Selon une étude inédite, les villes avec une incidence plus élevée d'un certain type de tweets racistes ont signalé plus de crimes haineux réels liés à la race, ethnie, et d'origine nationale.

Une équipe de recherche de l'Université de New York a analysé l'emplacement et les caractéristiques linguistiques de 532 millions de tweets publiés entre 2011 et 2016. Ils ont formé un modèle d'apprentissage automatique - une forme d'intelligence artificielle - pour identifier et analyser deux types de tweets :ceux qui sont ciblés - directement épousant des opinions discriminatoires – et celles qui sont auto-récitatives – décrivant ou commentant des remarques ou des actes discriminatoires. L'équipe a comparé la prévalence de chaque type de tweet discriminatoire au nombre de crimes haineux réels signalés au cours de la même période dans ces mêmes villes.

La recherche a été dirigée par Rumi Chunara, professeur adjoint d'informatique et d'ingénierie à la NYU Tandon School of Engineering et biostatistics au NYU College of Global Public Health, et Stéphanie Cook, professeur adjoint de biostatistique et de sciences sociales et comportementales au NYU College of Global Public Health.

"Nous avons trouvé que plus ciblé, tweets discriminatoires publiés dans une ville liés à un nombre plus élevé de crimes haineux, " a déclaré Chunara. " Cette tendance à travers différents types de villes (par exemple, Urbain, rural, grand, et petit) confirme la nécessité d'étudier plus spécifiquement comment différents types de discours discriminatoires en ligne peuvent contribuer à des conséquences dans le monde physique."

L'analyse a inclus des villes avec un large éventail d'urbanisation, divers degrés de diversité de la population, et différents niveaux d'utilisation des médias sociaux. L'équipe a limité l'ensemble de données aux tweets et aux délits biaisés décrivant ou motivés par la race, discrimination fondée sur l'origine ethnique ou nationale. Les crimes haineux sont classés et suivis par le Federal Bureau of Investigation, et les crimes motivés par la race, ethnie, ou d'origine nationale représentent la plus grande proportion de crimes haineux dans le pays. Les statistiques sur les crimes liés à l'orientation sexuelle n'étaient pas disponibles dans toutes les villes, bien que les chercheurs aient déjà étudié cette forme de biais.

Le groupe a également identifié un ensemble de termes et d'expressions discriminatoires couramment utilisés sur les réseaux sociaux à travers le pays, ainsi que des termes spécifiques à une ville ou une région particulière. Ces informations pourraient s'avérer utiles pour identifier les groupes susceptibles d'être des cibles plus probables de crimes à motivation raciale et de types de discrimination dans différents endroits. Alors que la plupart des tweets inclus dans cette analyse ont été générés par des utilisateurs réels de Twitter, l'équipe a découvert qu'en moyenne 8 % des tweets contenant un langage discriminatoire ciblé étaient générés par des bots.

Il y avait une relation négative entre la proportion de tweets de discrimination fondée sur la race/l'ethnicité/l'origine nationale qui étaient des auto-narrations d'expériences et le nombre de crimes basés sur les mêmes préjugés dans les villes. Chunara a noté que si les expériences de discrimination dans le monde réel sont des facteurs de stress psychologique connus avec des conséquences sanitaires et sociales, les implications de l'exposition en ligne à différents types de discrimination en ligne :par exemple, besoin d'une étude plus approfondie.

Ces résultats représentent l'un des plus importants, les analyses les plus complètes des publications discriminatoires sur les réseaux sociaux et des crimes de préjugés réels dans ce pays, bien que les chercheurs soulignent que les mécanismes causals spécifiques entre le discours de haine sur les réseaux sociaux et les actes de violence réels doivent être explorés.