Дослідження онлайнової мови ворожнечі щодо ромської меншини в українському інтернет-просторі

Размещено на http://www.allbest.ru/

Дослідження онлайнової мови ворожнечі щодо ромської меншини в українському інтернет-просторі

Ольга Кислова

Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна

Ірина Кузіна

Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна

Ірина Дирда

Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна

Анотація

Статтю присвячено дослідженню онлайнової мови ворожнечі щодо ромської меншини та, одночасно, вивченню евристичних можливостей сучасних аналітичних інструментів. Дослідження показало, що ромська тематика мало цікавить пересічних користувачів соціальних мереж, отже і мова ворожнечі щодо ромів у вітчизняному мережевому просторі не є поширеним явищем: 1) у Facebook знайдено лише одну достатньо велику публічну групу українською мовою, що стосується ромів та містить мову ворожнечі щодо них; 2) зі всіх повідомлень Twitter, створених користувачами з України протягом березня-вересня 2018 року, лише 80 постів стосуються ромів (циган), при цьому 45 з них містять мову ворожнечі.

Аналіз змісту повідомлень Facebook та Twitter продемонстрував, що механізми формування мови ворожнечі щодо ромів у онлайновому середовищі залишаються незмінними: стигматизація, де стигмою виступає національна приналежність; поширення негативно забарвлених стереотипів, побоювань та упереджень; підкреслення «інакшості». Каналами поширення мови ворожнечі у соціальних мережах є локальні автономні групи, що зазвичай створюються одним автором і згодом, якщо публікації викликають зацікавленість авдиторії, можуть перетворитися на «рупор ненависті». Головною відмінністю онлайнової мови ворожнечі від офлайнової є можливість швидкого розповсюдження: лише кілька ненависницьких висловів, які багаторазово тиражовані у коментарях послідовників можуть завдати значної шкоди та призвести до злочинів у реальному житті.

Апробація можливостей наявних інструментів видобутку та аналізу даних соціальних мереж показав, що, вони дозволяють дослідникам вилучати дані з соціальних мереж та застосовувати їх у якості емпіричної бази соціологічних досліджень. Проте дослідження онлайнової мови ворожнечі в українському інтернет-просторі утруднюється у зв'язку з складнощами семантичного аналізу, зумовленими насамперед тим, що в україномовному просторі немає словників-маркерів для ідентифікації мови ворожнечі та недосконалістю інструментів для аналізу текстів, в тому числі комерційних.

Ступінь поширеності мови ворожнечі ми пропонуємо розглядати як соціальний сигнал інтернету стосовно стану суспільства, зокрема, як індикатор рівня генералізованої довіри, яка, на нашу думку, є функцією соціального середовища, а не лише характеристикою особистості.

Ключові слова: мова ворожнечі, онлайнова мова ворожнечі, ромська меншина, великі дані, генералізована довіра, інструменти вилучення мови ворожнечі

Abstract

Hate speech against the roma minority on ukrainian web space

Olga Kyslova

V.N. Karazin Kharkiv National University

Iryna Kuzina

V.N. Karazin Kharkiv National University

Iryna Dyrda

V.N. Karazin Kharkiv National University

This article is devoted to the study of online hate speech against the Roma minority and, at the same time, to the study of the heuristic possibilities of modern analytical tools. The authors' study revealed that the Roma community is of relatively little interest to ordinary users on social networks, rendering hate speech against Roma on Ukrainian web space uncommon. The authors found that there is only one large public group, which was discovered in the Ukrainian-language Facebook sector, that concerns Roma and contains hate speech against them. The authors also found that, out of all Twitter messages created by users from Ukraine (during March - September 2018), only 80 posts are related to Roma (“Gypsies"), and only 45 of them contain hate speech. The analysis of the content of these Facebook and Twitter messages demonstrated that the mechanisms of forming hate speech against Roma in online environments remain unchanged: ethnicity-related stigmatization; spread of negative stereotypes, fears and prejudices; emphasis on "otherness". The channels spreading hate speech on social networks are local autonomous groups, which are usually created by one author and later, if the publications provoke the interest of the audience, can become a "mouthpiece of hatred." The main difference between online and offline hate speech is the possibility of rapid spread: only a few hate statements, which are repeated many times in the comments of followers, can cause significant harm and lead to crimes in real life. Use of the available tools for data mining and social network analysis has shown that these tools allow researchers to extract data from social networks and use them as an empirical basis for sociological research. However, the study of online hate speech on Ukrainian web space is difficult due to the difficulties of semantic analysis - primarily reflected in the fact that there are no dictionaries to identify hate speech in the Ukrainian context and only imperfect tools for text analysis (including commercial) exist.

Key words: hate speech, online hate speech, Roma minority, big data, generalized trust, hate speech extraction tools

Вступ

ромська меншина в український інтернет

Протягом останніх років дедалі більше уваги привертає феномен мови ворожнечі, тобто поширення висловлювань, що містять ворожість, нетерпимість, огиду, образливі або принизливі порівняння, дискримінаційні заклики тощо. Мова ворожнечі схиляє до чіткого поділу на «Ми» та «Вони», формує «чорно-білий» світогляд, у якому всі «Інші» сприймаються крізь опозицію «свої -- чужі» та усвідомлюються як небезпечні. Це призводить до спотворення реальних проблем і породжує агресію, провокує перетворення інформаційного простору на арену боротьби між «Своїми» та «Чужими» (Ісакова 2016: 94), що формує передумови для розгляду мови ворожнечі як соціальної проблеми, яка стосується не лише найбільш дискримінованих меншин, а й усього суспільства в цілому (Верховский 2005; Верховский 2007; Waldron 2012).

Розвиток технологій суттєво змінив способи комунікації між людьми та надав змогу без зусиль обмінюватись інформацією, вільно висловлювати свої ідеї, думки та погляди, а також швидко розповсюджувати їх завдяки соціальним мережам, форумам та іншим вебресурсам. Із розвитком онлайнових соціальних мереж (блоги, групи тощо), коли стало можливим швидко охопити значну авдиторію та поширити інформацію, мова ворожнечі отримала нову арену -- онлайновий світ, де повідомлення, що базуються на ворожості та ненависті, здатні поширюватися з небувалим розмахом. У зв'язку з цим мова ворожнечі набула інших ознак і навіть отримала нову назву -- «онлайнова мова ворожнечі» (англ. «опііпе hate speech»). Зазвичай, під нею розуміють мову ворожнечі в онлайн-просторі: в інтернет-виданнях, у соціальних мережах, блогах, форумах тощо.

