0
| 本文作者： 我在思考中 | 2021-12-24 15:59 |
英文原文已被IEEE Transactions on Computational Social Systems接受，詳細(xì)內(nèi)容及數(shù)據(jù)，讀者可以查看原論文。
停止亞太裔仇恨聯(lián)盟（Stop AAPI Hate Coalition）的報(bào)告指出，在2021年3月，收到報(bào)告的仇恨犯罪數(shù)量由3,795激增至6,603，其中身體攻擊的占比由2020年的10.2%上升至2021年的16.7%。
與之同時(shí)網(wǎng)絡(luò)仇恨事件幾乎翻番，從5.6%上升至10.2% [1]。Gover et al. [2] 認(rèn)為在新冠疫情期間針對(duì)亞裔的仇恨犯罪上漲源于新冠疫情推動(dòng)了種族主義的散播，制造了國(guó)家的不安全感以及仇外心理。也有學(xué)者研究了針對(duì)亞裔的仇恨犯罪上漲與“亞裔是永久的外人（perpetual foreigners）”這一概念之間的關(guān)聯(lián) [3] [4]。除了身體襲擊以外，亞裔美國(guó)人也承受精神上的不平等傷害。經(jīng)歷過(guò)種族主義事件的亞裔美國(guó)人出現(xiàn)了抑郁癥狀 [5]。
因此，識(shí)別并理解公眾對(duì)于針對(duì)亞裔仇恨的態(tài)度對(duì)于未來(lái)研究這種態(tài)度對(duì)亞裔的影響以及制定相關(guān)的政策來(lái)削弱負(fù)面作用至關(guān)重要。
本文對(duì)超過(guò)四萬(wàn)名推特用戶關(guān)于“停止亞裔仇恨”及“#停止亞裔及太平洋島居民仇恨”運(yùn)動(dòng)的態(tài)度進(jìn)行了深入的研究。
作者發(fā)現(xiàn)，女性、年輕人、亞裔及非裔更頻繁地使用這兩個(gè)標(biāo)簽，參與更多的討論。其中的大多數(shù)人也活躍于其他有關(guān)種族或社會(huì)議題的網(wǎng)路運(yùn)動(dòng)，如#BlackLivesMatter和#SayHerName。
在四萬(wàn)多名參與討論的用戶中，55.68%為女性（推特本身的女性用戶占比為50% [6]）。女性較高的參與比例可能與“集體認(rèn)同”（collective identity） [7] 相關(guān)。在亞特蘭大槍擊案八名受害者中，六名為女性，舊金山亞裔被襲事件的受害者亦為女性。
這一共同的身份特質(zhì)可能是女性更多參與有關(guān)“停止亞裔仇恨”運(yùn)動(dòng)討論的原因。類似的，參與討論的亞裔占比為25.29%，遠(yuǎn)高于推特本身的亞裔用戶占比（低于8%）。非裔用戶的占比也相對(duì)較高。
通過(guò)對(duì)用戶所發(fā)布推特內(nèi)容的分析，本文將所有有關(guān)“停止亞裔仇恨”及“#停止亞裔及太平洋島居民仇恨”運(yùn)動(dòng)的討論可分為六類，分別為支持、新聞、譴責(zé)、雙重標(biāo)準(zhǔn)、反對(duì)聲音以及政策呼吁。
在所有討論中，對(duì)于“停止亞裔仇恨”運(yùn)動(dòng)表達(dá)支持態(tài)度的推特?cái)?shù)量占51.56%。有部分推特直接表達(dá)支持，有部分推特附帶導(dǎo)向?yàn)槌鸷奘录芎φ吣季杈W(wǎng)站的鏈接，也有部分推特轉(zhuǎn)載有關(guān)亞裔美國(guó)人歷史的紀(jì)錄片。同時(shí)，在這些支持的聲音中，有呼吁非裔與亞裔應(yīng)當(dāng)團(tuán)結(jié)起來(lái)，呼吁社群之間的團(tuán)結(jié)，也有呼吁亞裔群體內(nèi)部應(yīng)該團(tuán)結(jié)起來(lái)。
新聞?lì)愅铺卣急葹?8.38%。主要內(nèi)容是有關(guān)針對(duì)亞裔的仇恨犯罪新聞報(bào)道。一部分披露了襲擊者的族裔，一部分選擇不披露襲擊者族裔。
