Base de odio

Hatebase es un proyecto conjunto del Proyecto Sentinel para la Prevención del Genocidio y el Proyecto de Datos Oscuros , descrito en su sitio web como un "repositorio en línea de discursos de odio estructurados, multilingües y basados ​​en el uso". Utiliza el análisis de texto de discursos y contenido escrito (incluidas transcripciones de radio, transcripciones de contenido web hablado, tuits y artículos) y la identificación de patrones de discurso de odio para predecir posibles actos de violencia regional. ^{[ 1 ]}

La introducción de Hatebase se anunció en el blog del Proyecto Sentinel el 25 de marzo de 2013. ^{[ 2 ] [ 3 ]} La iniciativa está liderada por Timothy Quinn del Proyecto Dark Data . ^{[ 4 ] [ 2 ]}

En un artículo para Foreign Policy , Joshua Keating describió Hatebase de la siguiente manera: «Hatebase tiene dos características principales. La primera es una interfaz similar a la de Wikipedia que permite a los usuarios identificar términos de discurso de odio por región y el grupo al que se refieren. Esto podría ser útil para los investigadores, pero los desarrolladores de Hatebase están especialmente entusiasmados con la segunda característica principal, que permite a los usuarios identificar casos en los que han escuchado estos términos». ^{[ 5 ]} El ejemplo del genocidio de Ruanda se citó en ese artículo y también en un artículo sobre Hatebase en Maclean's : en los meses previos al genocidio , las estaciones de radio intentaron deshumanizar a los tutsis para convertirlos en hutus refiriéndose repetidamente a ellos como cucarachas . ^{[ 4 ]}

El enfoque regional y multilingüe del sitio se consideró particularmente útil para identificar palabras que podrían interpretarse como odio en algunos idiomas y contextos, pero que los forasteros desconocerían, como la palabra "sakkiliya" en cingalés (el idioma de Sri Lanka ) utilizada para referirse a una persona tamil como "una persona muy antihigiénica o inculta" ^{[ 6 ]} o la referencia a los tutsis como cucarachas por parte de las estaciones de radio ruandesas, que un forastero podría simplemente considerar evidencia de que la región estaba sufriendo una infestación literal de cucarachas. ^{[ 7 ] [ 5 ]} Esto se relaciona con el desafío de identificar usos sutilmente diferentes de las mismas palabras o similares, una de las cuales connota odio y la otra no. ^{[ 5 ]} En el contexto del lenguaje que equipara a los humanos con la contaminación o las manchas, esto también se llama el problema de la mancha humana .

Otro desafío relacionado es controlar el nivel ambiental de discurso de odio casual en la sociedad (como los comentarios de YouTube ): en algunas sociedades y contextos, el lenguaje de odio puede no ir acompañado ni seguido de violencia, mientras que en otros sí. Por esta razón, la evidencia solo se consideró valiosa en conjunto con otra evidencia sobre el riesgo y la amenaza de violencia, y el proyecto concentró sus esfuerzos en mapear el discurso de odio en regiones con antecedentes de violencia. ^{[ 5 ]}

Hatebase proporcionó una interfaz de programación de aplicaciones (API) , que ahora está descontinuada, ^{[ 1 ]} y un envoltorio/SDK de PHP está disponible en GitHub . ^{[ 8 ]} Se puede encontrar información sobre la API en Programmable Web ^{[ 9 ]} y Mashape. ^{[ 10 ]}

El lanzamiento de Hatebase fue reseñado en la revista Wired ^{[ 6 ]} y la historia fue retomada y discutida en Slashdot . ^{[ 11 ]} Hatebase también fue reseñado en Metro News , una publicación canadiense . ^{[ 7 ]} Asimismo, fue reseñado en el semanario canadiense Maclean's . ^{[ 4 ]}

Joshua Keating escribió un artículo sobre Hatebase para Foreign Policy . ^{[ 5 ]} Una semana después, la revista publicó una carta de respuesta de Gwyneth Sutherlin, candidata a doctora en la Universidad de Bradford , en la que señalaba posibles problemas y limitaciones del enfoque utilizado por Hatebase. ^{[ 12 ]}

El 10 de septiembre de 2019, TechCrunch publicó un artículo sobre Hatebase titulado "Hatebase cataloga el discurso de odio del mundo en tiempo real para que no tengas que hacerlo tú". ^{[ 13 ]}

• Sitio web oficial