Mobilización de la Campaña #StopHateForProfit contra el discurso del odio em Facebook

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.5195/biblios.2025.1175

Palabras clave:

stop hate for profit, Análisis de redes sociales, Facebook, Twitter

Resumen

Objetivo. Este estudio analiza la campaña #StopHateForProfit contra el discurso de odio y la desinformación en la red social Facebook, lanzada en 2020. Método. Se aplicaron Análisis de Redes Sociales y Procesamiento de Lenguaje Natural a datos recolectados en la plataforma X, utilizando herramientas como RStudio, Gephi y Python. Resultados. El análisis de los tuits originales con la etiqueta #StopHateForProfit reveló una movilización significativa de usuarios, con un crecimiento constante de la actividad hasta inicios de agosto. Las medidas de centralidad indicaron que usuarios como freepress, SachaBaronCohen y ADL ejercieron gran influencia. Conclusiones. La campaña #StopHateForProfit movilizó a una amplia gama de participantes, aunque con baja continuidad, ya que la mayoría publicó un solo tuit. El estudio destaca la importancia de los nodos centrales en la difusión de la campaña y subraya la necesidad de fortalecer la participación sostenida en futuras iniciativas para lograr impacto a largo plazo.

Biografía del autor/a

Mirelys Puerta-Díaz, Universidade Estadual Paulista (Unesp)

Analista sénior de información en BIREME/OPS/OMS. Doctora en Ciencias de la Información por la Universidad Estatal Paulista "Júlio de Mesquita Filho" (UNESP) en 2022. Investigación posdoctoral en Ciencias de la Información en la Universidad Estatal Paulista "Júlio de Mesquita Filho" (UNESP) 2023-2024. Becaria Carolina-SEGIB (2021), Universidad Complutense de Madrid, España.

Daniel Martínez-Ávila, Universidad de León

Profesor titular, Área de Biblioteconomía y Documentación. Coordinador del grado en Información y Documentación/Coordinador de movilidad, Facultad de Filosofía y Letras. Secretario del programa de doctorado en Mundo hispánico: raíces, desarrollo y proyección, Universidad de León, León.

María-Antonia Ovalle-Perandones , Universidad Complutense de Madrid

Profesora titular. Directora del Departamento de Biblioteconomía y Documentación, Facultad de Ciencias de la Documentación, Universidad Complutense de Madrid, España.

Maria Cláudia Cabrini Grácio, Universidade Estadual Paulista (Unesp)

Profesora titular de Estudios Métricos de la Información. Departamento de Ciencias de la Información, Facultad de Filosofía y Ciencias, Universidad Estatal Paulista "Júlio de Mesquita Filho" (UNESP), Brasil.

Citas

Araújo, C. A. Á. (2024). Dinâmicas da desinformação [Número Especial]. Páginas a&b: Arquivos E Bibliotecas, 3,

31-52. https://doi.org/10.21747/21836671/pag2024a3 DOI: https://doi.org/10.21747/21836671/pag2024a3

Delgado, R., & Stefancic, J. (1995). Images of the outsider in American law and culture: Can free expression remedy systemic social ills? In R. Delgado (Ed.), Critical race theory: The cutting edge (pp. 217-227). Temple University.

Demšar, J., Curk, T., Erjavec, A., Gorup, Č., Hočevar, T., Milutinovič, M., Možna, M., Polajnar, M., Toplak, M., Starič, A., Štajdohar, M., Umek, L., Žagar, L., Žbontar, J., Žitnik, M., & Zupan, B. (2013). Orange: Data mining toolbox in Python. Journal of machine Learning research, 14, 2349-2353. https://www.jmlr.org/papers/volume14/demsar13a/demsar13a.pdf

Esquivel Alonso, Y. (2016). El discurso del odio en la jurisprudencia del Tribunal Europeo de Derechos Humanos. Cuestiones Constitucionales: Revista Mexicana de Derecho Constitucional, 1(35). http://dx.doi.org/10.22201/iij.24484881e.2016.35.10491 DOI: https://doi.org/10.22201/iij.24484881e.2016.35.10491

Freeman, L. C. (1978). Centrality in social networks conceptual clarification. Social Networks,1, 215-239. https://www.bebr.ufl.edu/sites/default/files/Centrality%20in%20Social%20Networks.pdf DOI: https://doi.org/10.1016/0378-8733(78)90021-7

Gentry, J., Gentry, M. J., RSQLite, S., & Artistic, R. L. (2016). Package ‘twitteR’. Cran. r-project.

