| Revista: | Cuadernos.info |
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| Número de sistema: | 000593542 |
| ISSN: | 0719-367X |
| Autores: | Sánchez Sánchez, Ana M.1 Ruiz Muñoz, David2 Sánchez Sánchez, Francisca J.1 |
| Instituciones: | 1Universidad Pablo de Olavide, Sevilla, Andalucía. España 2Junta de Andalucía, Sevilla. España |
| Año: | 2023 |
| Número: | 56 |
| Paginación: | 89-116 |
| País: | Chile |
| Idioma: | Inglés |
| Resumen en español | El crecimiento del número de usuarios de las redes sociales ha conllevado el correspondiente aumento de la difusión del discurso de odio en estas plataformas, dando lugar a un problema creciente y poco estudiado. El estudio bibliométrico buscó examinar la tendencia de la investigación e identificar a los autores más productivos, a las instituciones más activas, a los países líderes y los mecanismos virtuales de control del discurso de odio más empleados mediante el análisis de 576 publicaciones relevantes de la base de datos Scopus publicadas entre 2016-2022. Los hallazgos mostraron un aumento de las publicaciones y que la India es el país líder en investigación sobre mecanismos virtuales de control del discurso de odio. El deep learning y el natural language processing systems fueron identificados como los mecanismos de control más empleados. El estudio sugiere que la investigación futura debería centrarse en la colaboración multidisciplinar y en mecanismos de control válidos para diferentes idiomas. El artículo proporciona una visión general del estado actual de la investigación en este campo y sirve de guía para autores e instituciones en sus estrategias de investigación y colaboración. |
| Resumen en portugués | O crescimento do número de usuários das redes sociais tem levado a um correspondente aumento da propagação do discurso de ódio nestas plataformas, dando origem a um problema crescente e pouco estudado. O estudo bibliométrico teve como objetivo examinar a tendência da pesquisa e identificar os autores mais produtivos, as instituições mais ativas, os países líderes e os mecanismos virtuais de controle do discurso de ódio mais utilizados, analisando 576 publicações relevantes da base de dados Scopus publicadas entre 2016-2022. Os resultados mostraram um aumento nas publicações e que a Índia é o principal país para pesquisas sobre mecanismos virtuais de controle do discurso de ódio. O Deep Learning e Natural Language Processing Systems foram identificados como os mecanismos de controle mais comumente usados. O estudo sugere que as pesquisas futuras devem se concentrar na colaboração multidisciplinar e nos mecanismos de controle válidos para diferentes idiomas. O documento fornece uma visão geral do estado atual da pesquisa neste campo e serve como um guia para autores e instituições em suas estratégias de pesquisa e colaboração. |
| Resumen en inglés | The growth in the number of social media users has resulted in a corresponding rise in the spread of hate speech on these platforms, leading to a growing, but little studied, problem. The bibliometric study aimed to examine the research trend and identify the most productive authors, the most active institutions, the leading countries and the most employed virtual hate speech control mechanisms by analyzing 576 relevant publications from the Scopus database published between 2016-2022. The findings showed an increase in publication and India as a leading country/region in research on virtual hate speech control mechanisms. Deep learning and natural language processing systems were identified as the most commonly used control mechanisms. Based on the results, it is recommended that future researchers focus on multidisciplinary collaboration and valid mechanisms for different languages. This paper provides a general overview of the current state of research in this field and serves as a guide for authors and institutions in their research and collaboration strategies. |
| Palabras clave: | Discurso de odio, Redes sociales, Detección, Aprendizaje automático, Aprendizaje profundo, Sistemas de procesamiento de lenguaje natural, Análisis bibliométrico |
| Keyword: | Hate speech, Social media, Detection, Machine learning, Deep learning, Natural language processing systems, Bibliometric analysis |
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