警告: この投稿には、厳しく、下品で、人種差別的な言葉が含まれています。
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これは、選挙後の人種差別ツイートの位置指数の地図です。州の色が濃いほど、位置指数が高くなります (Floating Sheep)
バラク・オバマが米国大統領として二期目を獲得した翌日、ブログ「イゼベル」スライドショーを公開しました。ギャラリーには、スクリーン キャップ付きのツイートのコレクションが表示されました。その中にはこんなものもあった。
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そしてこれ:
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衝撃的かつ当然のことながら、その由来は他にもたくさんありました。そして、それらのツイートの多くは地理コード化されており、そのツイートには米国のどこから送信されたのかに関するデータが埋め込まれていました。
浮かぶ羊、地理学者のグループ、その事実を利用した憎しみを、そして、同様に愚かさを情報に変えることです。研究チームは、「オバマ」「再選」「勝利」に言及したツイートの文脈に現れた人種差別を暴露する用語をツイッターで検索した。その検索結果は、(驚くほど多くて驚くほど少ない) 395 件のツイートでした。
次にチームは、送信元の州に従ってツイートを並べ替え、人種差別的なツイートと、同じ期間（11 月 1 日から 7 日）にその州から発信されたジオコーディングされたツイートの総数を比較しました。人口レベル全体で州を正規化するために、チームは次に位置商に基づいた測定-- 地理的位置を超えた規範を分析するために使用される経済的導出法 -- ある州の人種差別的なツイートを人種差別的なツイートの全国平均と比較するために使用されます。
したがって、チームのモデルによると、スコア 1.0 は、州の人種差別的ツイートと非人種差別的ツイートの割合が全国全体の割合と同じであることを示します。 1.0 を超えるスコアは、人種差別的ツイートと非人種差別的ツイートの割合が全国の割合よりも高いことを示します。
チームが使用した LQ 式は次のとおりです。
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彼らの発見は？
アラバマ州とミシシッピ州の LQ 測定値が最も高く、スコアはそれぞれ 8.1 と 7.4 です。そして、これら 2 つの中核州を囲む州 (ジョージア州、ルイジアナ州、テネシー州) も LQ スコアが非常に高く、南東部にかなり特徴的なクラスターを形成しています。
しかし、最も驚くべきことは、そのクラスターを超えたツイートの分布です。ノースダコタ州とユタ州はどちらも比較的高い LQ スコア (それぞれ 3.5) を持ち、ミズーリ州 (3) も同様でした。また、オレゴン州とミネソタ州は、LQ に関してはそれほど高いスコアではありませんが、Twitter の全体的な使用量が示唆するよりもヘイトツイートの数が多かったです。
上のグラフでは、個々のツイートの位置 (赤い点で示されています) が、色分けされた状態に重ねて表示されています。黄色の網掛けは、全体的なツイート パターンと比較して、選挙後の嫌がらせツイートの量が比較的少ない州を示し、緑色の網掛けの州はその量が多く、緑色が濃いほど LQ 測定値が高くなります。
灰色で網掛けされた州は、Floating Sheep データベース内に地理コード化された憎悪ツイートがありませんでした。これは、それらの州の多く (モンタナ州、アイダホ州、ワイオミング州、サウスダコタ州) が全体的に Twitter の使用レベルが比較的低いという事実と関係している可能性があります。アナリストらはまた、サンプルが投稿者ではなくツイートを測定しているとも指摘している。そのため、1人のユーザーが複数のツイートを担当し、州の数値が上昇する可能性がある。そして、人種差別的なツイートの発生率が全体的に低いことを考えると、このすべてに良いニュースが隠されているのだが、アラバマ州とミシシッピ州を越えると、より人種差別的な州とそうでない州の間のばらつきが比較的小さいことは注目に値する。
それでもね。このグラフは明らかにするための演習であり、数値化された自己の時代において、偏見は公表され、分析され、最終的には判断される可能性のあるものの 1 つにすぎないことを思い出させてくれます。
以上のことを念頭に置いて、人種差別ツイートリストの上位にある州は次のとおりです。
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