{"id":186737,"date":"2024-03-22T19:12:37","date_gmt":"2024-03-22T18:12:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.idmo.it\/?p=186737"},"modified":"2024-03-22T19:49:43","modified_gmt":"2024-03-22T18:49:43","slug":"le-donne-italiane-in-politica-sono-piu-colpite-degli-uomini-dallhate-speech-online","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.idmo.it\/en\/2024\/03\/22\/le-donne-italiane-in-politica-sono-piu-colpite-degli-uomini-dallhate-speech-online\/","title":{"rendered":"Le donne italiane in politica sono pi\u00f9 colpite degli uomini dall’hate speech online"},"content":{"rendered":"\n

Le donne in politica sono soggette a un\u2019aggressivit\u00e0 verbale e comportamentale pi\u00f9 intensa rispetto ai loro colleghi maschi. \u00c8 quanto emerge da \u201cIs toxicity towards Italian politicians gendered?\u201d, <\/em>uno studio del Luiss Data Lab<\/a>, redatto nell\u2019ambito del progetto dell\u2019Italian Digital Media Observatory, sulla tossicit\u00e0 nei tweet rivolti ai politici italiani durante la campagna elettorale per le politiche del 2022.<\/p>\n\n\n\n

Il team di ricercatori ha esaminato oltre 163mila post pubblicati su Twitter, tra il 20 luglio e il 22 agosto 2022, in risposta ai 20 tweet pi\u00f9 popolari di 123 politiche donne e 121 politici uomini. L\u2019analisi dei dati ha evidenziato una disparit\u00e0 di genere nel modo in cui il linguaggio tossico si manifesta online, con le donne che risultano, molto pi\u00f9 degli uomini, il bersaglio privilegiato di attacchi da parte degli stessi gruppi di utenti, suggerendo la presenza di un gruppo misogino di hater <\/em>online.<\/p>\n\n\n\n

Le donne in politica sono il target preferito dell\u2019hate speech<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

La classificazione del dataset in base alle metriche di tossicit\u00e0 rivela che le donne sono pi\u00f9 spesso bersaglio di comportamenti tossici, in particolar modo quelli che coinvolgono minacce e attacchi che hanno a che fare con la loro identit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

I risultati dell\u2019analisi dei dati confermano per l\u2019Italia quanto attestato in altri scenari politici, anche se nel nostro Paese il tipo di discorso d\u2019odio sembra essere fatto su misura per ridurre la libert\u00e0 di parola delle donne e la loro partecipazione politica in posizioni di leadership. Le minacce e gli attacchi all\u2019identit\u00e0 hanno un effetto pi\u00f9 forte rispetto agli insulti generici.<\/p>\n\n\n\n

\"donne<\/figure>\n\n\n\n

Bersaglio centrale delle loro community<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

La social network analysis<\/em> dei dati raccolti ha rivelato l\u2019esistenza di comunit\u00e0 online che si raggruppano intorno a una figura pi\u00f9 per la sua affiliazione politica che per il suo genere. Se per\u00f2 si considerano le reti di politici che sono bersaglio di un linguaggio tossico, emerge un modello interessante: sono le donne ad ottenere i punteggi pi\u00f9 alti per la centralit\u00e0 della rete.<\/p>\n\n\n\n

Tra queste, le pi\u00f9 colpite dagli hater<\/em> sono risultate essere Simona Malpezzi, Chiara Gribaudo, Debora Serracchiani e Chiara Braga del Partito Democratico, insieme a Daniela Santanch\u00e9 di Fratelli d\u2019Italia e Teresa Bellanova di Italia Viva.<\/p>\n\n\n\n

Gli haters pi\u00f9 attivi diffondono anche disinformazione<\/strong><\/p>\n\n\n\n

