RT Conference Proceedings
T1 COVID-19 y sinofobia en Twitter: Un análisis de los discursos anti-China durante la pandemia
A1 Rebollo Díaz, Carolina
A1 Taboada Villamarín, Alba
AB This paper was presented at the I International Workshop on Conspiracy theories and hate speech online: Comparison of patterns in narratives and social media about Covid 19, immigrants, refugees and LGTBIQ+ people. Universidad de Huelva, July 12 14, 2023 (https://eventos.uhu.es/99642/detail/i-international-workshop-nonconspirahate-project.html).The COVID-19 pandemic brought with it increased discrimination and hatred towards the Asian community, especially those of Chinese origin, as well as the spread of conspiracy theories pointing to China as responsible for the creation and spread of the virus. The use of terms such as ‘Chinese virus’ in both public discourse and social media resulted in the stigmatisation of this community. In this paper, we examine the predominant anti-Chinese discourses on Twitter and how they have evolved over the course of the pandemic. A set of three million English-language tweets mentioning the words ‘Covid’ and ‘China’, ‘Chinese’ or ‘Wuhan’ were extracted from January 2020 to December 2022. The methodology used to classify the data was based on machine learning techniques, using supervised neural network models and the LDA algorithm for topic modelling. Subsequently, an in-depth analysis of the thematic clusters identified was carried out to discern the different discourses and narratives, as well as their propagation over the years studied. From the thematic modelling we identified ten clusters containing discourses on Chinese imperialism, geopolitical tensions with other countries, the origins of and responsibility for the pandemic, censorship and lack of freedom in China, and political alliances and conspiracies against the US government. The results also suggest a variation in sinophobic discourses as different waves of the pandemic occurred, mainly influenced by political events such as the US presidential election in 2020 or the Russia-Ukraine conflict in the last period analysed.The paper is part of the I+D+i Project titled "Conspiracy Theories and Hate Speech Online: Comparison of Patterns in Narratives and social networks about COVID-19, immigrants, refugees, and LGBTI people [NON-CONSPIRA-HATE!]", PID2021-123983OB-I00, funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033/ and by "ERDF/EU." (https://eseis.es/investigacion/discursos-de-odio/discursos-odio-tc). It also is part of the I+D+i Project 'CONCERN‘ “Confianza, sistemas científicos y negacionismo. Factores sociales de la vacunación en contextos epidémicos”, PID2020-115095RB-I00, funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033. We are also grateful for the support of our research group: "Estudios Sociales E Intervención Social" (GrupoESEIS), and the research center "Pensamiento Contemporáneo e Innovación para el Desarrollo Social" (COIDESO), and the Applied Computational Social Science Lab, CISCOA-Lab, at the University of Huelva.
AB Esta comunicación fue presentada en el I Workshop Internacional sobre Teorías de la conspiración y discursos delodio online: Comparación de patrones en narrativas y medios sociales sobre COVID-19, inmigrantes, refugiados y personas LGTBIQ+. Universidad de Huelva, 12 14 de julio de 2023 (https://eventos.uhu.es/99642/detail/i-international-workshop-nonconspirahate-project.html).La pandemia por COVID-19 trajo consigo un aumento de discriminación y odio hacia la comunidad asiática, especialmente aquella de origen chino, así como la propagación de teorías de conspiración que señalaban a China como responsable de la creación y difusión del virus. El empleo de términos como "virus chino", difundidos tanto en discursos públicos como en redes sociales, resultó en la estigmatización de esta comunidad. En este trabajo, examinaremos los discursos anti-chinos predominantes en Twitter y cómo han evolucionado a lo largo del transcurso de la pandemia. Se extrajo un conjunto de tres millones de tuits en inglés que mencionaban las palabras "Covid" y "China", "Chinese" o "Wuhan" desde enero de 2020 hasta diciembre de 2022. La metodología empleada para clasificar los datos se basó en técnicas de aprendizaje automático, utilizando modelos de redes neuronales supervisadas y el algoritmo LDA para el modelado de temas. Posteriormente, se realizó un análisis en profundidad de los grupos temáticos identificados para discernir los distintos discursos y narrativas, así como su propagación a lo largo de los años estudiados. A partir del modelado de temas identificamos diez clústeres que contenían discursos sobre el imperialismo chino, las tensiones geopolíticas con otros países, los orígenes y la responsabilidad de la pandemia, la censura y falta de libertad en China y las alianzas políticas y conspiraciones contra el gobierno estadounidense. Los resultados también sugieren una variación en los discursos sinófobos a medida que las distintas olas de la pandemia se sucedían, principalmente influenciados por eventos políticos como las elecciones presidenciales de Estados Unidos en 2020 o el conflicto entre Rusia y Ucrania en el último período analizado.El trabajo forma parte del proyecto I+D+i «Teorías de la conspiración y discursos de odio en Internet: Comparación de pautas en las narrativas y las redes sociales sobre el COVID-19, inmigrantes, refugiados, y personas LGBTI [NON-CONSPIRA-HATE!]», PID2021-123983OB-I00, financiado por MCIN/AEI/10.13039/501100011033/ y por “ERDF/EU”. (https://eseis.es/investigacion/discursos-de-odio/discursos-odio-tc). También es parte del proyecto I+D+i 'CONCERN‘ “Confianza, sistemas científicos y negacionismo. Factores sociales de la vacunación en contextos epidémicos”, PID2020-115095RB-I00, financiado por MCIN/AEI/10.13039/501100011033. También agradecemos el apoyo de nuestro grupo de investigación: «Estudios Sociales E Intervención Social» (GrupoESEIS), del centro de investigación “Pensamiento Contemporáneo e Innovación para el Desarrollo Social” (COIDESO), y del Laboratorio de Ciencias Sociales Computacionales Aplicadas, CISCOA-Lab, de la Universidad de Huelva.
