi geçmişte rastlanılan mültecilere yönelik nefret söylemi örüntüleri ile benzerlik göstermektedir. Nefret söylemi barındıran kullanıcı yorumları Hedef Ülkenin Dokunulmazlığı (yüzde 50), Amaca Yönelik Nefret Söylemi (yüzde 13), Kişisel Tercih ve Özelliklere Yönelik Nefret Söylemi (yüzde 17) ve Diğer (yüzde 20) kategorileri altında sınıflandırılmıştır. Hedef Ülkenin Dokunulmazlığı kategorisindeki yorumlar, nefret söylemi içeren yorumların almış olduğu toplam beğenilerin yüzde 62’sini almıştır. Diğer yandan, Hedef Ülkenin Dokunulmazlığı ve Amaca Yönelik Nefret Söylemi kategorileri genel ortalamanın üzerinde beğeni sayısına sahiptir. Çalışma kapsamında, nefret söylemi içeren yorumların dilsel yansıması bir ağ haritasıyla görselleştirilmiştir.