# taz.de -- „Hate-Tweets“ in den USA: Die Geografie des Hasses | |
> Homophobie, Rassismus, Behindertenfeindlichkeit: Diskriminierende | |
> Begriffe tauchen in US-Tweets vor allem im Osten und auf dem Lande auf. | |
Bild: Die Verteilung des Wortes „Fag“ („Schwuchtel“) in US-Tweets | |
BERLIN taz | Das „Geography of Hate Project“ hat den diskriminierenden | |
Sprachgebrauch in Online-Netzwerken am Beispiel des Kurznachrichtendienstes | |
Twitter untersucht. Das Ergebnis ist eine [1][interaktive „Hass-Karte“] der | |
USA. Sie zeigt, wo am häufigsten diskriminierende Inhalte vorkommen und | |
ermöglicht die Suche nach einzelnen Begriffen oder nach den Kategorien | |
„homophob“, „rassistisch“ oder „behindertenfeindlich“. | |
Analysiert wurden sämtliche Tweets in den USA zwischen Juni 2012 und April | |
2013, bei denen die Geokodierung – die geografische Herkunft – bekannt ist. | |
„Hass-Tweets“ werden vor allem in kleineren Städten und auf dem Land | |
verfasst, zeigt die Karte der kalifornischen Humboldt State University. | |
So fanden sich im Verhältnis in der wenig besiedelten Mitte North Dakotas | |
mehr rassistische Kurznachrichten als in Fargo, der größten Stadt des | |
Bundesstaates. Homophobe Inhalte sind insgesamt weiter und gleichmäßiger | |
verbreitet als rassistische, die vor allem im Südosten der USA auftauchen. | |
Die meisten homophoben Tweets fanden sich in der spärlich bewohnten Region | |
zwischen Oklahoma und Texas, die größte Häufung rassistischer Tweets gab es | |
im Westen Indianas. | |
Die Bevölkerungsdichte und das unterschiedliche Mediennutzungsverhalten | |
wurden herausgerechnet. Die Karte zeigt demnach, wo der Anteil | |
diskriminierender Begriffen im Vergleich zum Gesamtaufkommen der | |
Kurznachrichten in der jeweiligen Region besonders hoch ist. | |
Ein Beispiel: Im kalifornischen Orange County tauchen absolut betrachtet | |
die meisten diskriminierenden Begriffe auf. Da aber auch die | |
Twitter-Aktivität im bevölkerungsreichsten Bezirk Kaliforniens USA-weit am | |
höchsten ist, relativiert sich der Effekt: Es gibt dort keine besondere | |
Häufung diskriminierender Inhalte. In der Nähe von Springfield, Missouri, | |
hingegen schon: | |
Nach der US-Wahl 2012 wurde bereits ein ähnliches Projekt durchgeführt, bei | |
dem [2][rassistische Inhalte von Tweets] als Reaktion auf die Wiederwahl | |
Obamas untersucht wurden. Die Obama-Studie wurde kritisiert, weil die | |
Konnotation der Begriffe nicht untersucht wurde. | |
Für die „Hass-Karte“ wurde nun auch analysiert, in welchem Kontext die | |
Begriffe benutzt wurden: positiv, negativ oder neutral. Nur Verwendungen in | |
einem abschätzigen Kontext fanden Eingang in die Karte. Die | |
Geografiestudenten suchten „bitch“, „nigger“, „fag“, „homo“, �… | |
„dyke“, „darky“, „gook“, „gringo“, „honky“, „injun“, �… | |
head“, „wigger“, „wetback“, „cripple“, „cracker“, „honkey�… | |
packer“, „tranny“. Dabei wurden auch unterschiedliche Schreibweisen | |
beachtet. Sie fanden 150.000. | |
## Hass auf Einwanderer | |
Einen interessanten Befund lieferte der Begriff „Wetback“, der im Südosten | |
der USA verbreitet ist und abfällig mexikanische Einwanderer bezeichnet. | |
Über „Wetbacks“ wird vor allem dort getwittert wo kaum illegale Einwanderer | |
auftauchen – und nicht in den grenznahen Regionen. | |
„Bitch“ tauchte übrigens 5,5 Millionen Mal auf. Der Begriff wurde nicht | |
weiter untersucht. Der Grund: Ein Student bekommt zehn US-Dollar für die | |
Analyse von 1.000 geocodierten Tweets. Das entspricht einem Kostenaufwand | |
von rund 55.000 Dollar für „bitch“ – und das war der Uni zu teuer. | |
15 May 2013 | |
## LINKS | |
[1] http://users.humboldt.edu/mstephens/hate/hate_map.html# | |
[2] http://4.bp.blogspot.com/-jBeieVub6yw/UJu3XhiV_kI/AAAAAAAABRI/JnEryNNyb7o/s… | |
## AUTOREN | |
Patrick Loewenstein | |
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