YR 2023
FD 2023
LK https://hdl.handle.net/10272/24528
UL https://hdl.handle.net/10272/24528
LA eng
NO Rebollo Díaz, C., Taboada Villamarín, A.: "COVID-19 y sinofobia en Twitter: Un análisis de los discursos anti-China durante la pandemia". II International Workshop on Methodological Advances and Applications in Sciences. Huelva, 12-14 de julio de 2023
NO Esta comunicación fue presentada en el I Workshop Internacional sobre Teorías de la conspiración y discursos delodio online: Comparación de patrones en narrativas y medios sociales sobre COVID-19, inmigrantes, refugiados y personas LGTBIQ+. Universidad de Huelva, 12 14 de julio de 2023 (https://eventos.uhu.es/99642/detail/i-international-workshop-nonconspirahate-project.html). La pandemia por COVID-19 trajo consigo un aumento de discriminación y odio hacia la comunidad asiática, especialmente aquella de origen chino, así como la propagación de teorías de conspiración que señalaban a China como responsable de la creación y difusión del virus. El empleo de términos como "virus chino", difundidos tanto en discursos públicos como en redes sociales, resultó en la estigmatización de esta comunidad. En este trabajo, examinaremos los discursos anti-chinos predominantes en Twitter y cómo han evolucionado a lo largo del transcurso de la pandemia. Se extrajo un conjunto de tres millones de tuits en inglés que mencionaban las palabras "Covid" y "China", "Chinese" o "Wuhan" desde enero de 2020 hasta diciembre de 2022. La metodología empleada para clasificar los datos se basó en técnicas de aprendizaje automático, utilizando modelos de redes neuronales supervisadas y el algoritmo LDA para el modelado de temas. Posteriormente, se realizó un análisis en profundidad de los grupos temáticos identificados para discernir los distintos discursos y narrativas, así como su propagación a lo largo de los años estudiados. A partir del modelado de temas identificamos diez clústeres que contenían discursos sobre el imperialismo chino, las tensiones geopolíticas con otros países, los orígenes y la responsabilidad de la pandemia, la censura y falta de libertad en China y las alianzas políticas y conspiraciones contra el gobierno estadounidense. Los resultados también sugieren una variación en los discursos sinófobos a medida que las distintas olas de la pandemia se sucedían, principalmente influenciados por eventos políticos como las elecciones presidenciales de Estados Unidos en 2020 o el conflicto entre Rusia y Ucrania en el último período analizado. El trabajo forma parte del proyecto I+D+i «Teorías de la conspiración y discursos de odio en Internet: Comparación de pautas en las narrativas y las redes sociales sobre el COVID-19, inmigrantes, refugiados, y personas LGBTI [NON-CONSPIRA-HATE!]», PID2021-123983OB-I00, financiado por MCIN/AEI/10.13039/501100011033/ y por “ERDF/EU”. (https://eseis.es/investigacion/discursos-de-odio/discursos-odio-tc). También es parte del proyecto I+D+i 'CONCERN‘ “Confianza, sistemas científicos y negacionismo. Factores sociales de la vacunación en contextos epidémicos”, PID2020-115095RB-I00, financiado por MCIN/AEI/10.13039/501100011033. También agradecemos el apoyo de nuestro grupo de investigación: «Estudios Sociales E Intervención Social» (GrupoESEIS), del centro de investigación “Pensamiento Contemporáneo e Innovación para el Desarrollo Social” (COIDESO), y del Laboratorio de Ciencias Sociales Computacionales Aplicadas, CISCOA-Lab, de la Universidad de Huelva.
NO Proyecto PID2021-123983OB-I0 [NON-CONSPIRA-HATE!], financiado por MCIN/AEI/10.13039/501100011033/ y por ERDF/EU. Y Proyecto PID2020-115095RB-I00 [CONCERN], financiado por MCIN/AEI/10.13039/501100011033
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Huelva
RD 28 may 2026