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Enregistrement W3187097332

Weaponizing gender: the role of grammatical gender shifts in hate speech

2021· article· en· W3187097332 sur OpenAlexaff
Magda Stroińska, Grażyna Drzazga

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Studies in Language
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPronounReferentGrammatical genderPsychologyLinguisticsNounCategorizationAnimacyPersonal pronounDemonstrativeCognitive psychologyPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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