Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://hdl.handle.net/10609/145528
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
---|---|---|
dc.contributor.author | Puche Benedito, Aarón | - |
dc.contributor.other | Solé-Ribalta, Albert | - |
dc.coverage.spatial | València, ESP | - |
dc.date.accessioned | 2022-06-22T17:53:49Z | - |
dc.date.available | 2022-06-22T17:53:49Z | - |
dc.date.issued | 2022-06-05 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10609/145528 | - |
dc.description.abstract | Durant els darrers anys la participació en el Dia Internacional de la Dona ha anat augmentant, com també el paper del moviment feminista en la societat. Aquest augment va tenir el seu màxim a 2019. En els següents anys es va frenar degut, en gran part, a la pandèmia de la covid-19. A les mobilitzacions a Espanya ja podia veure's certa polarització de sectors conservadors enfront d'usuaris a favor de les reivindicacions d'aquest dia. En 2020 va haver un fet concret que va augmentar la polarització d'aquest esdeveniment quan grups d'extrema dreta van culpabilitzar l'acte de l'expansió de la covid-19. Aquest treball analitza la polarització que es crea a Twitter entre els usuaris participants del 8M a Espanya i l'existència o no del discurs de l'odi. Hem recopilat els tweets amb els hashtags oficials de l'esdeveniment i després hem analitzat la xarxa creada i les seues comunitats. D'aquesta manera podem aplicar tècniques de detecció de comunitats i anèlisi de continguts per veure com de polaritzats estan els usuaris tant en la forma d'agrupar-se com en el contingut dels missatges. Una vegada vista la polarització dels usuaris hem comprovat l'existència del discurs de l'odi mitjançant l'aplicació d'un lexicon que conté termes relacionats amb l'odi. El resultat que ens ha proporcionat és que sé que apareix aquest discurs en els missatges que tenim, sobretot contra les dones amb certa rellevància. | ca |
dc.description.abstract | In recent years, the participation in International Women's Day has increased, like the role of the feminist movement in society. This increase peaked in 2019 and then slowed down the following years, mainly due to the covid-19 pandemic. In the mobilizations in Spain, we could already see a certain polarization of conservative sectors against users in favour of this day's demands. In 2020 there was a specific fact that increased the polarization of this event when, for the most part, far- right populist groups blamed the event for the expansion of covid-19. This dissertation seeks to analyse the polarization that is created the 8M in the Spanish users and the existence or not of hate speech. We collect the tweets with the official hashtags used and then we analyse the network created and its communities. In this way we can apply techniques for community and topic detection to see how polarized users are in the way they are grouped and in the content of the messages. Once we've seen the polarization of users, we have verified the existence of hate speech by applying a lexicon that contains hate-related terms. The result is that this discourse does appear in the messages we have, especially against women with some relevance. | en |
dc.description.abstract | En los últimos años, la participación en el Día Internacional de la Mujer ha aumentado, como el papel del movimiento feminista en la sociedad. Este aumento tuvo su punto álgido en 2019 y luego se ralentizó en los años siguientes, debido principalmente a la pandemia del covid-19. En las movilizaciones en España ya se veía cierta polarización de los sectores conservadores contra los usuarios a favor de las reivindicaciones de este día. En 2020 se produjo un hecho puntual que aumentó la polarización de esta jornada cuando, en su mayoría, los grupos populistas de extrema derecha culparon a la jornada de la expansión del covid-19. Esta tesis pretende analizar la polarización que se crea el 8M en los usuarios españoles y la existencia o no de discurso de odio. Recogemos los tuits con los hashtags oficiales utilizados y luego analizamos la red creada y sus comunidades. De esta forma podemos aplicar técnicas de detección de comunidades y temas para ver la polarización de los usuarios en la forma de agruparse y en el contenido de los mensajes. Una vez que hemos visto la polarización de los usuarios, hemos comprobado la existencia de discurso de odio aplicando un léxico que contiene términos relacionados con el odio. El resultado es que este discurso sí aparece en los mensajes que tenemos, especialmente contra las mujeres con cierta relevancia. | es |
dc.format.mimetype | application/pdf | - |
dc.language.iso | cat | - |
dc.publisher | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) | - |
dc.rights | CC BY-NC-ND | - |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ | - |
dc.subject | estudis de gènere | ca |
dc.subject | feminisme | ca |
dc.subject | discurs d'odi | ca |
dc.subject | estudios de género | es |
dc.subject | feminismo | es |
dc.subject | discurso de odio | es |
dc.subject | gender studies | en |
dc.subject | feminism | en |
dc.subject | hate speech | en |
dc.subject.lcsh | COVID-19 Pandemic, 2020- -- TFM | en |
dc.title | Polarització del Dia Internacional de la Dona (8M) en Twitter i anàlisi del discurs d'odi | - |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | - |
dc.audience.educationlevel | Estudis de Màster | ca |
dc.audience.educationlevel | Estudios de Máster | es |
dc.audience.educationlevel | Master's degrees | en |
dc.subject.lemac | Pandèmia de COVID-19, 2020- -- TFM | ca |
dc.subject.lcshes | Pandemia de la COVID-19, 2020- -- TFM | es |
dc.contributor.tutor | Grau Masot, Josep Maria | - |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | - |
Aparece en las colecciones: | Trabajos finales de estudios de género Trabajos finales de carrera, trabajos de investigación, etc. |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
aapucbeTFM0622memoria.pdf | Memòria del TFM | 1,32 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Comparte:
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons