S04-17 06

Narrativas y contra narrativas feministas en social media. Análisis de las conversaciones con significantes misóginos en Twitter, Facebook e Instagram

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Metzeri Sánchez MezaUniversitat de Lleida
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Lluïsa Schlesier CorralesUniversidad Autónoma de Barcelona
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Guillem Suau-GomilaUniversitat de Lleida

Enfoque

Los social media han propiciado un escenario de desintermediación periodística (Pont-Sorribes y Suau-Gomila, 2019) y se han constituido en un elemento central de la esfera pública, hasta el punto de vertebrar la esfera pública digital de las sociedades occidentales contemporáneas (Sampedro y Martínez-Avidad, 2018). En este contexto, las redes sociales juegan un doble papel simultaneo, por un lado son un canal de difusión y un altavoz del odio y la hostilidad contra las mujeres, en general y contra el movimiento feminista, en particular (Martínez-Valerio, 2023; Piñeiro-Otero y Martínez-Rolán, 2021; Valdez-Apolo et al., 2020), por otro lado, son una herramienta muy útil para fomentar la sororidad y para concienciar a la sociedad de la importancia de alcanzar la igualdad de género real (Gas-Barrachina, 2019; Ramírez-Morales, 2019; Aránguez-Sánchez, 2019; Sola-Morales y Quiroz-Carvajal, 2021). Aglutinando estas dos perspectivas teóricas, el principal objetivo de la presente investigación es analizar tanto los discursos misóginos como la reapropiación feminista que se construyen a partir de los siguientes significantes #Feminazis, #Puta, #Zorra y ‘Mujer AND Fregar’ en Twitter, Facebook e Instagram. La muestra ha sido obtenida con los softwares especializados Node XL Pro, para el caso de Twitter y con Crowdtangle para Facebook e Instagram y está compuesta por 1.000 publicaciones emitidas entre el 1 de enero de 2020 y el 16 de octubre de 2022. Los resultados permiten constatar que, a pesar de utilizar significantes marcadamente misóginos, hay una mayor proporción de discursos feministas que no de odio con estas palabras clave. Es decir, el movimiento feminista ha reinterpretado estos significantes y los emplea para generar conciencia y mostrar su apoyo a las mujeres víctimas de violencia machista, mientras que el odio misógino en redes sociales no se difunde con significantes tan marcados, sino a través de otras fórmulas como la sátira, el humor o la banalización (Piñero-Otero y Martínez-Rolán, 2021).

Preguntas y comentarios al autor/es

Hay 06 comentarios en esta ponencia

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      María Romero Calmache

      Comentó el 12/04/2023 a las 11:02:14

      En primer lugar, enhorabuena por vuestra investigación. Sin duda, es un objeto más que interesante, cuyo análisis es completamente necesario. Comentáis que Facebook es la plataforma donde más se difunde el contenido de carácter misógino y machista. Me pregunto si tenéis alguna hipótesis sobre la razón por la que esto es así y si tiene que ver con el tipo de contenido y conversaciones que se generan en esta red social o si, sencillamente, es por el perfil de usuario. También me gustaría saber, cuál es vuestra opinión sobre las fórmulas que podría usar una empresa como Meta para frenar de alguna manera esa viralidad que comentáis en Facebook. Muchas gracias por vuestra atención y un cordial saludo.

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        Guillem Suau-Gomila

        Comentó el 12/04/2023 a las 12:03:58

        Estimada María,
        Muchas gracias por las cuestiones que nos planteas. En relación con la primera pregunta, es difícil saber a ciencia cierta porque el contenido de carácter misógino se viraliza más en Facebook que en otras plataformas, pero, es posible que las propias características de la plataforma ayuden a ello. Es decir, la lógica del timeline de Twitter hace que todo lo que se publica en esta red sea potencialmente público y alcance un impacto elevado, en Facebook la viralidad media de los mensajes no es tan elevada y no esta tan sometida al escrutinio público y al debate, esto puede hacer que sea un ‘espacio seguro’ para expresar ideas extremistas y rechazadas por la sociedad, es decir, en cierta manera puede ser que en Twitter o Instagram haya una cierta espiral del silencio menos presente en Facebook. Aunque esto es sólo una hipótesis aun sin explorar por nuestra parte. En cuanto a como combatir desde Meta la viralidad de los discursos de odio, es muy sencillo cuando estos contienen insultos graves o amenazas, el propio algoritmo lo puede detectar y eliminar en cuanto el contenido empieza a recibir denuncias de otros usuarios de la plataforma. Sin embargo, con los contenidos en formato meme de desprecio, banalización, etc. es más complicado lidiar y de hecho, este es un factor importante en el momento de interpretar los resultados que hemos obtenido en la investigación.
        Quedo a tu disposición para cualquier otra cuestión.
        Un saludo,

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      José Carlos Jiménez Revuelta

      Comentó el 11/04/2023 a las 23:50:35

      Saludos Metzeri, Lluïsa y Guillem enhorabuena por vuestra ponencia y muy interesante y trabajado vuestro análisis. Quisiera preguntaros acerca de si creéis que se pueden realizar inferencias sociológicas generacionales no solo analizando la red social sino los diferentes perfiles de usuarios tipo de la red social. Por ejemplo, aunque no dispongo de los datos, puedo suponer que el usuario promedio de instagram puede ser más joven que el de twitter o facebook. Además quería preguntaros a través de las comunidades identitarias que pudieran estar formandose en esas redes entorno a los discursos de odio. Un saludo cordial

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        Guillem Suau-Gomila

        Comentó el 12/04/2023 a las 17:32:36

        Estimado José Carlos, muchas gracias por tu pregunta. Efectivamente Instagram es la plataforma que tiene el perfil de usuarios más joven de las tres analizadas, mientras que en Facebook encontramos a los usuarios más sénior. Por tanto y aunque es una vía que no hemos explorado, es posible que se puedan hacer inferencias generacionales en los resultados obtenidos, en este sentido, lo que si hemos constatado es que las feministas que más viralidad logran en Instagram tienen perfiles muy jóvenes, de entre 16 y 24 años aproximadamente. La segunda cuestión es algo que estamos empezando a monitorizar, principalmente en Twitter por las características de Node XL Pro y estamos detectando que los perfiles que más viralizan los discursos de odio forman un clúster interrelacionado con otros perfiles vinculados a ideologías conservadoras. Un saludo.

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      Yazmín Elizabeth Durán Villeda

      Comentó el 11/04/2023 a las 23:28:41

      Buen día, les felicito por su ponencia, me parecieron muy interesantes sus resultados y creo que vienen a actualizar precisamente la literatura al respecto. Mi duda sobre el resultado obtenido por plataforma, es si consideran que las cohortes de edad tienen influencia sobre los mismos, es decir, que ciertos grupos de edad usan instagram y ciertos grupos de edad usan facebook, etc.
      También me gustaría conocer los obstáculos a los que se enfrentaron al analizar estas tres redes sociales.
      Muchas gracias por su atención

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        Guillem Suau-Gomila

        Comentó el 12/04/2023 a las 17:39:56

        Hola Yazmín, muchas gracias por tu pregunta. Lo que hemos detectado en relación con los grupos de edad es que Instagram es la plataforma que tiene el perfil de usuarios más joven de las tres analizadas, mientras que en Facebook encontramos a los usuarios más sénior. Por tanto, es posible que se puedan hacer inferencias generacionales en los resultados obtenidos. En este sentido, lo que si hemos constatado es que las feministas que más viralidad logran en Instagram tienen perfiles, de entre 16 y 24 años aproximadamente, es decir, muy jóvenes. Respecto a la segunda cuestión, cuando se trabaja con plataformas sociales una de las partes más complejas es la extracción sistematizada y el procesamiento de los datos. Esto nos ha obligado a usar dos softwares diferentes Node XL para Twitter y Crowdtangle (de la propia Meta) para Facebook e Instagram, a filtrar la muestra con varios parámetros para evitar ruido y a procesar los datos en Excel para poder compartir los datos con un programa de fácil legibilidad. Una vez realizado este proceso, aunque cada plataforma tiene sus peculiaridades, ha sido relativamente sencillo poder analizarlas. Un saludo.


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