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# Informática# Computación y lenguaje

Lenguaje mediático y representación de migrantes en Eslovenia

Un estudio sobre cómo los medios eslovenos retratan a los migrantes sirios y ucranianos.

― 7 minilectura


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Tabla de contenidos

La deshumanización es cuando un grupo de personas es visto o tratado como menos que humano. Esto puede causar fuertes sentimientos de división entre grupos y llevar a un trato injusto. El lenguaje juega un papel importante en cómo se muestran estos prejuicios y puede influir en cómo las personas piensan sobre los demás. Este estudio analiza cómo los medios de comunicación eslovenos retratan a los Migrantes de Siria y Ucrania durante dos crisis migratorias diferentes: la de 2015-16 debido a la guerra en Siria y la de 2022-23 tras la guerra en Ucrania.

Antecedentes

En la última década, ha habido olas significativas de migración hacia la Unión Europea (UE), especialmente desde Siria y Ucrania. En 2015-16, alrededor de 1.3 millones de personas huyeron a Europa debido al conflicto en Siria. Tras la invasión de Ucrania por parte de Rusia en 2022, aproximadamente 7.3 millones más buscaron refugio en Europa.

Durante estos dos eventos, la forma en que se hablaba de los migrantes de diferentes regiones en los medios fue diferente. El discurso sobre los migrantes sirios a menudo se enmarcaba como una amenaza a la seguridad, mientras que los migrantes ucranianos recibían una acogida más cálida. Estas diferencias probablemente se debieron a cuán similares se percibían a los ciudadanos de los países de la UE.

El Papel del Lenguaje

El lenguaje utilizado en los medios puede moldear las actitudes públicas hacia los migrantes. Un lenguaje negativo puede reforzar prejuicios y crear un ambiente hostil para las personas que huyen de conflictos. Es importante examinar cómo se expresan estas actitudes a través de palabras y frases en los artículos de noticias.

Metodología

En este estudio, analizamos artículos de noticias de dos períodos importantes de migración hacia Eslovenia. Nos enfocamos en artículos publicados entre agosto de 2015 y abril de 2016 durante la crisis siria y artículos desde febrero de 2022 hasta marzo de 2023 durante la crisis ucraniana. Utilizamos métodos computacionales del campo del procesamiento del lenguaje natural (NLP) para explorar cómo se describían a los migrantes en estos artículos.

Recopilación de Datos

Recopilamos una gran cantidad de artículos de noticias de varios medios eslovenos. Incluimos artículos que mencionaban ciertas palabras clave relacionadas con la migración para asegurarnos de que estábamos viendo contenido relevante. Nuestro análisis se basó en dos colecciones de artículos, una de cada período de migración.

Técnicas de Análisis

Usamos varias técnicas para analizar el lenguaje usado en estos artículos. Miramos el Análisis de Sentimientos, que mide el tono emocional del texto, y los embeddings de palabras, que nos ayudan a entender cómo se relacionan los diferentes conceptos en el lenguaje.

Análisis de Sentimientos

El análisis de sentimientos nos permite determinar si el lenguaje utilizado en los artículos es positivo, negativo o neutral. Al examinar el sentimiento expresado en los artículos, podemos obtener una visión de las actitudes generales hacia los migrantes durante cada crisis.

Embeddings de Palabras

Los embeddings de palabras son una forma de representar palabras de manera que capturen sus significados y relaciones entre sí. Al analizar las similitudes entre diferentes palabras, podemos ver cómo se discuten a los migrantes en relación con otros conceptos, como juicios morales o metáforas negativas.

Hallazgos

Cambios en las Actitudes

Nuestro análisis reveló algunas tendencias importantes en cómo se hablaba de los migrantes en los medios durante las dos crisis. Esperábamos que las actitudes hacia los migrantes fueran más positivas durante la crisis ucraniana en comparación con la crisis siria. Sin embargo, nuestros hallazgos mostraron un panorama más complejo.