Особливе занепокоєння викликає те, що в публічному дискурсі мови ворожнечі стає все більше, вона закріплюється у громадській сфері та призводить не тільки до стигматизації та дискримінації вразливих груп, а й повільно отруює суспільство, перетворюючи мовленнєвий екстремізм (Ажнюк 2017) на загальноприйняту практику, що руйнує повагу до людської гідності. Поширення мови ворожнечі в онлайновому просторі провокує надзвичайну соціальну ситуацію безпрецедентного масштабу, що має психологічні, політичні та соціальні наслідки. У зв'язку з цим актуалізується необхідність дослідження онлайнової мови ворожнечі в усій її повноті: від проблем визначення та ідентифікації до вивчення соціально-політичних наслідків.

Наша увага зосереджена на ромах, адже вони, як свідчать численні соціологічні дослідження, є найбільш «віддаленою» національною меншиною в українському суспільстві та історично сприймаються як «Інші» (Паніна 2002; Панина & Головаха 2006; Паніотто 2019). Аналіз особливостей онлайнової мови ворожнечі щодо ромської меншини, на нашу думку, дозволить не лише висвітлити проблеми ромів, а й зрозуміти механізми негативного впливу мови ворожнечі на все суспільство в цілому. Водночас слід зазначити, що дослідження онлайнової мови ворожнечі щодо ромської меншини в українському інтернет-просторі зазвичай фокусуються на її поширенні у ЗМІ, проте соціальні мережі в цьому контексті поки ще не досліджувалися. Причина такої ситуації, імовірно, полягає в тому, що онлайнова мова ворожнечі є різновидом «великих даних» (big data), вивчення яких, як правило, ґрунтується на незвичній для соціологів стратегії проведення досліджень, що має назву «керований даними підхід» («data-driven approach»), та на активному застосуванні новітніх аналітичних інструментів.

Отже, стаття має подвійну мету. З одного боку, ми прагнемо виявити та дослідити характерні риси онлайнової мови ворожнечі щодо ромів і ромської меншини, а з іншого боку, таке дослідження ґрунтується на аналізові онлайнового середовища та потребує застосування відповідних аналітичних інструментів, що зумовлює необхідність вивчення їхніх евристичних можливостей і виявлення серед них найбільш ефективних.

Методологічні проблеми дослідження мови ворожнечі

Дослідження онлайнової мови ворожнечі є складним питанням, що потребує вирішення низки методологічних і методичних проблем, починаючи від розробки операціонального визначення до вибору адекватних методів та інструментів дослідження (MiskoLci, Kovacova & Rigova 2018; SELMA 2019; Laaksonen, Haapoja, Kinnunen, NeLimarkka & Pцyhtдri 2020).

Головною проблемою в цьому контексті є відсутність загальноприйнятого визначення мови ворожнечі, що створює проблеми її виявлення та відокремлення від випадків вільного вираження власної думки (Дібрівна & Кухарчук 2017; ALba 2017; Pacheco & MeLhuish 2018; Enarsson & Lindgren 2019). Така ситуація зумовлена складністю та багатогранністю феномена мови ворожнечі, концептуалізація якого (що завжди передує операціоналізації) здійснюється з позицій різних перспектив і наукових підходів.

Правовий підхід зосереджується на законодавчій базі забезпечення прав і свобод людини (міжнародні конвенції та акти, державне регулювання тощо (Лихова & Рибальченко 2013; Смірнов 2016; Медведєва, Дібрівна & Кухарчук 2017; Дібрівна & Кухарчук 2017; Львова 2018; Howard 2019).

Медійний підхід пропонує розгляд мови ворожнечі насамперед крізь призму журналістської етики та запобігання різноманітних виявів інтолерантності у ЗМІ (Горбачова 2008; Ring 2013; MediaSapiens 2015; Самокиш 2017; BaLkin 2017; MediaSapiens 2020).

Лінгвістичний підхід фокусується на дослідженні текстуальних (лексичних, морфологічних, стилістичних) засобів вираження агресії та ворожості в мові, причому мова ворожнечі розуміється як лінгвістично виражена інтолерантність (Черненко 2015; Костовська 2017; Ажнюк 2017; Мединська & Синоруб 2018; Лептуга 2019).

Психологічний підхід акцентує увагу на особливостях емоційного сприйняття мови ворожнечі та аналізові таких явищ, як стереотипізація мислення, соціальні очікування, маніпуляція, переконання та навіювання (Кроз & Ратинова 2005; Прібиткова 2017).

У межах соціологічного підходу передусім досліджуються соціальні чинники та умови, що сприяють поширенню мови ворожнечі (Сычев, Жадунова & Коваль 2018), сама ж ця мова розглядається як феномен символічного простору та «процес означування, коли певним соціальним групам, категоріям, спільнотам надаються значення, що символічно знижують їхню соціальну позицію» (Сорока 2019: 11).

Алгоритмічний аспект інтегрує інші підходи з метою розробки систем автоматизованого виявлення мови ворожнечі в інтернеті; на сьогодні він є пріоритетним напрямком у сфері штучного інтелекту (Burnap &WiUiams 2015; Lombardo 2018; Laaksonen, Haapoja, Kinnunen, NeLimarkka & Pцyhtдri 2020). Проте навіть і тут досі немає одностайності, хоча у відповідь на зростаючу стурбованість громадськості щодо поширення онлайнової мови ворожнечі більшість платформ соціальних медіа прийняли політику боротьби з нею, розробили інструкції щодо запобігання її розповсюдженню. Але кожна компанія застосовує власне визначення мови ворожнечі, а також використовує команди людей-модераторів для з'ясування того, чи слід видаляти потенційно шкідливі повідомлення. З метою «усунення людського фактору» в останні кілька років усе голосніше лунають пропозиції використовувати новітнє покоління автоматичних систем для виявлення онлайнової мови ворожнечі, що працюють подібно до антивірусного програмного забезпечення (ULLmann & TomaLin 2019).

