La categorización del discurso anti-musulmán en Twitter en el contexto español

En lo que llevamos del año 2023, el discurso anti-musulmán en redes sociales ha pasado del 20% (detectado en 2022) al 25%, posicionándose en tercer lugar frente a los otros tipos de discurso de odio clasificados por OBERAXE. Este dato justifica la necesidad de estudiar en profundidad el discurso islamófobo en línea. Con tal fin, este trabajo incluye un análisis de los mensajes publicados en Twitter sobre el islam y la comunidad musulmana en español, publicados en España entre el 1 de enero de 2010 y el 31 de diciembre de 2022, confirmando una importante muestra de análisis (N=21.326 tweets). Concretamente, se procedió a realizar un análisis del lenguaje intolerante de carácter anti-musulmán presente en los tweets basada en la adaptación del instrumento creado y validado por Valdez Apolo et al. (2019), las categorías de Alcantara-Plá y Ruiz-Sánchez (2017) y Kurić (2022) frente al rechazo de la población musulmana y los indicadores usados por el Observatorio de la Islamofobia en los Medios para identificar la islamofobia en la prensa. Adicional a este primer análisis, el estudio incluyó también la aplicación de un método Delphi con expertos para su verificación. El establecimiento de estas categorías pretende buscar una relación directa con los procesos de categorización social descritos por Allport, definiéndola como una función cognitiva que permite organizar y simplificar la información que viene del mundo social, infiriendo atributos de las personas que componen los grupos (Allport, 1954). Por último, se realizó un análisis de los mensajes que fueron clasificados con lenguaje islamófobo y anti-musulman mediante la API de Perspective para obtener los índices de toxicidad, con el objetivo de establecer la capacidad del aplicativo para identificar este tipo de discurso intolerante tan especifico. Los resultados mostraron que un total de 6023 mensajes fueron identificados plenamente como contenido islamófobo (28,2% del total de la muestra), de los cuales 2475 fueron etiquetados como odio irracional y explicito. Este tipo de mensajes, que revelan un rechazo sin fundamentos y hostilidad hacia aquellos percibidos como musulmanes, constituyen una parte significativa del discurso analizado. Adicionalmente se encontraron retoricas de invasión, terrorismo y delincuencia fuertemente asociadas a la población musulmana. En lo que respecta a los resultados arrojados por la API perspective, evidencian la baja eficacia de esta aplicación para detectar el discurso de odio islamófobo, planteando la necesidad de crear un detector de discurso islamófobo y anti-musulmán diseñado específicamente para este fin.