Dal punto di vista del diritto costituzionale, occorre distinguere un linguaggio stereotipato da un linguaggio discriminatorio: sul primo si interviene attraverso lo strumento della formazione e dell’educazione, sradicando i tropi presenti all’interno della società; sul secondo, invece, si interviene, qualora la parola d’odio via funzionale a propagandare o istigare un odio fondato sull’elemento razziale, nazionale e religioso, ai sensi dell’art. 604-bis c.p.

Ad oggi, quindi, “giuridicamente, l’hate speech nell’ordinamento italiano esiste laddove vi sia un chiaro collegamento tra parola e azione. Tuttavia, l’espressione “hate speech” è rientrata nel linguaggio comune quando ci si riferisce alle parole d’odio (insulti e costrutti molto connotati negativamente) che circolano nel discorso online e, in particolare, sui social.

La Mappa dell’Intolleranza 9, così come nelle edizioni precedenti, si concentra su linguaggio che odia considerando come tale un linguaggio discriminatorio, stereotipato o stereotipato e discriminatorio contemporaneamente. La novità di questa edizione è un arricchimento delle prospettive di indagine e dei punti di vista scientifici da cui si osserva lo stesso fenomeno.

In generale, c’è un equivoco ricorrente quando si parla di parole d’odio, ossia pensare che sia un fenomeno fatto solo di parole estreme, visibili, riconoscibili. L’analisi linguistica condotta nell’ambito della nona edizione della Mappa dell’Intolleranza, a cui abbiamo avuto il privilegio di collaborare, mostra, invece, un dato più complesso e, per certi versi, più inquietante. L’odio non è solo ciò che appare esplicitamente come tale, è anche ciò che si sedimenta nel linguaggio quotidiano, ciò che si normalizza, ciò che smette di essere percepito come violento.

Per decrittare questa zona grigia, occorre una prospettiva interdisciplinare fra informatica e linguistica computazionale, guidate dalla bussola del diritto costituzionale. Quest’ultimo, infatti, si occupa del bilanciamento fra poteri, diritti e libertà ed impone, nella sfera social, una riflessione sul rapporto tra libertà di espressione e tutela della dignità, nonché del principio di uguaglianza. La linguistica computazionale e l’informatica, in un certo senso, sono il braccio di questa impostazione poiché consentono di misurare e comprendere come il linguaggio costruisca (e trasformi) i confini di questo equilibrio. Non si tratta, quindi, di individuare contenuti meramente offensivi ma di interpretare il processo; come nasce uno stereotipo, come si diffonde, quando diventa struttura culturale, quando e in che forma dal seme germoglia l’odio.

La ricerca applicata nel progetto “Mappa dell’Intolleranza” è la sintesi perfetta di questa cooperazione tra discipline. Nell’edizione 9 sono stati integrati modelli di intelligenza artificiale, analisi linguistica qualitativa e riflessione giuridica. I Large Language Models hanno permesso di classificare milioni di contenuti, ma il dato quantitativo, da solo, è solo parte della storia. Siamo entrati nel dato testuale, osservato le collocazioni lessicali, le co-occorrenze, le traiettorie semantiche. In altre parole, abbiamo decifrato la grammatica dell’odio.

Come sottolineato sopra, la grammatica dell’odio aiuta a comprendere, in generale, dove porre la linea di confine tra un linguaggio che lede i principi costituzionali e un linguaggio che, invece, si colloca all’interno del cappello protettivo offerto dall’art. 21 Cost., che sancisce, al primo comma, la libertà di manifestazione del pensiero (per un approfondimento, cfr. M. D’Amico, B. Liberali, 2025).

Fra i risultati più significativi, vorremmo sottolineare proprio il rapporto tra linguaggio d’odio e stereotipi; su un campione di oltre 2 milioni di contenuti, il 56% è classificato come negativo, ma la presenza di stereotipi (seppur quantitativamente minoritaria) rivela un elemento strutturale, cioè che lo stereotipo non è un residuo innocuo, ma un’infrastruttura culturale che alimenta l’odio. Ad esempio, in alcune categorie, come l’islamofobia, stereotipo e linguaggio d’odio tendono a sovrapporsi, coesistendo nello stesso contenuto e rafforzandosi reciprocamente.