Друга проблема пов'язана з диференціацією ступеня негативного впливу мови ворожнечі, тобто ступеня її здатності завдавати шкоди. Найчастіше мову ворожнечі поділяють на жорстку, середню та м'яку (Верховский 2007). Жорстка мова ворожнечі здатна провокувати злочини на ґрунті ненависті, до неї належать безпосередні заклики до насильства або дискримінації (як прямі, так і завуальовані), заклики до виселення, недопущення закріпленості в регіоні. Мова ворожнечі середньої жорсткості містить виправдання історичних випадків насильства та дискримінації; публікації та висловлювання щодо загальновизнаних історичних фактів насильства як сумнівних; міркування щодо криміналізованості тієї чи іншої етнічної або релігійної групи; звинувачення її в негативному впливові на суспільство в цілому; заперечення громадянства. До м'яких різновидів мови ворожнечі відносять створення негативного образу етнічної або релігійної групи; твердження про її неповноцінність та моральні недоліки; згадки етнічної або релігійної групи або її представників як таких у принизливому або образливому контексті; ксенофобські висловлювання без коментування (Кожевникова 2007: 14). Проте ця найпоширеніша типологія мови ворожнечі в деякому сенсі є довільною, оскільки передбачає суб'єктивну фіксацію імпліцитного змісту досліджуваних висловлювань, засновану на певній формі дослідницької інтуїції.

Третя проблема дослідження онлайнової мови ворожнечі пов'язана зі специфікою цифрового середовища, у якому вона поширюється. Урахування цієї специфіки насамперед означає необхідність використання методів та інструментів, призначених для аналізу так званих «великих даних» -- даніфікованої інформації щодо людської діяльності, що зберігається в інтернеті, «сукупність цифрових слідів, які залишають люди, коли використовують інформаційні технології» (KysLova 2019: 59). Доступ до таких даних, як і їхній аналіз, неможливі без спеціальних інструментів -- сервісів, призначених для вилучення та обробки певних різновидів даних, що циркулюють в інтернеті: текстів, фото, відео, аудіо тощо.

Проте навіть найкращі алгоритми пошуку мови ворожнечі не в змозі усунути головну проблему: відсутність коректного загальноприйнятого визначення, що призводить до ускладнення розмежування «вільної мови» та «мови ворожнечі».

Найбільш поширеними методами дослідження мови ворожнечі є контент- аналіз, дискурс-аналіз та автоматизовані (інтелектуальні) методи, причому останні набувають дедалі більшого поширення в контексті вивчення означеного явища в онлайновому середовищі (Gagliardone 2014). Водночас варто зазначити, що в українському академічному дискурсі найбільш розповсюдженим методом аналізу мови ворожнечі є звичний контент-аналіз; найчастіше досліджується мова ворожнечі у ЗМІ; автоматизовані методи практично не застосовуються. Дослідження онлайнової мови ворожнечі, зокрема в соціальних мережах, провокує дослідників-гуманітаріїв набувати відповідних навичок застосування методів інтелектуального (автоматизованого) аналізу даних, що не завжди є простим завданням (Кислова 2015).

Четверта проблема -- питання стосовно того, про що свідчить поширення мови ворожнечі в суспільстві. Існує два протилежних погляди на сутність мови ворожнечі: з одного боку, як необхідного явища, що є «вільною мовою», відбиває проблеми суспільства та дискримінованих груп і навіть дає можливість їхнього відстеження (Balkin 2017); з іншого боку, як феномена, який потрібно регулювати й обмежувати через його потенційну небезпечність для певних категорій населення та суспільства в цілому (Waldron 2012). Деякі автори розглядають мову ворожнечі як чинник руйнування суспільства в цілому (Верховский 2007). Ми вважаємо, що такі деструктивні процеси пов'язані з тим, що поширення мови ворожнечі знищує довіру в суспільстві, зокрема знижує рівень генералізованої довіри.

Довіра є значущим соціальним ресурсом суспільства, що сприяє формуванню комфортних умов людської життєдіяльності та забезпечує сталий соціально- економічний розвиток суспільства. Підкреслюючи значення довіри в організації суспільного життя, американський соціолог А. Селігмен указує на те, що влада, панування та насильство на якийсь час можуть вирішити проблему соціального порядку, організації поділу праці, але «вони не здатні самі по собі забезпечити основу для підтримки цього порядку в довготривалій перспективі» (Селигмен 2002: 7).

Генералізована довіра розуміється як базисна настанова на довіру. Вона формується в результаті ранньої соціалізації, що відбувалася в сім'ї, дитячому садку або початковій школі та є базовою щодо міжособистісної та інституційної, становить певну диспозицію, що виявляється у схильності до певного типу поведінки в тій чи іншій ситуації, охоплюючи ставлення до себе та до світу в цілому, включаючи інших людей, інститути, стигматизовані групи, зокрема ромів. Вона описує загальну схильність довіряти іншим, засновану, наприклад, на спільній вірі в людську природу. Це почуття базової довіри, що поширюється від ставлення до себе до ставлення до світу в цілому. Генералізована довіра як загальний психологічний настрій щодо навколишнього світу є досить сталою, оскільки формується під час первинної соціалізації та набуває світоглядних рис (Кузіна 2015). Водночас не можна сказати, що її початковий, «закладений» рівень зберігається все життя на одному рівні. Якщо відштовхуватися від результатів аналізу Фрайтага та Траунмюллера, що розширення міжособистісної довіри до генералізованої відбувається завдяки позитивному досвіду взаємодії з невідомими людьми та політичними інститутами, які заслуговують на довіру, то «позитивний досвід узаємодії є необхідним для побудови узагальненої довіри» (Freitag and Traunmьller 2009: 798); у випадку ж відсутності досвіду спілкування з представниками певної групи, наприклад із ромами, уявлення про них буде складатися на основі інформації, що транслюється ЗМІ та інтернетом. Якщо в потоці інформації буде багато мови ворожнечі, це буде дискредитувати групу та формувати недовіру до неї. Небезпека полягає в тому, що мова ворожнечі відкладається на підсвідомості, адже її вислови є емоційно забарвленими, завдяки чому легко запам'ятовуються.

Дані, методи та інструменти

Дослідження проводилось у березні - вересні 2018 року. У цей період сталися два значних конфлікти з ромською меншиною в Україні, зокрема в Києві та Львові. Так, у Києві у квітні 2018 року ліквідували табір ромів на Лисій горі. У Львові в червні цього ж року було здійснено наліт на табір ромів, під час якого вбили хлопця. У зв'язку з цими подіями спостерігалося підвищення активності в соціальних мережах, де люди мали можливість вільно висловлювати свої думки та почуття.

Для дослідження наявності та специфічних рис онлайнової мови ворожнечі щодо ромської меншини в Україні було вирішено проаналізувати дані двох платформ: (1) Facebook і (2) Twitter. Facebook було обрано, оскільки це найуживаніша соціальна мережа в Україні, Twitter -- завдяки унікальній пристосованості для миттєвого реагування на події в реальному часі (Future Now 2019).

