| Titre | A Feature-Based Approach to Assess Hate Speech in User Comments | |
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| Auteur | Liane Reiners, Christian Schemer | |
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Revue | Questions de communication |
| Numéro | no 38, 2020 La communication politique négative en campagne présidentielle | |
| Rubrique / Thématique | En VO |
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| Page | 529-548 | |
| Résumé |
Les discours haineux dans les commentaires des utilisateurs en ligne constituent un défi pour les médias, les plateformes, les autorités juridiques et le grand public. Cette forme de communication peut nuire à la qualité des discussions en ligne, mais aussi empoisonner le discours public et la vie civique. Ceci explique la pléthore d'études venant de différentes disciplines traitant ce sujet. Cependant, la diversité des disciplines et des approches complique une compréhension commune du discours haineux. Souvent, les définitions sont trop larges car elles incluent des facteurs tels que l'intention du commentateur ou les conséquences pour les groupes stigmatisés. En outre, les catégorisations binaires (haine/sans haine) appliquées dans certaines disciplines, ne tiennent pas compte du fait que les discours haineux oscillent en intensité, et ignorent les différences qualitatives des dimensions de ce dernier. La présente recherche propose une approche pour analyser les discours de haine dans les commentaires en ligne en se concentrant sur quelques aspects manifestes de celui-ci (labélisation de groupes, jurons, imputation de traits et d'actions, recommandations de traitement). Son utilisation est démontrée dans une étude pilote. Source : Éditeur (via Cairn.info) |
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| Résumé anglais |
Hate speech in user comments is a serious challenge for media actors, platforms, legal authorities, and the general public alike. This form of communication can impair the quality of online discussions, but also poison public discourse and civic life. This explains the plethora of studies from different disciplines addressing this topic. However, the diversity of disciplines and approaches complicate a common understanding of hate speech. Frequently, definitions are too broad, as they include factors such as the intention of the commenter or the consequences for stigmatized groups. Additionally, binary categorizations (hate/no hate) applied in some disciplines fail to consider that hate speech varies gradually and ignore qualitative differences of hate speech dimensions. The present research suggests a feature-based approach to analyze hate speech in user comments focusing on manifest features (group-related labels, swear words, trait and action attributions as well as treatment recommendations), and demonstrates its use in a pilot study. Source : Éditeur (via Cairn.info) |
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| Article en ligne | http://www.cairn.info/article.php?ID_ARTICLE=QDC_038_0529 |