Vediamo poi ciò che accade quando il linguaggio perde il suo ancoraggio originario, nella misoginia e nell’abilismo, ad esempio. Ciò che si è osservato è che molti termini nascono come riferimenti a categorie specifiche, ma vengono progressivamente riutilizzati come insulti generici. Questo processo di decontestualizzazione produce un effetto paradossale, cioè che il riferimento discriminatorio si attenua in superficie, ma si rafforza in profondità e lo stereotipo si diffonde sotto traccia proprio perché è ovunque.

Dal punto di vista costituzionale, questo dato interroga direttamente la capacità del diritto di intercettare forme di discriminazione indiretta. Infatti, le categorie giuridiche tradizionali, concepite per identificare l’incitamento esplicito, faticano a cogliere queste trasformazioni semantiche che sono quanto più efficaci se amplificate e diffuse dai social media. Proprio per la potenza di diffusione dei contenuti del mezzo analizzato, è quanto mai essenziale essere in grado di riconoscere non solo l’offesa dichiarata, ma anche quella implicita, sistemica, culturalmente incorporata.

A questo proposito, un secondo asse di ricerca, novità di questa edizione, riguarda la viralità. L’idea che l’odio si diffonda in modo spontaneo è smentita dai dati poiché la circolazione dei contenuti ostili è fortemente concentrata pochi account generano una quota sproporzionata di interazioni, suggerendo la presenza di dinamiche di amplificazione strutturate e, probabilmente, studiate. In questo quadro, un altro dato importante è che i contenuti prodotti da account femminili, pur meno numerosi, risultano mediamente più performanti in termini di engagement, con una capacità di diffusione superiore di circa il 15%.

Questo dato apre una riflessione ulteriore, la produzione e la diffusione dell’odio non coincidono. Comprendere chi parla non è sufficiente, occorre entrare nei meccanismi dell’algoritmo di diffusione dei contenuti, perché il cosiddetto “algoritmo” da più visibilità ad alcune voci rispetto ad altre. La viralità diventa così una variabile rilevante per la nostra mappatura, perché incide sulla diffusione e sulla portata effettiva del discorso discriminatorio.

Ultima, ma non per importanza, rileva l’analisi semantica. Essa evidenzia un altro elemento chiave di quest’anno, ossia, la trasversalità dei temi e la fortissima polarizzazione del discorso che presenta stereotipi. Non sorprende, infatti, la centralità del contesto geopolitico anche se questo non è stata una dimensione direttamente considerata (ricordo che la mappa misura la temperatura del discorso sui social attraverso 6 dimensioni principali: misoginia, abilismo, omo-lesbo-transfobia, antisemitismo, xenofobia, islamofobia).

Dall’analisi sui termini più ricorrenti, parole come “Gaza”, “Palestina”, “ebreo”, “sionista” ed “Islam” non funzionano solo come riferimenti descrittivi, ma come nodi di polarizzazione, capaci di attivare intere costellazioni di significato. In altre parole, gli stereotipi nuovi o comunque più diffusi che si stanno radicando nel discorso online sono stereotipi collegati ai temi del conflitto tra Israele e Palestina.

In questo contesto, il confine tra critica politica e stereotipizzazione identitaria diventa sempre più sottile e linguaggio sui social tende, fisiologicamente, a semplificare, a ridurre la complessità a dicotomie rigide (nel limite dei caratteri consentiti). Questo, però, favorisce processi di generalizzazione che sono a forte rischio di sfociare in comportamenti discriminatori, non solo online ma anche “onlife” (Floridi, 2014).

In sintesi, l’odio online non è un’anomalia del discorso pubblico è l’epifenomeno di una struttura della comunicazione che evolve, si adatta, si mimetizza. Per questo la Mappa è uno strumento prezioso per imparare a decifrarlo.