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http://hdl.handle.net/1843/73806| Tipo: | Artigo de Evento |
| Título: | Analyzing right-wing Youtube channels: hate, violence and discrimination |
| Título(s) alternativo(s): | Analisando canais de direita no Youtube: ódio, violência e discriminação |
| Autor(es): | Raphael Ottoni Evandro L.T. P. Cunha Gabriel Magno de Oliveira Silva Pedro Dalla Bernardina Wagner Meira Junior Virgilio Augusto Fernandes Almeida |
| Resumen: | As of 2018, YouTube, the major online video sharing website, hosts multiple channels promoting right-wing content. In this paper, we observe issues related to hate, violence and discriminatory bias in a dataset containing more than 7,000 videos and 17 million comments. We investigate similarities and differences between users’ comments and video content in a selection of right-wing channels and compare it to a baseline set using a three-layered approach, in which we analyze (a) lexicon, (b) topics and (c) implicit biases present in the texts. Among other results, our analyses show that right-wing channels tend to (a) contain a higher degree of words from “negative” semantic fields, (b) raise more topics related to war and terrorism, and (c) demonstrate more discriminatory bias against Muslims (in videos) and towards LGBT people (in comments). Our findings shed light not only into the collective conduct of the YouTube community promoting and consuming right-wing content, but also into the general behavior of YouTube users. |
| Abstract: | A partir de 2018, o YouTube, o principal site de compartilhamento de vídeos on-line, hospeda vários canais que promovem conteúdo de direita. Neste artigo, nós observar questões relacionadas ao ódio, violência e preconceito discriminatório em um conjunto de dados contendo mais de 7.000 vídeos e 17 milhões de comentários. Investigamos semelhanças e diferenças entre os usuários comentários e conteúdo de vídeo em uma seleção de canais de direita e compará-lo com um conjunto de linha de base usando uma abordagem de três camadas, em que analisamos (a) léxico, (b) tópicos e (c) preconceitos implícitos presente nos textos. Entre outros resultados, nossas análises mostram que canais de direita tendem a (a) conter um maior grau de palavras de campos semânticos “negativos”, (b) levantar mais tópicos relacionados a guerra e terrorismo, e (c) demonstrar preconceito mais discriminatório contra muçulmanos (em vídeos) e contra pessoas LGBT (em comentários). Nossas descobertas lançam luz não apenas sobre a conduta coletiva da comunidade do YouTube que promove e consome conteúdos de direita conteúdo, mas também no comportamento geral dos usuários do YouTube |
| Asunto: | Redes Sociais On-line Ciências Sociais Mineração de dados (Computação) |
| Idioma: | eng |
| País: | Brasil |
| Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Sigla da Institución: | UFMG |
| Departamento: | ICX - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
| Identificador DOI: | https://doi.org/10.1145/3201064.3201081 |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/73806 |
| Fecha del documento: | 2018 |
| metadata.dc.url.externa: | https://arxiv.org/abs/1804.04096 |
| metadata.dc.relation.ispartof: | ACM Conference on Web Science |
| Aparece en las colecciones: | Artigo de Evento |
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