DİJİTAL NEFRET SÖYLEMİNİ ANLAMAK: SURİYELİ MÜLTECİ KRİZİ ÖRNEK OLAYI BAĞLAMINDA BBC WORLD SERVICE FACEBOOK SAYFASINA GELEN YORUMLARIN METİN MADENCİLİĞİ TEKNİĞİ İLE ANALİZİ

Yıl 2016, Sayı: 51, 97 - 121, 27.12.2016

Oğuz Kuş

https://doi.org/10.17064/iuifd.289373

Öz

Dijital nefret söyleminden en çok etkilenen gruplardan bir tanesi mültecilerdir. Suriye’deki protestoların,
sokak çatışmalarına ardından da bir iç savaşa dönüşmesi kitlesel göçlere sebep olmuştur. Çatışmaların
şiddetinin artmasının ardından pek çok Suriyeli, Türkiye, Lübnan, Irak, Ürdün gibi komşu ülkelere ve Avrupa’ya mülteci olarak gitmeye başlamışlardır. Bahsi geçen bu durum birçok farklı ülkede medya kuruluşları ve siyasetçiler tarafından kriz olarak tanımlanmış, mülteci karşıtı tutumlarda ve mültecilere karşı geliştirilen nefret söyleminde de farklı sebeplerle artış gözlemlenmiştir. Bu çalışma Suriyeli mültecilere karşı
sosyal ağlarda ortaya çıkan dijital nefret söyleminin izini Facebook bağlamında sürmektedir. Çalışma
kapsamında BBC World Service’in Facebook’ta paylaşmış olduğu mültecilerle ilgili haberlerin altına gelen
kullanıcı yorumları toplanmış, metin madenciliği yöntemi ile duygu analizleri yapılmış ve nefret söyle-
minin çeşitleri kategorize edilmiştir. Araştırmanın sonucu olarak yorumların çoğunun mültecilere karşı
negatif duygu taşıdığı gözlemlenmiş, bireylerin yaşadığı bölge sebebiyle üstünlük hissetmesi, güvenlik
yönelimli, inanç yönelimli, ekonomik yönelimli dijital nefret söylemleri geliştirildiği sonucuna ulaşılmıştır.
Çalışma, yöntem bölümünde metin madenciliği kullanımını benimsemiş ve Rapidminer Studio ile büyük
ölçekli metin analizleri gerçekleştirerek sonuca varmıştır. Bu noktadan bakıldığında çalışma veri analizi
konusunda ve iletişim çalışmaları çerçevesinde yenilikçi bir özellik taşımaktadır.

Abstract

Refugees are one of the groups who are affected by digital hate speech the most. The civil war in Syria led to mass migration. After the violence level of the conflict increased, many Syrian citizens started to migrate to neighbouring countries such as Turkey, Lebanon, Iraq, Jordan, and Europe. This process was defined by the press organizations and politicians of many countries as a crisis, and an increase was observed in anti-refugee attitudes and hate speech for different reasons. This study monitors digital hate speech on Facebook against Syrian refugees. Within the scope of the study, users’ comments under BBC World Service’s news posts shared on their Facebook page about refugees were collected, sentiment analyses were conducted by means of text mining, and types of hate speech against Syrian refugees can be categorized. As a result of this investigation, it was observed that most of the comments belonged to those who had negative feelings towards refugees, and types of hate speech against Syrian refugees categorized as superiority due to area of residence, security-oriented hate speech, belief-oriented hate speech, economic-oriented hate speech. The study adopted using text mining in methodology section and reached conclusions by conducting large scale text analyses with Rapidminer Studio. The study has innovative characteristics in terms of data analysis and communication studies.

Keywords: Syrian Refugees, Hate Speech, Text Mining

Anahtar Kelimeler

Suriyeli Mülteciler, Nefret Söylemi, Metin Madenciliği

Kaynakça

• Binark, M. (2010). Nefret Söyleminin Yeni Medya Ortamında Dolaşıma Girmesi ve Türetilmesi. T. Çomu içinde, Yeni Medyada Nefret Söylemi (s. 11-53). İstanbul: Kalkedon.
• Daniels, J. (2008). Race, Civil Rights, and Hate Speech in Digital Era. A. Everett içinde, Learning Race and Ethnicity: Youth and Digital Media (s. 129-154). Cambridge: MA: The MIT Press.
• Duffy, M. E. (2003). Web of Hate: A Fantasy Theme Analysis of the Rhetorical Vision of Hate Groups Online. Journal of Communication Inquiry 27:3, 291-312.