2023/02/10 by Thibault Grison, Virginie Julliard, Félix Alié +1 · 1 voice
Computer Science · Social Sciences · Arts and Humanities · #Hate Speech and Cyberbullying Detection #Education, sociology, and vocational training #Linguistics and Discourse Analysis
paper · pdf · doi:10.3917/res.237.0119
openalex publication_date 2023/02/10 · openalex created_date 2023/02/24 · openalex updated_date 2026/07/28
Bien que les entreprises du web affirment soutenir une politique inclusive en matière de modération de contenus et qu’elles affirment s’engager dans la lutte contre la haine en ligne, elles sont régulièrement accusées de censure à l’encontre de communautés minorisées. Cet article étudie la façon dont les dispositifs de modération des réseaux sociaux numériques (en particulier Twitter) affectent les régimes de visibilité des LGBT et des travailleurs et travailleuses du sexe en ligne. L’étude s’appuie sur une approche en méthodes numériques dédiée au repérage et à la collecte de tweets supprimés afin de permettre la formulation d’hypothèses relatives à ce qui a suscité les suppressions conduisant à une censure abusive. Elle explore, en particulier, l’hypothèse selon laquelle certains mots clés référant à une culture sexuelle et de genre suscitent une modération automatisée en raison de leur caractère injurieux.