譴責(zé)類推特占比為14.69%。這一類推特并非是譴責(zé)“停止亞裔仇恨”運(yùn)動(dòng)，而是在譴責(zé)那些襲擊者、特定人群或者社會(huì)存在的系統(tǒng)性問(wèn)題。比如，很大一部分該類推特譴責(zé)美國(guó)前總統(tǒng)特朗普將新冠病毒稱為“中國(guó)病毒”。也有推特譴責(zé)共和黨不支持針對(duì)女性的暴力犯罪法案。另外，該類推特還提及了系統(tǒng)性問(wèn)題如種族主義（“白人至上”）、文化（戀亞癖，Asian fetishization）及教育（大學(xué)不平等錄取）。
雙重標(biāo)準(zhǔn)
有關(guān)雙重標(biāo)準(zhǔn)的爭(zhēng)論在有關(guān)“停止亞裔仇恨”運(yùn)動(dòng)中的討論占8.37%。有觀點(diǎn)認(rèn)為，亞裔和非裔在遭受了歧視后，政府的對(duì)待態(tài)度不一致。也有觀點(diǎn)認(rèn)為，針對(duì)亞裔的仇恨犯罪襲擊者中，白人襲擊者和非洲裔襲擊者被區(qū)別對(duì)待。
反對(duì)聲音
在有關(guān)“停止亞裔仇恨”運(yùn)動(dòng)的討論中，5.43%為反對(duì)聲音。這一部分觀點(diǎn)對(duì)“停止亞裔仇恨”運(yùn)動(dòng)持負(fù)面態(tài)度，表現(xiàn)形式包括激化亞裔與非裔群體之間的關(guān)系、宣揚(yáng)反亞裔情緒以及為仇恨犯罪的襲擊者進(jìn)行辯護(hù)。
政策呼吁
在所有參與討論的用戶中，1.56%呼吁政府制定相關(guān)政策（如控槍）來(lái)解決針對(duì)亞裔仇恨犯罪問(wèn)題。
本文通過(guò)邏輯回歸，研究了不同因素對(duì)于用戶話題選擇的影響。完整的發(fā)現(xiàn)與討論可閱讀原論文。
政治極化（political polarization）體現(xiàn)在了此次“停止亞裔仇恨”運(yùn)動(dòng)的討論中。拜登關(guān)注者與特朗普關(guān)注者在話題選擇上有顯著不同。拜登的關(guān)注者更多地表達(dá)支持，而在特朗普的關(guān)注者中，出現(xiàn)了更多的反對(duì)聲音以及對(duì)于雙重標(biāo)準(zhǔn)的討論。
進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，拜登關(guān)注者與特朗普關(guān)注者在“停止亞裔仇恨”的大議題下，討論的側(cè)重點(diǎn)不一致。特朗普關(guān)注者：
（1）認(rèn)為非裔需要為針對(duì)亞裔仇恨犯罪負(fù)責(zé)；
（2）亞裔學(xué)生在大學(xué)錄取中因種族問(wèn)題而遭受了不平等待遇；
（3）支持“All lives matter”；
（4）更多地轉(zhuǎn)發(fā)襲擊者為非裔的新聞報(bào)道；
（5）更少轉(zhuǎn)發(fā)亞裔受害者自述的新聞報(bào)道。在上述五個(gè)話題中，拜登關(guān)注者的傾向與特朗普關(guān)注者完全相反。
“停止亞裔仇恨”運(yùn)動(dòng)的反對(duì)聲音更多地出現(xiàn)在仇恨犯罪更少的州。圖一展示了反對(duì)聲音推特占比與種族偏見(jiàn)動(dòng)機(jī)型仇恨犯罪數(shù)量占比的關(guān)系。根據(jù)所在州的地理位置，本文用不同顏色標(biāo)示。州按地理位置分為四大類：東北、南部、西部以及中西部。
通過(guò)圖一可以發(fā)現(xiàn)，反對(duì)聲音的占比與所在州的仇恨犯罪數(shù)量占比負(fù)相關(guān)。有研究指出，當(dāng)個(gè)體因?yàn)榉N族偏見(jiàn)原因成為犯罪的受害方后，產(chǎn)生的負(fù)面情緒與因非種族偏見(jiàn)原因成為犯罪的受害方產(chǎn)生的負(fù)面情緒有本質(zhì)的區(qū)別 [8]。
因此，本文的這一發(fā)現(xiàn)可能說(shuō)明那些沒(méi)有經(jīng)歷過(guò)因種族原因?qū)е鲁鸷薹缸锏娜?，?duì)于“停止亞裔仇恨”運(yùn)動(dòng)表示反對(duì)是因?yàn)樗麄儧](méi)有相關(guān)的經(jīng)歷，更難理解仇恨犯罪的嚴(yán)重性。他們的話題選擇也包含了為襲擊者辯護(hù)，認(rèn)為襲擊的動(dòng)因不是種族主義。
