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    Online hate speech and emotions on Twitter: a case study of Greta Thunberg at the UN Climate Change Conference COP25 in 2019

    Autor: 
    Arce García, Sergio
    ;
    Díaz-Campo, Jesús
    ;
    Cambronero Saiz, Belén
    Fecha: 
    2023
    Palabra clave: 
    climate summit; Greta Thunberg; hate; machine learning; sentiment; social media; Scopus; Emerging
    Revista / editorial: 
    Social Network Analysis and Mining
    Citación: 
    Arce-García, S., Díaz-Campo, J. & Cambronero-Saiz, B. Online hate speech and emotions on Twitter: a case study of Greta Thunberg at the UN Climate Change Conference COP25 in 2019. Soc. Netw. Anal. Min. 13, 48 (2023). https://doi.org/10.1007/s13278-023-01052-5
    Tipo de Ítem: 
    Articulo Revista Indexada
    URI: 
    https://reunir.unir.net/handle/123456789/15373
    DOI: 
    https://doi.org/10.1007/s13278-023-01052-5
    Dirección web: 
    https://link.springer.com/article/10.1007/s13278-023-01052-5
    Resumen:
    The presence of environmental activist Greta Thunberg at the UN Climate Change Conference COP25 in 2019 prompted reactions on social media, which grew exponentially after she was named Time Magazine's Person of the Year 2019 and even more so after then-president of the United States Donald Trump tweeted his reaction to her accolade. An analysis of 1,395,054 tweets gathered between November and December 2019 through R, network theory techniques, machine learning and natural language processing showed how messages sparking hatred and intense emotions generate posts, mainly negative ones that subsequently serve as catalysts. The results also demonstrate the relevance of the bubble filter and echo chamber theories and the fact that hate springs from a range of sentiments depending on each participant group.
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    Nombre: Online_hate_speech_and_emotions_on_Twitter_preprint.pdf
    Tamaño: 804.1Kb
    Formato: application/pdf
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