A study of Hate Speech in Social Media during the COVID-19 outbreak

Autores
Cotik, Viviana; Debandi, Natalia; Luque, Franco; Miguel, Paula; Moro, Agustín; Pérez, Juan Manuel; Serrati, Pablo; Zajac, Joaquín; Zayat, Demián
Año de publicación
2020
Idioma
inglés
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Cotik, Viviana. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.
Fil: Debandi, Natalia. Universidad Nacional de Río Negro; Argentina.
Fil: Luque, Franco. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Fil: Luque, Franco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Fil: Miguel, Paula. Universidad de Buenos Aires; Argentina.
Fil: Moro, Agustín. Universidad de Buenos Aires; Argentina.
Fil: Moro, Agustín. Universidad Nacional del Centro; Argentina.
Fil: Pérez, Juan Manuel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.
Fil: Serrati, Pablo. Universidad de Buenos Aires; Argentina.
Fil: Zajac, Joaquín. Universidad de Buenos Aires; Argentina.
Fil: Zayat, Demián. Universidad de Buenos Aires; Argentina.
In pandemic situations, hate speech propagates in social media, new forms of stigmatization arise and new groups are targeted with this kind of speech. In this short article, we present work in progress on the study of hate speech in Spanish tweets related to newspaper articles about the COVID-19 pandemic. We cover two main aspects: The construction of a new corpus annotated for hate speech in Spanish tweets, and the analysis of the collected data in order to answer questions from the social field, aided by modern computational tools. Definitions and progress are presented in both aspects. For the corpus, we introduce the data collection process, the annotation schema and criteria, and the data statement. For the analysis, we present our goals and its associated questions. We also describe the definition and training of a hate speech classifier, and present preliminary results using it.
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Fil: Zayat, Demián. Universidad de Buenos Aires; Argentina.
Materia
COVID-19
Coronavirus
SARS-CoV-2
Pandemia
Aislamiento social
Cuarentena
Hate speech
Social media
Machine learning
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/16293
Acceder
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In pandemic situations, hate speech propagates in social media, new forms of stigmatization arise and new groups are targeted with this kind of speech. In this short article, we present work in progress on the study of hate speech in Spanish tweets related to newspaper articles about the COVID-19 pandemic. We cover two main aspects: The construction of a new corpus annotated for hate speech in Spanish tweets, and the analysis of the collected data in order to answer questions from the social field, aided by modern computational tools. Definitions and progress are presented in both aspects. For the corpus, we introduce the data collection process, the annotation schema and criteria, and the data statement. For the analysis, we present our goals and its associated questions. We also describe the definition and training of a hate speech classifier, and present preliminary results using it.
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