Weaponizing gender: the role of grammatical gender shifts in hate speech
Notice bibliographique
Résumé
In languages that categorize nouns as belonging to distinct ‘grammatical genders’, moving an expression from one class to another implies changes to its status, and is often interpreted as derogatory. In Polish, shifting nouns with human referents from one category to another is usually perceived as having a “downward” orientation. It can therefore be used as one of the means of verbal aggression, especially name calling. Polish, with its gender sensitive morphology, has an array of gender shifting suffixes (cf. Swan, 2015; McConnellGinet, 2014). E.g. the word baba (feminine) is a crude though not vulgar reference to a woman – either one that is rude (e.g. okropna baba – ‘an awful woman’) or a peasant woman (baba ze wsi – ‘a country woman’). It can be shifted to babsko (neuter) or babsztyl (masculine) with progressively negative connotations. A compound baba-chłop (‘woman-man’, a masculine looking woman) is used for name calling towards transgender people. Transgender persons are also rudely referred to as ono (neuter) instead of on (masculine), ona (feminine), or a different preferred pronoun. A neuter pronoun used to refer to a person is not a neutral form of reference and is meant as a hurtful instrument of hate speech. A shift in animacy in order to diminish someone’s position involves the use of inanimate objects with lexicalized negative connotations to refer to people. As all Polish nouns are gendered, such nouns often agree in gender with the perceived sex of the referent, although this is not a rule. Thus, words such as szmata(‘rag’ fem. –derogatory, with reference to morality) are mostly used about women and burak (‘beetroot’ masc., implying lacking intelligence), mostly about men. If used across natural gender lines, the negative connotations become stronger (as in e.g. Szydło to jednak burak, ‘Szydło is indeed a beetroot’ used about former female Prime Minister Beata Szydło). In this paper, we analyse a corpus of Polish newspaper articles online and readers’ comments, as well as the Polish language corpora (unfortunately lagging significantly behind and not reflecting language changes). We analyse the frequency of the gender shifting suffixes and the nouns they attached to, looking at their collocations to identify semantic effects of gender shift. The results confirm the dramatic increase of verbal violence in Polish public discourse. Grammatical gender shift is not a new phenomenon but this seemingly innocent linguistic mechanism triggers immediate, even if unconscious negative associations, sometimes acting as dog whistles. As the current Polish government is engaged in a propaganda campaign against the LGBTQ community, the use of grammatical gender as a tool for hate speech and discrimination deserves some urgent attention. McConnell-Ginet, S. (2014). “Gender and its relation to sex: The myth of ‘natural’ gender.” In Corbett, G.G. (ed.) The Expression of Gender. Berlin/Boston: Walter de Gruyter. 3-38. Stroińska, M., G. Drzazga & K. Kurowska (2014). “Translating Grammatical Gender: Current Challenges.” Studia o Przekładzie. Warszawa. 175-190. Swan, O. (2015). “Polish gender, subgender, and quasi gender.” Journal of Slavic Linguistics. Vol. 23.1. 83-122.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».