Кейс 1: дослідження Facebook. Оскільки розповсюдженим способом рекрутування однодумців у Facebook є створення пабліків, то першим кроком аналізу став пошук відповідних публічних сторінок, що висвітлюють ромську тематику. З цією метою у Facebook було здійснено пошук за ключовими словами «цигани», «роми», «цигани України», «роми України», «цигани в Україні », «роми в Україні» із позначкою, що слід шукати саме групи (відповідна позначка ставиться у фільтрі пошуку).

У результаті було знайдено 4 групи: «Цигани-Братя» (https://www.facebook.com/%D0%A6%D0%B8%D0%B5%D0%B0%D0%BD%D0%B8-%D0%91%D1%80%D0%B0%D1%82%D1%8F-478805585520525/). «Львівські Цигани» (https://www.facebook.com/mi.ne.krali/). «Цигани в Україні» (https://www.facebook.com/groups/299705955955591/). «Цигани в Україні» (https://www.facebook.com/groups/419482608686567/). характеристики яких наведено в таблиці 1.

У таблиці 1 наведено кількість фоловерів станом на 10 липня 2020 року; до неї не увійшли три малочисельні групи. створені протягом 2016-2017 р., які на момент дослідження припинили своє існування.

Таблиця 1. Результати пошуку у Facebook за ключовими словами «цигани», «роми», «цигани України», «роми України», «цигани в Україні», «роми в Україні»

Назва групи	Кількість фоловерів	Кількість лайків	Дата створення	Дата останньої публікації	Публічна/ приватна група	Мова публікацій
«Цигани- Братя»	2 590	2 587	2 квітня 2013 р.	17 лютого 2019	Публічна	Болгарська
«Львівські Цигани»	1 887	1 629	26 січня 2018 р.	4 липня 2020	Публічна	Українська
«Цигани в Україні»	1	0	28 липня 2018	28 липня 2018	Публічна	Українська
«Цигани в Україні»	22	Неможливо з'ясувати без вступу до групи	28 липня 2018 р.	Неможливо з'ясувати без вступу до групи	Приватна	Неможливо з'ясувати без вступу до групи
Цигани в Україні та навкруги	2	2	4 травня 2020 р.	2 червня 2020 р.	Публічна	Українська

Оскільки в групі «Цигани-Братя» спілкування ведеться болгарською мовою. а дві групи «Цигани в Україні» мають малу кількість членів (1 та 22). а головне -- друга група є приватною. прийнято рішення аналізувати групу «Львівські Цигани». що в березні -- вересні 2018 року була найчисленнішою серед україномовних і мала 895 послідовників. Збільшення кількості фоловерів більше ніж удвічі за 2 роки свідчить про життєздатність цієї групи.

Дані, що підлягали аналізу. Насамперед досліджувалася вербальна інформація: пости та коментарі до них (методом автоматизованого контент-аналізу). Крім того. аналізувалися лайки та репости. що опосередковано демонструють ставлення досліджуваної авдиторії до певних повідомлень і зацікавленість ними; вивчався й візуальний контекст постів. який містить додаткову інформацію щодо емоційного змісту повідомлень.

Кейс 2: аналіз Twitter. Досліджувалися всі тексти за ключовими словами «цигани». «цыгане». «роми». «ромы». створені користувачами з України протягом березня - вересня 2018 року. Аналізувалася. по-перше. вербальна інформація з урахуванням емоційно-оціннісної наповненості кожного запису (метод автоматизованого контент-аналізу за допомогою інструментів Wordclouds та Brand24).

по-друге, особливості розповсюдження стереотипів (шляхом виявлення найбільш упливових авторів дописів та аналізу змісту цих коментарів, що пояснює їхню популярність).

Методи та інструменти. У процесі дослідження було апробовано можливості різноманітних інструментів вилучення та аналізу даних із соціальних мереж: 1) Netvizz -- інструмент, за допомогою якого можна вилучати дані із Facebook; 2) Popsters, що дозволяє отримати різноманітні, зокрема статистичні, дані із соціальних платформ Facebook, Instagram, Telegram, Twitter, Youtube, Google +, Pinterest, Coub; 3) Brand24, призначений для аналітики соціальних медіа. Крім того, було застосовано Wordclouds з метою візуального подання результатів аналізу вербального контенту.

Аналіз змісту публічної сторінки «Львівські цигани» в соціальній мережі «Facebook»

Для аналізу мови ворожнечі був обраний паблік «Львівські цигани» в соціальній мережі «Facebook», створений 26 січня 2018 року. На час аналізу він мав 895 послідовників і продемонстрував тенденцію до поширення активності: протягом березня - вересня 2018 р. було поставлено 3035 лайків, зроблено 293 репости та 197 коментарів щодо наявних записів. Усі ці статистичні відомості отримано за допомогою інструменту Popsters (див. рис. 1). На липень 2020 р. кількість послідовників зросла до 1887, що свідчить про поширення ідей і мемів, запропонованих засновниками цієї сторінки.

Рис. 1. Статистичні дані пабліку «Львівські цигани» (березень - вересень 2018 р.)

Передусім проаналізуємо динаміку активності пабліку. Діаграми активності (рис. 2) демонструють, що кількість публікацій, лайків і репостів навесні була значно більша, ніж улітку, що пов'язано з подіями, які безпосередньо стосуються ромської меншини (спалення табору біля Львова 9 травня, скандал із клатчем Періс Хілтон тощо), а також зі святами та вихідними днями, у зв'язку з чим зросла кількість публікацій про так звану «негативну активність» ромів у цей період (крадіжки, жебрацтво тощо). На окрему увагу заслуговує динаміка коментарів (див. рис. 2.4), яка свідчить про активність авдиторії протягом усіх 6 місяців. Так, за нашими спостереженнями, кожного місяця послідовники цікавилися публікаціями, втручалися в дискусії та писали коментарі.



Рис. 2. Активність пабліку «Львівські цигани» (березень - вересень 2018 р.).

Діаграми отримано за допомогою сервісу Popsters

У пабліку «Львівські цигани» найбільше відгуків авдиторії отримують пости з візуальним контентом. Розподіл активності авдиторії за типом контенту такий: текст -- 38%, фото -- 39%, посилання -- 22% (див. рис.3). Отже, найбільшу загрозу поширенню мови ворожнечі демонструють спеціально дібрані фотоматеріали з певними підписами, вербально-візуальні меми, що закріплюють стереотипне сприйняття ромів як крадіїв і злидарів.



Діаграму отримано за допомогою сервісу Popsters

Рис. 3. Активність авдиторії за типом контенту (березень - серпень 2018 р).

