Kovid-19 Salgını ve Mültecilere Yönelik Dijital Nefret Söylemi: Büyük Veri Perspektifinden Metin Madenciliği Tekniği ile Kullanıcı Kaynaklı İçeriklerin Analizi

Bu calisma Kovid-19 salgini surecinde multecilere yonelik dijital nefret soylemini ele almaktadir. Arastirma surecinde buyuk verinin dusunsel boyutunun sunmus oldugu perspektif goz onunde bulundurulmus, yenilikci bir yaklasim benimsenerek toplanan veriler analiz edilmistir. Veri setini olusturmak uzere YouTube'da uluslararasi haber organizasyonlarinin paylastigi Kovid-19 baglaminda multecileri ele alan videolarin altina yazilan kullanici yorumlari toplanmistir. Analiz surecinin sonucunda yorumlarin yuzde 29’unun nefret soylemi icerdigi tespit edilmistir. Nefret soylemi iceren yorum sayisi yuzde olarak az oldugu hâlde bu yorumlara gelen begeniler toplam begeni sayisinin yuzde 49’unu olusturmaktadir. Kovid-19 salgini surecinde multecilere karsi dile getirilen dijital nefret soylemi gecmiste rastlanilan multecilere yonelik nefret soylemi oruntuleri ile benzerlik gostermektedir. Nefret soylemi barindiran kullanici yorumlari Hedef Ulkenin Dokunulmazligi (yuzde 50), Amaca Yonelik Nefret Soylemi (yuzde 13), Kisisel Tercih ve Ozelliklere Yonelik Nefret Soylemi (yuzde 17) ve Diger (yuzde 20) kategorileri altinda siniflandirilmistir. Hedef Ulkenin Dokunulmazligi kategorisindeki yorumlar, nefret soylemi iceren yorumlarin almis oldugu toplam begenilerin yuzde 62’sini almistir. Diger yandan, Hedef Ulkenin Dokunulmazligi ve Amaca Yonelik Nefret Soylemi kategorileri genel ortalamanin uzerinde begeni sayisina sahiptir. Calisma kapsaminda, nefret soylemi iceren yorumlarin dilsel yansimasi bir ag haritasiyla gorsellestirilmistir.