Gouveia, F. C. (2020). Introdução ao Gephi. In J. Fialho (Org.), Redes sociais: Como compreendê-las?: Uma introdução à análise de redes sociais (pp. 181-202). Edições Sílabo.

Gu, L., Kropotov, V., & Yarochkin, F. (2017). The fake news machine: How propagandists abuse the internet and manipulate the public. TrendLabs. https://bit.ly/3NoYsya

He, H. W., Kim, S., & Gustafsson, A. (2021). What can we learn from #StopHateForProfit boycott regarding corporate social irresponsibility and corporate social responsibility? Journal of Business Research, 131, 217-226. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.03.058 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.03.058

Li, Y., Shang, Y., & Yang, Y. (2017). Clustering coefficients of large networks. Information Sciences, 382-383, 350-358. https://doi.org/10.1016/j.ins.2016.12.027 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2016.12.027

Marques, T. (2023). The expression of hate in hate speech. Journal of Applied Philosophy, 40(5), 769-787. https://doi.org/10.1111/japp.12608 DOI: https://doi.org/10.1111/japp.12608

Naacp. (2020, July 7). Statement from Stop Hate For Profit on Meeting with Facebook. https://naacp.org/articles/statement-stop-hate-profit-meeting-facebook

Nadkarni, P. M., Ohno-Machado, L., & Chapman, W. W. (2011). Natural language processing: An introduction. Journal of the American Medical Informatics Association, 18(5), 544-551. https://doi.org/10.1136/amiajnl-2011-000464 DOI: https://doi.org/10.1136/amiajnl-2011-000464

Newman, M. (2010). Networks: An Introduction. Oxford University Press. DOI: https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199206650.003.0001

https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199206650.001.0001 DOI: https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199206650.001.0001

Nooy, W., Mrvar, A., & Batagelj, V. (2005). Exploratory network analysis using Pajek. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781108565691 DOI: https://doi.org/10.1017/9781108565691

Paz, M. A., Montero-Díaz, J., & Moreno-Delgado, A. (2020). Hate Speech: A Systematized Review. SAGE Open, 10(4), 1-12. https://doi.org/10.1177/2158244020973022 DOI: https://doi.org/10.1177/2158244020973022

Puerta-Díaz, M. (2022a). Representación del dominio de la campaña #StopHateforProfit a partir del análisis de redes sociales. [Doctorado, Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho]. Repositório

Institucional Unesp. http://hdl.handle.net/11449/235186

Puerta-Díaz, M. (2022b). Tweets #StopHateforProfit [Data set]. Figshare.

https://doi.org/10.6084/m9.figshare.19307900.v1

Rodrigo, C. M. (2020). Facebook boycott gains momentum. The Hill.

https://thehill.com/policy/technology/504225-facebook-boycott-gains-momentum/

Scott, J. (2012). What is social network analysis? Bloomsbury Academic. https://doi.org/10.5040/9781849668187 DOI: https://doi.org/10.5040/9781849668187

Serrat, O. (2017). Knowledge solutions: Tools, methods, and approaches to drive organizational performance. Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-10-0983-9_9 DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-10-0983-9_9

Soto, L. (2021). Por una participación plural en la escena comunicacional. El desafío de nuevas regulaciones para las grandes plataformas. Avatares de la Comunicación y la Cultura, (21). http://id.caicyt.gov.ar/ark:/s18535925/ldw7rnjgu

Villagra, N., Monfort, A., & Méndez-Suárez, M. (2021). Firm value impact of corporate activism: Facebook and the stop hate for profit campaign. Journal of Business Research, 137, 319-326.

https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.08.052 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.08.052

Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Social network analysis: Methods and applications. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511815478 DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9780511815478

Zang, J. (2021, October 19). How Facebook's Advertising Algorithms Can Discriminate By Race and Ethnicity. Technology Science. https://techscience.org/a/2021101901/

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Publicado

07-11-2025

Cómo citar

Puerta-Díaz, M., Martínez-Ávila, D., Ovalle-Perandones , M.-A., & Grácio, M. C. C. (2025). Mobilización de la Campaña #StopHateForProfit contra el discurso del odio em Facebook. Biblios Journal of Librarianship and Information Science, (esp.), e011. https://doi.org/10.5195/biblios.2025.1175

Número

Núm. esp. (2025)

Sección

Original

Licencia

Derechos de autor 2025 Mirelys Puerta-Díaz, Daniel Martínez-Ávila, María-Antonia Ovalle-Perandones , Maria Cláudia Cabrini Grácio

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