8  Hassrede

8.1 Vorab

8.1.1 Lernziele

  • Finden Sie eine operationale Definition fĂĽr Hassrede (engl. hate speech) bzw. Hatespeech1!

8.1.2 Vorbereitung

  • Lesen Sie die unten aufgefĂĽhrte Literatur

8.1.3 Benötigte R-Pakete

8.2 Worum geht’s?

Wir möchten eine treffende und praktikable Definition, um zu erkennen, wann eis deutschis Politiki Hass entgegenschlägt.

Treffend meint, dass Hassrede als Hassrede erkannt wird von unserer Definition, und Nicht-Hassrede als Nicht-Hassrede erkannt wird. Mit anderen Worten: Wir verlangen, dass die Sensitivität und Spezifität unserer Definition hoch ist.

Praktikabel meint, dass wir diese Definition in der Praxis gut umsetzen können. Wir denken dabei an die Schwierigkeiten, einer (tumben) Maschine unsere Regeln beizubringen. Insbesondere muss die Definition objektiv sein in dem Sinne, dass mehrere Gutachtis zur gleichen Einschätzung kommen würden.

8.3 Einstieg

8.3.1 Einstiegsdefinition

Hier ist eine Definition als Startpunkt fĂĽr Ihre Ăśberlegungen.

Hassrede liegt vor, wenn eine oder mehrere der folgenden Inhalte in einem Text verwendet werden:

  1. Schimpfwörter (“Vollpfosten”)
  2. Rassismus, Sexismus, Antisemitismus oder andere Formen von gruppenbezogener Menschenfeindlichkeit (“Der Schwarze schnackselt gerne”)
  3. Aufruf oder Androhung zur Gewalt, auch in indirekter Form (“Da könnte mal jemand mit der Pistole bei dir vorbeikommen”)
  4. Herabsetzung (“Volksverräter”)

Dabei sollten wir uns mit Blick auf das Ziel, Hass gegen einzelne Personen zu erkennen, nicht auf gruppenbezogene Menschenfeindlichkeit begrenzen, sondern auch Hass auf Individuen einbeziehen. Vielleicht ist daher der Begriff Cybermobbing passender als Hatespeech.

8.3.2 Einstiegsliteratur

Der Artikel zu Hatespeech der Stanford-Enzyklopädie birgt (am Anfang) gute Hinweise; im weiteren Verlauf geht der Text mehr in die Tiefe.

In dieser Zotero-Gruppe finden Sie empfehlenswerte (und öffentlich zugängliche) Artikel zum Thema Hatespeech und Hate-Speech-Erkennung.

8.3.3 Trainingsdaten

Die Universität Heidelberg veröffentlicht Daten, die Tweets (oder ähnliche Kurztexte) nach Hatespeech hin untersucht (Wiegand 2019). Nutzen Sie dieser Ressource.

8.3.4 Los geht’s!

Lesen Sie diese und weitere Literatur, um zu einer Arbeitsdefinition von Hassrede zu kommen.

8.4 Vertiefung

Bei Castaño-PulgarĂ­n u. a. (2021) findet sich ein Review zum Thema Hassrede in Sozialen Netzwerken. Auch bei Alkomah und Ma (2022) findet sich ein Review zu einem ähnlichen Thema.

[Diese Zotero-Gruppe] bietet einen Ăśberblick an relevanten Artikeln fĂĽr einen Einstieg in die Materie.

Siegel und Alexa (2020) bieten einen Ăśberblick zur Sentiment-Analyse in speziell deutschsprachiger MeinungsäuĂźerung. Dabei gehen die Autoren auch spezill auf politische Trends ein (pp. 75-80) und auf die Detektion von Aggression (po. 93-102). Dabei kommt die Programmiersprache Python zur Anwendung.

Alkomah, Fatimah, und Xiaogang Ma. 2022. „A Literature Review of Textual Hate Speech Detection Methods and Datasets“. Information 13 (6, 6): 273. https://doi.org/10.3390/info13060273.
Castaño-Pulgarín, Sergio Andrés, Natalia Suárez-Betancur, Luz Magnolia Tilano Vega, und Harvey Mauricio Herrera López. 2021. „Internet, Social Media and Online Hate Speech. Systematic Review“. Aggression and Violent Behavior 58 (Mai): 101608. https://doi.org/10.1016/j.avb.2021.101608.
Siegel, Melanie, und Melpomeni Alexa. 2020. Sentiment-Analyse deutschsprachiger Meinungsäußerungen: Grundlagen, Methoden und praktische Umsetzung. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-29699-5.
Wiegand, Michael. 2019. „GermEval-2018 Corpus (DE)“. heiDATA. https://doi.org/10.11588/data/0B5VML.