圖一的另一個(gè)重要發(fā)現(xiàn)是，在地理位置上相近的州，在圖一中的位置也相對(duì)更近，意味著相近州的民眾對(duì)于針對(duì)亞裔的仇恨犯罪態(tài)度接近。政策制定者可根據(jù)這一發(fā)現(xiàn)做更深入研究，以制定相關(guān)政策如對(duì)于仇恨犯罪的教育項(xiàng)目 [9]。
圖一：每一萬(wàn)人中種族偏見(jiàn)動(dòng)機(jī)型仇恨犯罪數(shù)量與反對(duì)“停止仇恨犯罪”運(yùn)動(dòng)推特占比關(guān)系
作者希望能通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)用戶對(duì)“停止亞裔仇恨”運(yùn)動(dòng)討論的研究，更好地理解民眾對(duì)于針對(duì)亞裔的仇恨犯罪的態(tài)度，促進(jìn)有關(guān)方面的研究，為了全體社群的共同利益，最終幫助解決這一嚴(yán)重的社會(huì)問(wèn)題。
更加詳細(xì)的方法描述以及發(fā)現(xiàn)請(qǐng)閱讀原論文。
參考文獻(xiàn)：
[1] R. Jeung, A. Y. Horse, T. Popovic, and R. Lim, “Stop aapi hate national report,” Stop AAPI Hate, 2021
[2] A. R. Gover, S. B. Harper, and L. Langton, “Anti-asian hate crime during the covid-19 pandemic: Exploring the reproduction of inequality,” American Journal of Criminal Justice, vol. 45, no. 4, pp. 647–667, 2020.
[3] H. Tessler, M. Choi, and G. Kao, “The anxiety of being asian american: Hate crimes and negative biases during the covid-19 pandemic,” American Journal of Criminal Justice, vol. 45, no. 4, pp. 636–646, 2020.
[4] A. N. Ancheta, Race, rights, and the Asian American experience. Rutgers University Press, 2006.
[5] A. Saw, A. Yellow Horse, and R. Jeung, “Stop aapi hate mental health report,” 2021.
[6] S. Wojcik and A. Hughes, “Sizing up twitter users,” Pew Research Center Internet & Technology, 2019.
[7] F. Polletta and J. M. Jasper, “Collective identity and social movements,” Annual review of Sociology, vol. 27, no. 1, pp. 283–305, 2001.
[8] K. Craig-Henderson and L. R. Sloan, “After the hate: Helping psychologists help victims of racist hate crime,” Clinical Psychology: Science and Practice, vol. 10, no. 4, pp. 481–490, 2003.
[9] J. F. Anderson, L. Dyson, and W. Brooks Jr, “Preventing hate crime and profiling hate crime offenders,” Western Journal of Black Studies, vol. 26, no. 3, p. 140, 2002.
雷峰網(wǎng)版權(quán)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見(jiàn)轉(zhuǎn)載須知。