I 12 utenti che pi\u00f9 hanno interagito in modo tossico, pubblicando 33mila post a partire da luglio, sono accomunati anche dal tipo di contenuti che pubblicano e che alimentano pensieri cospiratori, con un focus sui temi del Covid-19 e della guerra tra Russia e Ucraina.<\/p>\n\n\n\n

La percezione del loro ruolo sociale come rivelatori di verit\u00e0 nascoste \u00e8 suggerita anche dai nomi dei loro account: \u00abMi piaceva pensare a una rivoluzione in corso. Purtroppo, i poteri forti sono ancora l\u00ec\u00bb, \u00abandate a farvi fottere con i vostri no \/ pro vax, green pass\u00bb o anche parole chiave come \u00abcontroinformazione\u00bb, \u00abpesticidi con le zecche rosse\u00bb, per riferirsi a chi si identifica nella sinistra.<\/p>\n\n\n\n

Le donne in politica sono le pi\u00f9 odiate online sia dagli uomini che dalle altre donne<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Non risulta una differenza sostanziale nel modo in cui gli hater<\/em> di entrambi i sessi si rivolgono a figure politiche di un determinato genere. A sorprendere, invece, \u00e8 che sia gli utenti femminili che quelli maschili tendono a rivolgersi alle donne in politica con livelli di tossicit\u00e0 pi\u00f9 elevati sia nel contenuto che nel linguaggio.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019essere donna \u00e8 argomento oggetto dei messaggi tossici<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Un\u2019analisi approfondita delle parole utilizzate nei tweet rivela che l\u2019essere \u201cdonna\u201d \u00e8 un argomento di discussione spesso affiancato da termini abusivi. Il sostantivo compare come oggetto di verbi come \u201cviolentare\u201d\/\u201cstuprare\u201d e \u201ccolpire\u201d, che incutono paura e connotazioni sessuali.<\/p>\n\n\n\n

\"donne<\/figure>\n\n\n\n

Lo studio evidenzia anche alcune tendenze dell\u2019hate speech<\/em> che cambiano a seconda del partito di appartenenza del proprio target. Nei confronti delle donne dei partiti democratici, sono pi\u00f9 diffusi casi di discorso razzista, in cui il riferimento a gruppi etnici \u00e8 usato per indicare un basso status sociale.<\/p>\n\n\n\n

Quando si parla di Fratelli d’Italia, l\u2019accusa pi\u00f9 frequente \u00e8 quella di essere \u201cfascista\u201d, mentre per ItaliaViva si insiste sugli insulti che fanno riferimento metaforico agli escrementi e sull\u2019espressione idiomatica \u201candare a zappare la terra\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Leggi il report completo QUI<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Articolo di Silvia Stellacci, giornalista freelance Associated Press e collaboratrice Luiss Data Lab.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Lo studio del Luiss Data Lab, redatto nell\u2019ambito del progetto dell\u2019Italian Digital Media Observatory, evidenzia una disparit\u00e0 di genere nel linguaggio tossico utilizzato su Twitter durante la campagna per le elezioni politiche del 2022<\/p>\n","protected":false},"author":132,"featured_media":186754,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[2616],"tags":[1418,1275,170],"class_list":["post-186737","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-approfondimenti","tag-disinformazione","tag-donne","tag-twitter-2"],"acf":{"share_this_post_to_edmo_website":false,"type_of_post":false,"options_for_news_post":{"":""},"options_for_event_post":{"event_start_date":null,"event_end_date":null,"event_location":"","event_programme":""},"options_for_report_post":{"post_author":"","report_type":false,"report_pdf_link":""},"options_for_investigation_post":{"post_author":""},"affiliation":false},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.idmo.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/186737","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.idmo.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.idmo.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.idmo.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/132"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.idmo.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=186737"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.idmo.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/186737\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":186751,"href":"https:\/\/www.idmo.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/186737\/revisions\/186751"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.idmo.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/186754"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.idmo.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=186737"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.idmo.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=186737"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.idmo.it\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=186737"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}