De nombreux sentiments anti-asiatiques totalement injustifiés aux États-Unis et ailleurs sont apparus sur les réseaux sociaux depuis l'émergence de la pandémie de COVID-19, qui avait sa source d'origine à Wuhan, Chine, mais c'est un problème mondial auquel nous devons tous faire face. Des chercheurs de Chine et des États-Unis ont étudié comment cette xénophobie peut être classée sur une plate-forme de médias sociaux particulièrement importante, Twitter, en vue de comprendre la meilleure façon de l'aborder.

Écrire dans le Journal international de la science des systèmes de société , Peng Zhao et Xin Wang du Big Data and AI Lab, IntelligentRabbit LLC, New Jersey et Xi Chen de la School of Humanity and Law, Université de génie civil et d'architecture de Pékin, suggèrent que l'apprentissage en profondeur peut être utilisé pour enquêter sur le sentiment du public concernant l'opinion politique et la diversité géographique.

L'équipe a développé une nouvelle méthode pour classer les utilisateurs de Twitter qui publient des mises à jour avec un sentiment anti-asiatique lié à la pandémie. Ils ont utilisé un nouvel ensemble de données pour suivre les utilisateurs sur la base de 10 millions de tweets. Il a été possible d'utiliser le sentiment connu entourant les élections américaines et les géolocalisations. « Le résultat empirique indique que les sentiments politiques et les résultats des élections au niveau du comté contribuent de manière significative à la construction du modèle, " écrit l'équipe. Ils ont formé un modèle de réseau de neurones profonds (DNN) avec les données de plus de 190, 000 utilisateurs de Twitter et ont été en mesure de classer leur activité Twitter en tant que « haine » ou « non-haine » avec une précision de 61 %, les rapports de l'équipe.

Une telle classification devrait être suffisante pour guider d'autres systèmes de classification et une intervention manuelle pour déterminer les utilisateurs exprimant des sentiments xénophobes. Cela pourrait ensuite être utilisé pour décider si un utilisateur donné devrait être responsable d'une enquête plus approfondie, suspension, ou l'éducation. L'équipe souligne que le sentiment anti-asiatique ne se limite pas à la plate-forme Twitter ni aux États-Unis, il est visible sur toutes les plateformes, y compris Facebook, Instagram, Youtube, et d'autres avec des commentaires et des publications du monde entier. En tant que tel, l'équipe ajoute que l'extraction des fonctionnalités des autres plates-formes :images, voix, et des vidéos seront également utiles pour fournir une compréhension multidimensionnelle de la xénophobie anti-asiatique et de la haine en ligne dans le contexte du COVID-19 au niveau mondial.