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Risultati e impatti

Il risultato principale sarà l’identificazione e la riduzione del discorso d’odio online e la previsione di potenziali crimini d’odio.

PHARM potrà essere a beneficio di ~ 500.000 persone nelle condizioni di rifugiati, ~ 1.300 giornalisti, 750 cittadini, 7 associazioni giornalistiche, migranti generici, futuri richiedenti asilo e il pubblico più ampio che indirettamente riceverò benefici dalle strategie di contrasto messe in atto dal progetto.

Il risultato principale sarà l’identificazione e la riduzione dell’online hate speech e la possibile previsione di potenziali crimini d’odio.

WP2. Monitoring and detecting hate speech 

WP Leader. Aristotle University of Thessaloniki

D2.1 Set of scripts of algorithms
D2.2 Interface for hate speech detection 
D2.3 Guide of use of the interface

D2.6 Public  repository  of hate  speech  data and meta data

WP3. Modeling hate speech and hate crime

WP Leader. University of Salamanca
D3.2 Dataset of scripts with algorithms to predict hate crimes
D3.4 Public  dataset of  hate  crimes in  Spain,  Greece  and Italy
 

WP4. Understanding and preventing chilling effects of hate speech over journalists

WP Leader. University of Milan

D4.2 Public report of the results of the interviews
D4.3 Public report of the results of the surveys
D4.4 Public report with the lessons of the workshops
D4.6 Data-driven news pieces to counter hate speech
D4.7 Handbook for creating data-driven news pieces

WP5. Developing large-scale fictional counter-narratives

WP Leader. University of Salamanca
D5.1 Fictional stories
D5.2 Report about the effects of the stories