Toiseuden luominen al-Holin pakoilaisleiriin liittyvässä keskustelussa
Bibliographic record
Abstract
Joulukuussa 2019 Suomessa oli paljon julkista keskustelua al-Holin pakolaisleiristä. Pakolaisleirillä oli yhteensä 44 Suomen kansalaista, joista 11 oli naisia ja lapsia puolestaan 33. Suomen hallituksen päätös leirin jäsenten kotiuttamisen suhteen herätti paljon keskustelua ja etenkin leirin naisten mahdolliset kytkökset terroritoimintaan puhuttivat suomalaisessa mediassa. Tämän tutkielman tarkoituksena on tarkastella, kuinka toiseutta rakennettiin al-Holin keskustelussa ja miten erottelua ”meidän” ja ”teidän” välillä luotiin. Toiseutta on tutkittu ennenkin pakolaisuuteen ja maahanmuuttoon liittyvissä konteksteissa, mutta al-Holin tapauksessa leirin jäsenten suomalaisuus tekee tästä tilanteesta aiempia tutkimuksia moniulotteisemman. Aineistona tässä tutkielmassa käytettiin Helsingin Sanomien 16.12.2019 julkaistun uutisen keskusteluketjua, jossa oli 210 kommenttia tutkielman tekohetkellä. Kyseinen aineisto valittiin, koska Helsingin Sanomat tavoittaa merkittävyytensä vuoksi suuren yleisön Suomessa. Uutisessa käsiteltiin Suomen valtioneuvoston linjauksia leirin jäsenten kotiuttamisen suhteen ja kommenttiketjussa syntyi keskustelua hallituksen päätöksestä sekä leirin naisista ja lapsista. Aineiston teoreettis-metodologinen lähestymistapa nojaa sosiaalisen konstruktionismin perusperiaatteisiin. Keskusteluketjun analysointiin käytettiin kriittistä diskursiivista psykologiaa yhdistettynä retoriseen psykologiaan. Yhdistelmän kautta tarkasteltiin leirin jäsenten toiseutamista diskursiivisesti, sekä millaisia retorisia keinoja toiseuden rakentamiseen käytettiin. Tutkielmassa käytettiin myös intersektionaalista lähestymistapaa teoreettisena lähestymistapana toiseuden tarkasteluun. Intersektionaalinen lähestymistapa tarkastelee yksilöiden risteäviä identiteettejä. Analyysista muodostui kuusi subjektipositiota. Ensimmäisessä subjektipositiossa korostui leirin naisten risteävät identiteetit. Käsitteitä ”Isis-nainen” ja ”Isis-äiti” käytettiin tämän subjektiposition kommenteissa. Kahden toisistaan poikkeavan kategorian kautta leirin rakennettiin naisia outoina, poikkeavina ja tuomittavina ”toisina”. Toiseus rakentui kategorioiden avulla rakennetun intersektion avulla. Toisessa subjektipositiossa rakennettiin kuvaa leirin naisista vaarallisina terroristeina, jotka ovat hylänneet kotimaansa. Kolmannessa subjektipositiossa suomalaisuuden rajoja pohdittiin. Leirin jäseniä toiseutettiin riittämättömän suomalaisuuden vuoksi. Neljännessä subjektipositiossa puolestaan leirin jäseniä rakennettiin yhteiskunnallisena taakkana, joiden kotiuttaminen tuo Suomelle erilaisia kustannuksia. Viides subjektipositio koski poliitikkoja, jotka asetettiin ”toisen” asemaan, koska heidän nähtiin toimineen Suomen kansan edun vastaisesti ideologisten syiden vuoksi. Kuudennessä subjektipositiossa puolestaan linja oli päinvastainen aiempaan verrattuna ja leirin jäseniä rakennettiin osaksi sisäryhmää. Kokonaisuutena kommentointi kohdistui pääasiassa leirin naisiin. Naisten suomalaisuutta ei tuotu esille merkittävästi, vaan kannanotot kohdistuivat terrorismin, naiseuden ja äitiyden identiteetteihin. Naiset asemoitiin osaksi ulkoryhmää tai ”toiseksi” heidän suomalaisuudestaan huolimatta.Tutkimus viittasi kansalaisuuden käsitteen sekä sisä- ja ulkoryhmän dynamiikan olevan moniulotteinen ilmiö.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.145 | 0.048 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".