Аналіз контенту пабліку «Львівські цигани» дозволяє нам стверджувати, що він формує культурний концепт «Цигани» з багатьма негативними конотаціями. При цьому культурний концепт ми інтерпретуємо як «сукупність усіх смислів і понять, що з'являються під час озвучення й осмислення певної мовної одиниці у свідомості людини, а також як систему уявлень, образів та асоціацій, що виникають унаслідок свідомого чи несвідомого сприйняття й асоціювання» (Полюжин 2015: 218).

Сама назва «Львівські цигани» містить етнонім «цигани», що зумовлює стійкі пейоративні значення, у зв'язку з чим його застосування вважається недоцільним та заміняється етнонімом «роми» (Зіневич 2017). Отже, формування негативних етнічних стереотипів починається з назви аналізованого форуму. Проте, зважаючи на те, що значний час етнонім «циган» був закріплений навіть на законодавчому рівні як позначення національності та до останнього часу не розглядався як негативний, ми при аналізі контенту насамперед звертаємо увагу на конотації, що супроводжують аналізовані етноніми в повідомленнях і коментарях пабліку.

Образи, що транслюються пабліком «Львівські цигани», формуються специфічно. Так, повідомлення (текстові та візуальні) надходять нібито від представників ромської меншини, які розповідають про своє повсякденне життя, що для більшості, як здається, складається лише з крадіжок і жебрацтва. Усі публікації написані з помилками або «суржиком». Таким чином, навіть без глибокого аналізу можна дійти висновку, що транслюються певні стереотипи, а саме: усі «цигани» є жебраками та неосвіченими; їхня присутність провокує криміногенну ситуацію та несе загрозу.

Рис. 4. Візуальні образи, що демонструються пабліком «Львівські цигани»

Наведена вище статистика (рис. 1 та рис. 2) демонструє, що такі публікації подобаються авдиторії, обговорюються та коментуються, дають узагальнювальні негативні оцінки всім представникам ромської меншини. Відповідно ми можемо констатувати, по-перше, наявність мови ворожнечі, по-друге, формування узагальненого образу «Цигана» як «Іншого», який заслуговує на насторожене, якщо не вороже, ставлення.

Аналіз текстів пабліку «Львівські цигани» здійснювався у два етапи: 1) аналізувалися всі пости, опубліковані протягом березня - вересня 2018 р.; 2) досліджувалися всі коментарі до них (рис. 5).

За допомогою Netwizz було вилучено тексти всіх постів (91), об'єднані в єдиний масив, що аналізувався шляхом візуалізації зваженого списку -- хмари тегів, яку ще називають хмарою слів, або хмарою тексту (див. рис. 5.1).

Рис. 5. Візуалізація частоти слів у текстах постів та у текстах коментарів до них у вигляді зваженого списку за допомогою інструменту Wordclouds

Рис. 5.1. Хмара тегів постів

Рис. 5.2. Хмара тегів коментарів до постів

Бачимо, що майже всі слова написані з орфографічними помилками, що, з одного боку, повинно демонструвати неосвіченість представників ромської меншини та закріплювати це упереджене сприйняття, з іншого, помилки не дають алгоритмам Facebook зафіксувати наявність мови ворожнечі.

«Карманшици», «кармани», «кошельок», «погадаю», «золота» -- це, на перший погляд, нейтральні слова, проте залежно від контексту вони можуть транслювати негативні смисли мови ворожнечі. Використання такої лексики передає ідею, що роми -- нація крадіїв і злидарів. Отже, у поєднанні зі словами «табір» (що лише однобічно підкреслює історичну сторону меншини як кочового народу) і «вокзалє» транслює уявлення щодо ромів як людей, які не мають власної домівки, скитаються і жебракують на вокзалах, обкрадають людей, особливо «турістав», а також намагаються їм «погадать», виманюючи гроші.

Кілька постів привертають особливу увагу. Перший -- присвячений події, що, як зазначалося вище, сталася 9 травня 2018 року, коли неподалік Львова було спалено табір ромів. У пабліку «Львівські цигани» є репост із цією новиною, прокоментований так: «Ета тєракт мі будєм жалаваца в общєства защіти жівотних». Коментар написаний у стандартній для цього пабліку манері, тобто безграмотно та від імені ромів (див. рис. 6).

Рис. 6. Приклад публікації з використанням мови ворожнечі

Зміст повідомлення шокує, оскільки вся національна меншина прирівняна до тварин. Безумовно, ми зіткнулися з мовою ворожнечі у формі дегуманізації, оскільки люди, мовби ненавмисно, жартома, прирівнюються до тварин. Реакція авдиторії на цю публікацію також є дуже показовою: на цей пост усього відреагувала 21 людина: 13 поставили лайк, 5 -- усміхнений смайлик і лише 3 людини були засмучені (2) і шоковані (1) (див. рис. 7).

Рис. 7. Реакція підписників пабліку «Львівські цигани» на порівняння ромів із тваринами

Паблік «Львівські цигани» транслює безліч негативних стереотипів щодо ромської меншини: «.дитина буде їсти все,...навіть напівсире», «зможе гуляти босою без шкоди для здоров'я», «діти будуть приносити ій із доми іграшки, гроші, золото», «гадання на картах», «навички гіпнозу», «досвід обраховувати», «досвід спілкування з поліцією», відстоювання позиції у форматі «ніякого гаманця я не брала» -- усі ці вирази формують уявлення про ромів як крадіїв, жебраків, злочинців і загалом криміналізовану меншину.

На всі вилучені нами пости авдиторія активно реагувала, тому ми вирішили проаналізувати коментарі, а точніше найпродуктивніші слова, за допомогою інструменту WordcLouds (див. рис. 5.2). Так, найчастіше вживаними лексемами є «циган», «цигани», «циганє», «кралі», «тюрми», «красть». Отже, лексема «цигани» обростає негативними емоційно-експресивними смислами, створюючи образ нації злодіїв і шахраїв.

Підбиваючи підсумки здійсненого аналізу, зауважимо, що паблік «Львівські цигани» містить мову ворожнечі, яка формує негативний образ ромської меншини передусім як неосвічених крадіїв. У цілому цей паблік транслює мову ворожнечі м'якого ступеня, проте його контент містить й інші види такої мови -- середній і жорсткий.

Мова ворожнечі щодо ромів в українському сегменті мережі «Twitter»

Наступною соціальною мережею для виявлення мови ворожнечі щодо ромської меншини ми обрали Twitter, адже це платформа найменше підлягає цензурі, пристосована до миттєвого реагування на нову інформацію та водночас доволі популярна серед українських користувачів.