  1. Valencia y Arousal:

    • El análisis mostró que el tono emocional de los artículos durante la crisis ucraniana no era necesariamente más positivo que durante la crisis siria. La valencia, que mide la positividad o negatividad del lenguaje, era en realidad ligeramente más baja para los migrantes ucranianos en ciertos contextos. Sin embargo, la intensidad emocional o arousal era mayor, indicando sentimientos más intensos expresados en los artículos.
  2. Lenguaje Deshumanizador:

    • Encontramos que el lenguaje que deshumaniza a los migrantes era más común en las discusiones sobre los migrantes sirios que en los ucranianos. Esto sugiere que, aunque las actitudes generales podrían haber sido más intensas durante el período ucraniano, no eran tan deshumanizadoras.
  3. Desagrado Moral:

    • Nuestro análisis mostró que el concepto de migrantes estaba asociado con desagrado moral en ambos períodos, pero la intensidad de esta asociación era menor al referirse a los migrantes ucranianos. Este hallazgo coincide con la idea de que los migrantes ucranianos eran vistos de manera más positiva, reflejando un sentido de humanidad compartida.
  4. Lenguaje Metafórico:

    • El uso de metáforas negativas, especialmente aquellas que comparan a los migrantes con plagas o animales, fue prevalente en las discusiones sobre los migrantes sirios. Si bien existieron tales metáforas para los migrantes ucranianos, no se usaron con tanta frecuencia, destacando una diferencia en cómo se retrataban a estos grupos en los medios.

Diferencias Entre Nacionalidades

Desglosamos nuestro análisis para comparar actitudes hacia los migrantes ucranianos específicamente y otros grupos.

  1. Representación Positiva de Ucranianos:

    • Los artículos que mencionaban a los migrantes ucranianos tendían a tener un lenguaje más positivo y mostraban mayor empatía que los artículos que discutían a migrantes de otros orígenes. Este hallazgo apoya la idea de que los migrantes ucranianos eran vistos más favorablemente debido a las similitudes percibidas con los ciudadanos eslovenos.
  2. Deshumanización de Migrantes No Ucranianos:

    • Por el contrario, los migrantes no ucranianos a menudo eran descritos con un lenguaje y metáforas más deshumanizadoras. Esta discrepancia sugiere un sesgo selectivo en cómo se retratan a los migrantes en los medios.

Conclusión

Este estudio destaca diferencias importantes en cómo los medios de comunicación eslovenos describieron a los migrantes de Siria y Ucrania durante dos crisis migratorias significativas. Mientras que las actitudes públicas hacia los migrantes ucranianos eran más positivas y menos deshumanizadoras que las hacia los migrantes sirios, aún había instancias de lenguaje y sentimiento negativos.

El lenguaje juega un papel vital en la formación de percepciones públicas, y la forma en que se describen a los migrantes puede llevar a diferentes niveles de aceptación y empatía. A medida que la migración sigue siendo un tema significativo en Europa, entender el lenguaje que rodea estos temas es crucial para fomentar una respuesta más justa y compasiva hacia todas las personas que buscan refugio.

Direcciones para la Investigación Futura

La investigación futura podría beneficiarse de examinar otros aspectos del discurso sobre migración, incluyendo diferencias en la representación a través de diversas fuentes de medios y el impacto de términos específicos utilizados para describir a los migrantes. Además, estudios adicionales podrían explorar cómo estas actitudes han evolucionado con el tiempo a la luz de los cambios en los paisajes políticos y en el sentimiento público hacia la migración.

Al realizar esta investigación, podemos entender mejor no solo los prejuicios presentes en las representaciones mediáticas, sino también cómo estas representaciones pueden influir en las opiniones públicas y en las políticas relacionadas con la migración en Eslovenia y más allá.

Fuente original

Título: A Computational Analysis of the Dehumanisation of Migrants from Syria and Ukraine in Slovene News Media

Resumen: Dehumanisation involves the perception and or treatment of a social group's members as less than human. This phenomenon is rarely addressed with computational linguistic techniques. We adapt a recently proposed approach for English, making it easier to transfer to other languages and to evaluate, introducing a new sentiment resource, the use of zero-shot cross-lingual valence and arousal detection, and a new method for statistical significance testing. We then apply it to study attitudes to migration expressed in Slovene newspapers, to examine changes in the Slovene discourse on migration between the 2015-16 migration crisis following the war in Syria and the 2022-23 period following the war in Ukraine. We find that while this discourse became more negative and more intense over time, it is less dehumanising when specifically addressing Ukrainian migrants compared to others.

Autores: Jaya Caporusso, Damar Hoogland, Mojca Brglez, Boshko Koloski, Matthew Purver, Senja Pollak

Última actualización: 2024-04-10 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2404.07036

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2404.07036

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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