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Hate speech, intelligenza artificiale e discriminazioni digitali. Un’analisi netnografica delle narrazioni belliche contemporanee

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tesi37428902.pdf (9.301Mb)
Autore
Costa, Cecilia <1999>
Data
2026-03-23
Disponibile dal
2026-03-26
Abstract
La presente tesi magistrale indaga la diffusione del discorso d'odio nelle narrazioni dei conflitti armati contemporanei sui principali social media italiani, con particolare riferimento alla guerra tra Russia e Ucraina e al genocidio in atto nel territorio palestinese. Il lavoro, combinando teoria e ricerca empirica, si pone in continuità con la letteratura esistente, priva tuttavia di analisi sistematiche sull'hate speech nelle narrazioni belliche online. I primi due capitoli delineano il quadro teorico: il primo esamina la comunicazione politica nell'era onlife, con attenzione alle echo chambers, alla fast information e alla polarizzazione identitaria. Il secondo approfondisce il rapporto tra intelligenza artificiale, discriminazioni algoritmiche e conflitti digitali, analizzando i quadri normativi europeo e statunitense in materia di IA. Il terzo capitolo è dedicato all'analisi netnografica, nucleo empirico della ricerca. Attraverso il monitoraggio sistematico di contenuti su piattaforme social italiane nell'arco di quattro mesi, è stato costruito un database qualitativo per mappare le forme di hate speech più ricorrenti, le categorie bersaglio e le strategie discorsive, con due focus: l'attentato di Bondi Beach e gli incontri diplomatici tra i leader di Ucraina, Russia, Europa e Stati Uniti. I risultati evidenziano una progressiva intensificazione e normalizzazione del discorso d'odio come strumento di dissenso politico, con un'escalation qualitativa delle espressioni ostili. Emergono la dimensione intersezionale dell'odio online, il crescente ricorso all'ironia violenta veicolata tramite meme, emoji e gif, e il ruolo degli account fake nella diffusione di narrazioni propagandistiche. L'hate speech si configura come un fenomeno strutturato e in continua evoluzione, profondamente intrecciato con le dinamiche politiche e identitarie dell'ecosistema digitale contemporaneo.
 
This master's thesis investigates the spread of hate speech through narratives of contemporary armed conflicts on major Italian social media platforms, with particular focus on the Russia-Ukraine war and the ongoing genocide in the Palestinian territory. The work combines theory and empirical research, building on the existing literature while addressing its lack of systematic analyses of hate speech in online war narratives. The first two chapters outline the theoretical framework: the first examines political communication in the onlife era, focusing on echo chambers, fast information, and identity-based polarization; the second explores the relationship between artificial intelligence, algorithmic discrimination, and digital conflict, analyzing the European and United States regulatory frameworks on AI. The third chapter is devoted to the netnographic analysis, the empirical core of the research. Through systematic monitoring of content on Italian social media platforms over four months, a qualitative database was built to map the most recurrent forms of hate speech, targeted categories, and discursive strategies, with two case studies: the Bondi Beach attack and the diplomatic meetings among the leaders of Ukraine, Russia, Europe, and the United States. The findings reveal a progressive intensification and normalization of hate speech as a tool of political dissent, with a qualitative escalation of hostile expressions. The research highlights the intersectional dimension of online hatred, the growing use of violent irony conveyed through memes, emojis, and GIFs, and the role of fake accounts in spreading propagandistic narratives. Hate speech emerges as a structured and continuously evolving phenomenon, deeply intertwined with the political and identity dynamics of the contemporary digital ecosystem.
 
Tipo
info:eu-repo/semantics/masterThesis
Collezioni
  • Laurea Magistrale [7402]
URI
https://unire.unige.it/handle/123456789/15359
Metadati
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