За допомогою інструменту Brand24 були вилучені з Twitter усі тексти за ключовими словами «цигани», «цыгане», «роми», «ромы», написані користувачами з України протягом березня -- вересня 2018 року. Усього дібрано 80 постів, до яких був застосований семантичний аналіз з метою виявлення емоційно-оціннісної наповненості кожного запису: 45 постів були позначені Brand24 як негативні, 11 -- як позитивні, 24 -- нейтральні (див. рис. 8). Отже, більшість текстів щодо ромів мають пейоративне забарвлення.

Рис. 8. Емоційно-оціннісна наповненість повідомлень у Twitter, створених користувачами з України протягом березня - вересня 2018 року (результати отримано за допомогою Brand24)

Звернімося до дописів, позначених як пейоративні, та проаналізуймо, якими словами в постах найчастіше виражають свій негативізм користувачі з України (рис. 9).

Етнонім «цигани» та його похідні («цыгане», «циганва») є найпродуктивнішим словом серед постів, позначених як негативні. Проте аналізувати слід не стільки частоту використання етнонімів «роми» та «цигани», скільки їхній контекст та емоційну забарвленість. Аналіз змісту повідомлень Twitter доводить, що етнонім «цигани» дуже часто застосовується спеціально для підкреслення негативного ставлення до ромів і є підґрунтям до стереотипізації, що поширює на всю ромську меншину негативні риси окремих її представників (див. рис. 10).

Рис. 9. Найпоширеніші слова в негативних постах соціальної мережі «Twitter» (серед мешканців України за період березень - вересень 2018 р.)

Рис. 10. Приклади негативних меседжів щодо ромської меншини

«Інші». Звернімо увагу на такі продуктивні слова, як «їх», «другие», «вони», що демонструють відмежовування «Себе» він «Них» -- незрозумілих та інакших, які перебувають територіально близько, але дуже далекі і за менталітетом, і за культурними традиціями. Підтвердженням сказаного можуть бути такі коментарі: «наволоч, яку виперли з Індії», «з якої країни ті цигани, що у нас перебувають?... завантажити на корабель... і най гребуть, кого акули не зїдять той буде в Індії жити», «цигани нація нероб, крадіїв і шахраїв».

«Злодії». У текстах часто вживаються такі слова, як «кошельок», «вбивати», «нападати», «агресію», «безкарно». Це є показником формування узагальненого образу ромів як «крадіїв» і «злодіїв», які створюють небезпеку та при цьому уникають відповідальності.

«Негідні». Ця категорія поєднує слова «позорище», «неприличным», «свині», «смиття», «лайно», а також інші образливі номінації.

«Безпритульні» -- образ, який вимальовується завдяки застосуванню слів «бездомні», «вокзале», «табору», «бомжі». Уявлення про ромів як жебраків розповсюджується безпосередньо на всю меншину.

Варто відзначити коментарі «повинні бути в гетто, а не нападати і вбивати нас», «біля свого табору на вокзалі», у яких роми репрезентуються «небезпечними», такими, що мають ізолюватися від суспільства і «.бути в гетто», як «.безпритульний», кочовий народ, що всім табором живе на вокзалі.

Отже, аналіз негативних повідомлень у Twitter демонструє такий образ ромів: не мають своєї землі («виперли з Індії»), не заслуговують знаходитися в країні («хай гребуть»); безпритульні, злидарі та крадії, які заробляють на життя шахрайством. При цьому ці характеристики поширюються на всю ромську меншину, сприяють її дегуманізації та виправдовують соціальну дистанцію, про що свідчать такі коментарі:

«Цигани нація! З якої країни ця нація?», «маленька нерозумна нація... чи буде цей зоопарк інтегрований в суспільство?».

На особливу увагу заслуговує аналіз розповсюдження негативних стереотипів, який ми провели шляхом пошуку найбільш упливових авторів постів (інструмент Brand24 дає таку можливість). Так, за нашими спостереженнями, 10 найвпливовіших авторів охоплюють авдиторію приблизно 19 тис. користувачів (див. рис. 11).

	Author	Site	Influence	Mentions
1	111	xanderua	У	4184	1
2	11	uspenovkal9632	У	2314	1
3	1)	yurayura641	У	2212	1
4	1)	yupivo	У	2045	1
5	ffl	ZradkoTAK	У	2037	1
6	и	nonamealexl23	У	1559	6
7	111	Ieopolis31	У	1541	1
8	111	kgvalya	У	1077	2
9	111	MolfaroclikaUA	У	1039	2
10		Korupcialnfo	У	771	1

Рис. 11. Топ-10 найвпливовіших авторів, які в коментарях використовують мову ворожнечі

The most influencial social media authors

Підбиваючи підсумки, зауважимо, що користувачі мережі «Twitter» використовують мову ворожнечі щодо ромської меншини, транслюючи і закріплюючи низку стереотипів, що сприяє формуванню негативного образу ромської меншини. Також варто зазначити, що при цьому використовуються як м'який і середній, так і жорсткий види мови ворожнечі. Крім того, троє з користувачів, які входять до 10 найбільш упливових авторів, уживають саме жорсткий вид мови ворожнечі, зокрема заклики до виселення меншини.

Обговорення результатів

Дослідження довело, що ромська тематика в соціальних мережах виглядає як «крапля у морі» на тлі інших злободенних проблем в Україні. У Facebook ми знайшли тільки кілька публічних груп, члени яких порушують ромське питання. Серед них лише одна -- «Львівські Цигани» -- на момент дослідження нараховувала більш-менш значну кількість фоловерів (точніше 895 осіб), що, порівняно з групами, які мають сотні тисяч послідовників, є нечисельною. Водночас необхідно зазначити, що майже всі тексти цієї групи просякнуті мовою ворожнечі. Аналіз повідомлень Twitter, створених користувачами з України протягом березня - вересня 2018 року, дав можливість вилучити лише 80 постів щодо ромів (циган), проте більша частина з них (45) мала вкрай негативне забарвлення. Отже, з одного боку, у соціальних мережах надзвичайно небагато постів про ромів, а з іншого, більшість із них має пейоративну семантику. Передусім це пов'язано з тим, що роми є невеликою етнічною групою: за даними останнього Всеукраїнського перепису населення, проведеного 2001 року, загальна кількість ромів в Україні склала 47,6 тис. осіб, що становить 0,1% від усієї кількості постійного населення країни. Отже, можна припустити, що мова ворожнечі щодо ромів ініціюється тими користувачами соціальних мереж, хто мав негативний досвід спілкування з окремими маргіналізованими представниками цієї меншини та поширює власні осудливі враження на всіх ромів у цілому. Цьому сприяє й давнє упереджене ставлення до ромів як до найбільш «віддаленої» національної меншини в Україні, про що свідчить низка соціологічних досліджень, які тривалий час виявляють, що за шкалою соціальної дистанції Богардуса роми отримують найвищі значення (рис. 12). Усе це зайвий раз демонструє вкрай негативне ставлення до ромів, навіть небажаність їхньої присутності в країні (Паніна 2002; Панина & Головаха 2006; Паніотто 2019).



