[논문 리뷰] State-level Racially Motivated Hate Crimes Contrast Public Opinion on the #StopAsianHate and #StopAAPIHate Movement

Hanjia Lyu, Yangxin Fan외 3명|arXiv (Cornell University)|2021. 04. 29.

Hate Speech and Cyberbullying Detection참고 문헌 24인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 2021년 3월 18일부터 4월 11일까지 미국 30개 주에서 46,058명의 트위터 사용자를 대상으로 '#StopAsianHate'와 '#StopAAPIHate' 운동에 대한 공공의 여론을 분석한다. 여성, 청소년 및 아시아계·블랙 공동체에서 높은 참여도를 보이며, 직접 지지 비율은 51.56%로 나타났다. 특히 인종적 동기를 가진 증오 범죄가 높은 지역일수록 운동에 대한 부정적 감정이 가장 약한 것으로 나타나, 지역별 증오 범죄 빈도와 공공 지지도 사이에 상관관계가 있을 가능성이 제기된다.

ABSTRACT

#StopAsianHate and #StopAAPIHate are two of the most commonly used hashtags that represent the current movement to end hate crimes against the Asian American and Pacific Islander community. We conduct a social media study of public opinion on the #StopAsianHate and #StopAAPIHate movement based on 46,058 Twitter users across 30 states in the United States ranging from March 18 to April 11, 2021. The movement attracts more participation from women, younger adults, Asian and Black communities. 51.56% of the Twitter users show direct support, 18.38% are news about anti-Asian hate crimes, while 5.43% show a negative attitude towards the movement. Public opinion varies across user characteristics. Furthermore, among the states with most racial bias motivated hate crimes, the negative attitude towards the #StopAsianHate and #StopAAPIHate movement is the weakest. To our best knowledge, this is the first large-scale social media-based study to understand public opinion on the #StopAsianHate and #StopAAPIHate movement. We hope our study can provide insights and promote research on anti-Asian hate crimes, and ultimately help address such a serious societal issue for the common benefits of all communities.

연구 동기 및 목표

• 소셜미디어 논의를 통해 '#StopAsianHate'와 '#StopAAPIHate' 운동에 대한 공공의 여론을 이해하기 위해.
• 성별, 연령, 인종, 정치적 소속 등의 사용자 인구통계학적 특성이 참여도와 감성에 어떤 영향을 미치는지 분석하기 위해.
• 주 수준의 인종적 동기를 가진 증오 범죄와 운동에 대한 공공의 감성 간 관계를 조사하기 위해.
• 운동을 둘러싼 공공 논의에서 지배적인 주제적 주제를 규명하기 위해.

제안 방법

• 2021년 3월 18일부터 4월 11일까지 Tweepy API를 사용해 46,058개의 고유한 트위터 사용자 프로필과 공개 트윗을 수집했다.
• 내용 분석을 통해 트윗을 지원, 뉴스, 부정적 감성 등 6개의 주제 카테고리로 분류했다.
• 사용자 인구통계학적 및 행동 특성들이 운동에 대한 감성에 미치는 영향을 분석하기 위해 로지스틱 회귀 모델을 구축했다.
• 연방범죄정보국(FBI)에서 제공한 주 수준의 증오 범죄 데이터를 사용자 1인당 부정적 감성 트윗 비율과 연관지어 분석했다.
• 자기 보고 기반의 사용자 데이터(예: 성별, 인종, 정치적 팔로잉)를 활용해 참여 패턴과 감성의 변동성을 평가했다.
• 통계 모델링을 적용해 증오 범죄율과 공공 여론 간의 연관성을 사용자 수준의 변수를 통제한 상태에서 검증했다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 '#StopAsianHate'와 '#StopAAPIHate' 운동에 대한 트위터에서의 공공 논의에서 지배적인 주제와 감성 패턴은 무엇인가?
• RQ2 성별, 연령, 인종, 정치적 소속 등의 인구통계적 요인이 운동 참여도와 감성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 주 수준의 인종적 동기를 가진 증오 범죄율과 '#StopAsianHate' 및 '#StopAAPIHate' 운동에 대한 부정적 감성 비율 간에 유의미한 관계가 존재하는가?
• RQ4 증오 범죄 비율이 높은 주에 거주하는 사용자들은 다른 주에 비해 운동에 대해 더 강한지, 더 약한 지지를 보이는가?

주요 결과

• 46,058명의 트위터 사용자 중 51.56%가 '#StopAsianHate'와 '#StopAAPIHate' 운동에 직접 지지를 표명했으며, 18.38%는 아시아계에 대한 증오 범죄 관련 뉴스를 공유했다.
• 여성(55.68%)과 청소년(18세~29세 연령대 46.96%)이 연구 대상에서 과도하게 포함되어 있어 이들 집단의 높은 참여도를 시사한다.
• 아시아계(25.29%)와 블랙계(19.43%) 사용자가 일반 트위터 사용자 비율에 비해 과도하게 포함되어 있어 공동체의 강한 참여를 반영한다.
• 인종적 동기를 가진 증오 범죄가 높은 주에서 운동에 대한 부정적 감성 비율이 가장 낮아, 증오 범죄 빈도와 공공의 부정적 감성 간에 역상관관계가 있음을 시사한다.
• 로지스틱 회귀 분석 결과, 블랙계 사용자는 '이중 기준'과 '정책' 주제에서 부정적 감성을 더 많이 표현할 가능성이 높았으며, 계수는 각각 -0.98*** 및 1.24***로 유의미했다.
• 증오 범죄 비율이 높은 주에서는 부정적 감성 비율이 유의미하게 낮아(계수 = 3.15**), 지역 피해 경험은 반감을 유도하기보다는 공감대 형성을 촉진할 수 있음을 시사한다.