El discurso contra la población LGTB en los medios sociales y su relación con el odio en España

Abstract

[ES] La tesis analiza la LGTBfobia en el ámbito digital en España combinando PLN, análisis de series temporales y experimentación. Tras situar el fenómeno en un contexto de avances normativos y polarización en redes, el Estudio 1 entrena y evalúa un modelo basado en BERT para detectar odio, y lo compara con clasificadores de toxicidad y sentimiento en español, mostrando que son dimensiones correlacionadas pero no equivalentes y útiles para una monitorización multiplataforma. El Estudio 2 enlaza métricas de hostilidad online con denuncias policiales de delitos de odio LGTB, evidenciando una continuidad entre comportamientos digitales y offline y subrayando la necesidad de calibración por plataforma. El Estudio 3 aplica LDA y análisis de encuadres para identificar tres marcos recurrentes: (1)familiar-religioso, (2) patologización/ridiculización de identidades LGTB y (3) sexualización-trivialización del orgullo/promiscuidad. El Estudio 4, con jóvenes de actitudes homonegativas, halla que la identificación con el emisor (hater) media la intención de compartir, especialmente bajo el marco de trivialización/promiscuidad, y que actitudes previas de rechazo interpersonal la refuerzan parcialmente. Se discuten limitaciones (datos, periodos, causalidad) y líneas futuras (otras redes, visualidad). Metodológicamente, la integración de BERT, LDA y experimentación ofrece un marco robusto para caracterizar y evaluar efectos del discurso LGTBfóbico online.

[EN] This dissertation examines anti-LGBT online hate speech in Spain by integrating NLP, time-series analysis, and experimental methods. Against a backdrop of legal progress and polarized public debate, Study 1 trains and evaluates Spanish BERT-based models to detect hate, toxicity, and sentiment, showing these correlated yet distinct dimensions enable multi-platform monitoring. Study 2 links online hostility measures to subsequent changes in police reports of anti-LGBT hate crimes, suggesting continuity between digital and offline behaviors and highlighting the need for platform-specific calibration. Study 3 uses LDA topic modeling and framing analysis to identify three dominant frames: (1) family-religious traditionalism that legitimizes hostility, (2) pathologization/ridicule of LGBT identities as abnormal and weak, and (3) sexualization and festive trivialization of Pride and LGBT culture. Study 4, with youth holding homonegative attitudes, finds that identification with the message source (the hater) mediates intentions to share, particularly under the trivialization/promiscuity frame, while prior interpersonal rejection shows a partial moderating effect. Limitations include platform and crime-data dependencies, bounded observation windows, and non-causal designs; future work should expand to other platforms and probe visual language. Methodologically, combining Spanish BERT, LDA, and experimentation provides a robust framework to characterize online anti-LGBT hate and assess its persuasive effects.