Detection di odio antimusulmano tra machine learning e valutazione qualitativa

Il discorso d'odio online (in una prospettiva "onlife") interroga diversi ambiti disciplinari, compreso quello pedagogico e in particolare le riflessioni educative connesse alle trasformazioni della comunicazione e della socialità online. L'intervento riporta un caso studio, effettuato nell'ambito dell'Osservatorio Mediavox sull'odio online dell'Università Cattolica, sul discorso d'odio islamofobo in lingua italiana nei social network nel 2019-2020. Il corpus, composto da tweet selezionati per parole chiave, è stato indagato in termini di quantità di odio per ciascun mese, retoriche utilizzate e forme di islamofobia. L'analisi è svolta attraverso le tecniche di social network analysis (SNA), coniugando l'approccio socio-educativo e il trattamento informatico automatico con l'obiettivo di capire se sia possibile automatizzare il processo di individuazione dell'odio islamofobo. Quanto alle forme di islamofobia, di cui manca una classificazione condivisa a livello di letteratura scientifica, sono state tratte da un precedente lavoro di analisi partecipata con la più importante associazione giovanile musulmana italiana (GMI), i cui membri hanno condiviso la ricerca online, le segnalazioni e la discussione dei casi d'odio prima tra i ragazzi stessi e poi con i ricercatori universitari. L'intervento si focalizzerà in una prima parte sulla metodologia e sui risultati della ricerca. Nella seconda si presenteranno le riflessioni tratte da questi dati, in particolare rispetto a: a) la necessità di una conoscenza approfondita del fenomeno al centro della ricerca e la fatica di definizione dell'odio online (islamofobo) al fine di progettare adeguati interventi educativi; b) la necessità di integrare la fase di classificazione automatica con l'apporto manuale a livello di ricerca; c) la necessità di ibridare la media education e la pedagogia interculturale nell'ottica dell'educazione alla cittadinanza.