Online abuse and threats towards politicians have become a significant concern in the Netherlands, like in many other countries across the world. This paper analyses gender differences in abuse received by Dutch politicians on Twitter, while taking into account the possible additional impact of ethnic minority status. All tweets directed at party leaders throughout the entire year of 2022 were collected. The effect of gender and ethnic minority status were estimated for six different linguistic measures of abuse, namely, toxicity, severe toxicity, identity attacks, profanity, insults, and threats. Contrary to expectations, male politicians received higher levels of all forms of abuse, with the exception of threats, for which no significant gender difference was found. Significant interaction effects between gender and ethnic minority status were found for a number of abuse measures. In the case of severe toxicity, identity attacks, and profanity, female ethnic minority politicians were more severely impacted than their ethnic majority female colleagues, but not worse than male politicians. Finally, female ethnic minority politicians received the highest levels of threats compared to all groups. Given that online abuse and threats are reported to have a negative effect on political participation and retention, these results are particularly worrying.


翻译:网络辱骂和威胁对政客的影响已成为荷兰乃至全球多国面临的重大关切。本文分析了推特平台上荷兰政客遭受网络辱骂的性别差异,同时考虑了少数族裔身份可能产生的额外影响。研究收集了2022年全年所有针对政党领袖的推文,通过六种不同语言维度(毒性、严重毒性、身份攻击、污言秽语、侮辱及威胁)评估性别与少数族裔身份的作用。结果显示:男性政客在除威胁以外的所有辱骂类型中均承受更高水平攻击,而威胁性内容方面未发现显著性别差异;在部分辱骂指标中,性别与少数族裔身份存在显著交互效应。具体而言,少数族裔女性政客在严重毒性、身份攻击及污言秽语方面较主流族裔女性同行受害更严重,但未超过男性政客。值得注意的是,少数族裔女性政客遭受的威胁性内容在所有群体中最为严重。鉴于网络辱骂与威胁已被证实会削弱政治参与及留任意愿,这一发现令人尤为担忧。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | CFPO:用反事实策略优化提升多模态推理
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:45
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:43
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:31
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:11
《人工智能生成的零日漏洞:对未来作战的影响》
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
8+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
5+阅读 · 6月22日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员