Machismo en la red
La 'manosfera' gana terreno en las redes sociales: la mitad de los mensajes sobre feminismo en X son negativos
El informe 'Sin Filtro' muestra cómo muchos usuarios piensan que "se ha ido demasiado lejos" con la igualdad

El 50% de los mensajes en X sobre feminismo son negativos. / EFE
La polarización impera en X, hasta el punto de que la mitad de los mensajes sobre feminismo en esta red social son negativos. Muchos usuarios piensan que "se ha ido demasiado lejos" o perciben "la pérdida de privilegios entre el colectivo masculino", según expone el informe Sin Filtro, que muestra que España es uno de los países donde el debate está más radicalizado.
Elaborado por LLYC en el marco del 8M, el informe analiza cómo las redes sociales se han consolidado como una herramienta de ataque contra el discurso feminista y qué hay detrás de estas comunidades. En este sentido, los autores recogen que prácticamente todos (98%) los perfiles contra la igualdad tienen una "fuerte carga política y se encuentran radicalizados, lo que dificulta el diálogo".
Quienes dudan o se definen como escépticos con esta causa tienen 1,6 veces más probabilidades de caer en posturas extremistas que de abrirse a ella.
Tres veces más de insultos
El estudio también identifica las estrategias que emplean los diferentes grupos para defender sus ideas. Exponen que este discurso contra la igualdad es más endogámico, con una alta prevalencia de argumentos basados en la desinformación y la descalificación.
"Recurren a los insultos tres veces más que bando feminista y en la mitad de todos sus mensajes siempre utilizan términos connotativos contra los que no piensan como ellos, sin aportar alternativas o propuestas", aseguran.
El simplismo también está a la orden del día en X: una de cada tres publicaciones contrafeministas a nivel global "es breve y carente de reflexión". Buscan deslegitimar el discurso feminista a través de estereotipos.
En España, por ejemplo, la estigmatización del prototipo de feminista se relaciona con su imagen: "Uno de cada 25 mensajes contrafeministas ridiculiza la causa con alusiones al físico, como 'gorda' o 'vaca'; con la higiene corporal ('sobaco') o a determinados tintes de cabellos, así como a la popularizada imagen de 'Charo' en España o 'Karen' en países anglosajones, surgidas recientemente como crítica a las mujeres de mediana edad feministas y progresistas (aunque la primera se asocia con un perfil más humilde y tradicional y la segunda se relaciona con la prepotencia de la clase alta)".
Este tipo de insultos aparecen en el 15% del total de los mensajes emitidos por el bando contrario a la igualdad, y se dirigen a aspectos que tienen que ver con la imagen o la actitud de las feministas.
Denuncias falsas y ventajas
Asimismo, uno de cada tres miembros de la comunidad denominada contra la igualdad cree que el feminismo es radical. "No porque los datos lo respalden, sino porque así se ha construido su relato. Los contrafeministas han tejido una narrativa diseñada para restar legitimidad al movimiento, presentándolo como una amenaza liderada por un grupo 'extremista'", exponen los autores, que lamentan que este discurso desvíe la atención de los desafíos reales que impiden lograr una igualdad plena.
Además, el 22% de esta comunidad vincula el feminismo con figuras públicas, ideologías e intereses partidistas de izquierda. De forma específica, en España se asocia a una cuestión legal, las denuncias falsas o a una ventaja social y laboral (19% de los mensajes, 2,5 veces por encima de la media).
En general, también hay una creencia de que la igualdad ya se ha alcanzado y que las demandas actuales son falsas, irreales o incluso exageradas e interesada, aunque los datos sobre la brecha salarial de género o sobre las violencias muestren una realidad diferente.
Para realizar este informe, LLYC ha analizado la conversación en X en 12 países de Latinoamérica, Europa y EE.UU. Así, han podido 8,5 millones de mensajes de ambas comunidades. Además, los autores han contrastado los hallazgos con estudios de instituciones reconocidas y medios de comunicación que respaldan la información obtenida.
La investigación ha empleado técnicas avanzadas de Aprendizaje Automático ('machine learning'), 'clustering' y procesamiento de lenguaje natural, así como métricas de dispersión para analizar la distribución de cada comunidad y análisis de sentimiento para identificar las emociones en la conversación.
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