Descritto per la prima volta dalla giurista e attivista americana Kimberlè Crenshaw, il fenomeno dell’intersezionalità consiste nella sovrapposizione di diverse identità sociali di una persona e nel rischio di un’esposizione esponenziale alle discriminazioni. 

Anche questa analisi si è avvalsa del contributo della IA. Attraverso i Large Language Models, sono stati analizzati tutti i tweet campionati e sono stati suddivisi per tema e per tipologia di linguaggio (hatespeech, stereotipi, hatespeech e stereotipi). 

Misoginia: analizziamo l’intersezionalità di categoria

Sono state identificate le intersezioni tra misoginia e le altre categorie, cioè i post che secondo l’IA comprendono elementi di due o più temi.

Dando uno sguardo d’insieme, si evince come i risultati confermino le tesi della letteratura secondo le quali le donne rappresentano le prime vittime dell’intersezionalità, soprattutto per quanto attiene all’intersezione tra genere e xenofobia (K. Crenshaw, 1989, 2014).

Le intersezioni con dell’Omofobia

A queste intersezioni si aggiungono quella tra misoginia e antisemitismo, già riscontrata nelle scorse edizioni e quella tra misoginia e omofobia.

Quest’ultima intersezione raggiunge percentuali elevate soprattutto osservando i dati a partire dall’omofobia. Il ricorrente utilizzo nella stessa frase di termini quali “lesbica” e “puttana” dimostra la presenza dell’intersezionalità e al contempo un rafforzamento della misoginia.