La metodología de esta propuesta incluye un conjunto de actividades desarrolladas en 5 paquetes de trabajo interconectados con la participación de los tres miembros del consorcio (USAL, AUTH y UMIL). PHARM primero identificará los contenidos del discurso de odio y comprenderá cómo pueden predecir crímenes de odio reales, y luego usará noticias basadas en datos (con datos periodísticos interactivos creados por periodistas) y testimonios en primera persona (con estructuras dramáticas, ficticias y narrativas). ) para contrarrestar el discurso de odio.
PHARM implementará un marco conceptual y metodológico común para el análisis a gran escala y la detección del discurso de odio contra refugiados y migrantes.
Basado en un prototipo técnico subdesarrollado, utilizaremos técnicas de procesamiento de lenguaje natural y ML para detectar el discurso de odio y almacenar contenido de odio, creando la base de datos de discurso de odio en línea más completa y articulada del sur de Europa, útil para el discurso de odio ilegal, modelando su relación con el crimen de odio y creando contra-narrativas.
Monitoreo del discurso de odio
PHARM luego modelará el crimen de odio basado en las características descriptivas del discurso de odio contra refugiados y migrantes para predecir futuros episodios de delitos de odio. Crearemos una base de datos de crímenes de odio y utilizaremos algoritmos de ML de vanguardia para modelar la ocurrencia de agresión física / verbal contra migrantes y refugiados.
Modelando el discurso de odio y el crimen de odio
PHARM también creará y difundirá historias contra narrativas ficticias utilizando narraciones persuasivas, y evaluará sus efectos en la lucha contra la producción de discursos de odio.