From Fear to Hate: How the Covid-19 Pandemic Sparks Racial Animus in the United States
Notice bibliographique
Résumé
We estimate the effect of the Coronavirus (Covid-19) pandemic on racial animus, as measured by Google searches and Twitter posts including a commonly used anti-Asian racial slur. Our empirical strategy exploits the plausibly exogenous variation in the timing of the first Covid-19 diagnosis across regions in the United States. We find that the first local diagnosis leads to an immediate increase in racist Google searches and Twitter posts, with the latter mainly coming from existing Twitter users posting the slur for the first time. This increase could indicate a rise in future hate crimes, as we document a strong correlation between the use of the slur and anti-Asian hate crimes using historic data. Moreover, we find that the rise in the animosity is directed at Asians rather than other minority groups and is stronger on days when the connection between the disease and Asians is more salient, as proxied by President Trump's tweets mentioning China and Covid-19 at the same time. In contrast, the negative economic impact of the pandemic plays little role in the initial increase in racial animus. Our results suggest that de-emphasizing the connection between the disease and a particular racial group can be effective in curbing current and future racial animus.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».