Рис. 12. Соціальна дистанція від дорослого населення України до деяких етнічних груп (шкала Богардуса), вересень 2019 (Паніотто 2019)

Пересічні роми поки що не опанували інтернет-простір, їхні погляди майже не представлені в соціальних мережах. Дослідження та публікації, що об'єктивно висвітлюють ромську проблематику, ініціюються здебільшого правозахисними та благодійними організаціями, які поширюються у ЗМІ та наукових виданнях, а не в соціальних мережах.

Здійснений аналіз пабліку Facebook і повідомлень Twitter продемонстрував, що механізми формування мови ворожнечі щодо ромів у онлайновому середовищі не відрізняються від тих, що використовувалися до появи інтернету: стигматизація за національною приналежністю; поширення негативних стереотипів, побоювань та упереджень; підкреслення «інакшості».

Найрозповсюдженішим способом поширення мови ворожнечі в соціальних мережах є створення локальних груп, які здебільшого створюються одним автором (див. табл. 1) та мають тенденцію зростання у разі, коли публікації знаходять відгук авдиторії, привертають її увагу та активно коментуються.

Дослідження онлайнової мови ворожнечі пов'язані з необхідністю вилучати (mining) дані з інтернету, зокрема із соціальних платформ. Проте кількість сервісів, що дозволяють це зробити, є незначною. Насамперед це зумовлено тим, що такі сервіси зазвичай призначені для аналізу англомовних текстів, хоча є й деякі окремі інструменти, які дозволяють вивчати україномовний сектор інтернету. Проаналізуймо їх.

Netvizz -- безкоштовний інструмент, що дає можливість вилучати дані із Facebook. На жаль, Netvizz припинив роботу в серпні 2019 року через посилення політики захисту даних Facebook. Нагадаємо, що у зв'язку зі скандалом із Cambridge Analytica почалося ретельне контролювання доступу до даних цієї платформи, зокрема і з метою наукових досліджень.

Специфічною функцією Netvizz була можливість отримувати інформацію щодо часу створення певної групи. Так, досліджуючи мову ворожнечі щодо ромів за допомогою Netvizz, ми виявили, що більшість груп із ромської проблематики була створена 2016 року. Ці групи були вкрай малочисельними та згодом зникли з інтернету. Безумовно, їхні «цифрові сліди» можна було б знайти, застосовуючи спеціальне програмне забезпечення, але це питання не дуже актуальне в контексті нашого дослідження. Поява та зникнення таких груп лише підтверджує наш висновок, що мова ворожнечі найчастіше ініціюється 1-2 авторами, які створюють пробний майданчик (паблік), присвячений публікації ненависницьких висловлювань. Якщо протягом кількох місяців порушене питання не викликає зацікавленості інтернет- авдиторії, то паблік зникає.

Розглянемо можливості Popsters, що дозволяє отримати статистичні дані із соціальних платформ Facebook, Instagram, Telegram, Twitter, Youtube, GoogLe+, Pinterest, Coub. Використати його можна лише після авторизації на соціальній платформі, з якої планується вилучати дані, при цьому їхній пошук здійснюється за назвою, посиланням або хештегом. У нашому дослідженні цей інструмент був застосований для отримання даних із пабліку Facebook «Львівські цигани». Практичний досвід використання цього сервісу дає можливість визначити його переваги та недоліки. Насамперед зауважимо, що Popsters дозволяє отримати багато корисної інформації:

1) загальні статистичні дані аналізованої групи за певний проміжок часу (кількість підписників, публікацій, репостів, коментарів, лайків);

2) тексти публікацій за окреслений проміжок часу, що згодом можна проаналізувати методом контент-аналізу;

3) тексти коментарів, що також надалі можна вивчати;

4) фото та відеоматеріали за зазначений період;

5) статистичні дані у вигляді графіків щодо кількості публікацій, лайків, репостів, коментарів, а також активності авдиторії залежно від типу контенту.

Popsters має простіший інтерфейс, ніж Netvizz. Водночас структура даних, отриманих за його допомогою, є більш зручною для аналізу. Значною перевагою

Popsters є можливість отримувати дані щодо активності авдиторії залежно від типу контенту. Це дозволяє, наприклад, порівняти ступінь відгуків авдиторії на різні види інформаційних повідомлень, зокрема виявити переваги візуальної інформації порівняно з текстовою.

До недоліків цього сервісу належить обмеження можливостей безкоштовної демоверсії (максимальна кількість вилучених даних -- 10 разів, період користування -- 10 днів) і необхідність мати власний акаунт в аналізованій мережі. Отже, незважаючи на зазначені недоліки, Popsters виявився доволі корисним:

1) він має достатню кількість функцій для отримання даних, які надалі можуть слугувати емпіричною основою аналізу досліджуваної проблеми;

2) він простий у використанні.

У процесі дослідження було також апробовано можливості сервісу Google Scraper, що дозволяє знайти необхідну інформацію та зберегти її у вигляді таблиць. Для використання цього інструменту передусім необхідно встановити його як розширення, після чого можна застосовувати функцію «scrape similar» для вилучення необхідних даних. Google Scraper виявився досить зручним, бо дозволив швидко зібрати необхідну інформацію (не тільки текстову, а й візуальну) у вигляді електронних таблиць. Проте можливості Popsters та Brand24, на нашу думку, є більш значущими.

На особливу увагу заслуговує й сервіс Brand24, призначений для аналітики соціальних медіа. Цей сервіс потребує реєстрації, після якої надається можливість використовувати демоверсію протягом двох тижнів. Для аналізу певної проблеми необхідно вказати:

1) ключові слова для пошуку (причому є розширений пошук, де можна також навести слова, близькі за значенням до ключових, завдяки чому масив зібраних даних буде більш повним);

2) мову пошуку;

3) проміжок часу, який цікавить дослідника.

Ми використали цей сервіс задля вилучення повідомлень щодо ромської меншини в соціальній мережі Twitter, проаналізували його можливості та виявили, що Brand24 має безліч переваг. Він дозволяє (1) швидко зібрати інформацію із соціальних медіа щодо певного феномена, (2) має функцію географічної фільтрації, яка надає можливість аналізувати, наприклад, український сектор інтернет-простору, (3) дозволяє проводити семантичний аналіз, що є найвагомішою перевагою.

Важливою функційною характеристикою названого сервісу є можливість вибору мови пошуку повідомлень. Незважаючи на те, що в переліку української мови немає, можна встановити опцію «будь-якою мовою», що дасть можливість зібрати всі повідомлення, зокрема українською мовою, та створити масив текстових даних. Функція фільтрації залежно від типу взаємодії надає можливість окремо аналізувати повідомлення, що були позначені «лайками», мали коментарі чи поширювалися.

Крім того, Brand24 дозволяє проводити семантичний аналіз повідомлень та оцінювати ступінь їхнього впливу. У нашому дослідженні було виявлено 10 найбільш упливових авторів, які розповсюджували в повідомленнях мову ворожнечі щодо ромської меншини.

Головним недоліком Brand24 є недосконалість семантичного аналізу. Проте такі зауваження стосуються не тільки Brand24, а й усіх наявних інструментів автоматизованого аналізу текстів. Загалом семантичний аналіз відбувається за допомогою заданого алгоритму, де кожне повідомлення аналізується залежно від наведених слів. Однак з'являється проблема невідповідності машинного маркування та реального контексту повідомлення (наприклад, коли повідомлення, що несе негативний меседж, маркується як нейтральне).

Ця проблема зумовлена кількома чинниками. По-перше, із розпізнаванням сутності повідомлення, що аналізується за заданим алгоритмом, де використання певного слова чи словосполучення повинно маркуватися певним чином, проте контекст повідомлення демонструє зовсім інший зміст (наприклад, слово «роми» може означати як меншину, так і футбольний клуб). По-друге, із використанням в одному тексті суперечливих повідомлень (наприклад, «цей фільм був жахливий, але ми всі чудово провели час у кіно»). Означену проблему важко вирішити, оскільки таких випадків дуже багато й усі вони не можуть бути включені до алгоритму.

Також важливим чинником неправильного маркування повідомлень в алгоритмічному режимі є орфографія. Помилкове написання слів, їхнє видозмінювання може не впливати на контекст повідомлення, однак алгоритм уже не здатний правильно оцінити його, адже не буде «бачити» потрібні слова чи вирази.

Наступна контекстуальна проблема -- використання саркастичних висловів. Автоматизований (інтелектуальний) аналіз проводиться за заданою схемою, тобто «не розуміє» певні емоції, розглядає лише слова та їхні взаємозв'язки. Використання сарказму в повідомленнях є дуже поширеним явищем у соціальних мережах, що призводить до неправильного маркування інформації.

Отже, особливості дописів, про які зазначалося вище, не дозволяють повною мірою покладатися на інтелектуальний аналіз, поки не будуть вироблені єдині критерії, які можна задати в алгоритм для покращення семантичного аналізу. Наразі інтелектуальний аналіз повинен підкріплятися дослідницькою перевіркою.

Таким чином, можемо дійти висновків, що наявні інструменти дозволяють науковцям вилучати дані із соціальних мереж і застосовувати їх як емпіричну базу соціологічних досліджень. Проте необхідно мати на увазі, що отримані відомості повинні контролюватися та перевірятися безпосередньо дослідницькою групою. Водночас зазначимо, що вивчення онлайнової мови ворожнечі в українському інтернет-просторі ускладнюється у зв'язку з (1) відсутністю інструментів для аналізу україномовних текстів, (2) необхідністю плати за користування ефективними інструментами, що для українських дослідників часто є значною перешкодою, (3) проблемами семантичного аналізу, зумовленими насамперед тим, що в україномовному просторі немає словників-маркерів для ідентифікації мови ворожнечі.

Апробація можливостей наявних інструментів вилучення та аналізу даних соціальних мереж довела, що вони дозволяють дослідити використання мови ворожнечі щодо певної групи ризику, проте не дають можливості відтворити загальну картину вживання мови ворожнечі в Україні.

І, зрештою, необхідно порушити питання щодо можливості розглядати ступінь поширеності мови ворожнечі як індикатора рівня генералізованої довіри. Висловлювання на користь релігійної, расової, національної ненависті з підбурюванням до ворожнечі є демонстрацією відсутності згуртованості в суспільстві з певних причин (релігійних, расових, національних) і свідчать про падіння рівня генералізованої довіри. У той же час можна припустити існування й зворотного зв'язку: поширення мови ворожнечі в інтернеті сприяє зниженню рівня генералізованої довіри. На жаль, емпіричних досліджень щодо напрямку зв'язку між онлайновою мовою ворожнечі та рівнем генералізованої довіри в суспільстві не проводилось. Отже, причиново-наслідковий зв'язок між поширенням мови ворожнечі та рівнем генералізованої довіри в суспільстві наразі не вивчений. Це дискусійна тема, яка може стати полем для подальших наукових розвідок. Тим паче, що мова ворожнечі, яка набуває стрімкого поширення завдяки інтернету, актуалізує цей напрямок досліджень.

Висновки

1. Хоча упередження та мова ворожнечі спостерігалися та досліджувалися задовго до цифрової епохи, ефект стереотипізації певних груп і меншин як «Інших» швидко зростає за умови наявності великих онлайнових авдиторій: лише кілька ненависницьких висловів, багаторазово тиражованих цифровими медіа, можуть завдати значної шкоди та призвести до злочинів у реальному житті. Отже, можливості поширення мови ворожнечі зростають із розвитком медіа, з'являються нові режими соціально-дискурсивної участі, проте механізми залишаються незмінними: користувачі Facebook, Twitter та інших соціальних мереж розповсюджують забобони та хибні уявлення, дискримінаційні заклики та фальшиві новини, образливі та принизливі вислови щодо маргіналізованих груп.

2. Вивчення українського інтернет-простору свідчить про поширеність стереотипного уявлення щодо ромів як неосвіченої нації, крадіїв, жебраків, безхатченків, злочинців і загалом криміналізованої меншини, представники якої не заслуговують на перебування в країні. В останні роки в Україні на законодавчому рівні проводиться інтенсивна політика інклюзії ромів. З одного боку, це позитивний напрямок суспільного розвитку, але, з іншого, ця політика нагадує процес інституціоналізації довіри, який згодом призводить до поширення недовіри. Це свідчить про необхідність пошуку додаткових заходів для повноцінної інтеграції маргіналізованих спільнот, зокрема ромської меншини, до нашого суспільства.

...