SKMA Nyhetsbrev juni 2024

Forskningsprojektet Decoding Antisemitism har under tre år undersökt hur antisemitism uttrycks i kommentarsfält kopplade till etablerade medier i Storbritannien, Tyskland och Frankrike. Resultaten visar att antijudiska budskap oftast förmedlas på indirekta sätt, men också att hatet mot judar blev mer öppet och aggressivt efter den 7 oktober 2023.

Forskningsprojektet Decoding Antisemitism: An AI-driven Study on Hate Speech and Imagery Online inleddes 2020 under ledning av Centrum för antisemitismforskning vid Berlins tekniska universitet. Ett 20-tal forskare från olika länder har genom kvalitativa analyser och med hjälp av AI undersökt var och hur antisemitism kommer till uttryck i kommentarsfälten på sk. mainstream-mediers digitala plattformar samt i deras konton på Facebook, Youtube, X, Instagram och Tiktok. I undersökningen ingår till exempel brittiska The Guardian, tyska Die Zeit och franska Le Monde.

I studien analyseras runt 130 000 kommentarer som rör 27 olika nyhetshändelser – till exempel Hamas terrorattack i Israel den 7 oktober 2023 eller utspel av Elon Musk och artisten Kanye West – som utlöst antisemitiska reaktioner.

I en intervju med Berlins tekniska universitet har Matthias J. Becker, som lett undersökningen, sammanfattat några centrala resultat. Studien demonstrerar att antijudiska budskap förmedlas på olika sätt beroende på politisk miljö, språkgemenskap och vilka skeenden som kommenteras, men den visar också att antisemitism i huvudsak uttrycks implicit i onlinemiljöer kopplade till den politiska mittfåran. I 80–85 procent av de antisemitiska kommentarerna användes till exempel antydningar, ordlekar, metaforer och retoriska frågor, säger Becker.

Matthias J. Becker har lett forskningsprojektet Decoding Antisemitism. Foto Zentrum für Antisemitismusforschung, Technische Universität Berlin

Beroende på vilka typer av händelser som kommenteras används olika antisemitiska troper, det kan handla om myter om makt eller barnamord, eller analogier till Nazityskland i debatter om Israel.

Resultaten pekar på att antisemitiska uppfattningar och föreställningar hade större utbredning i brittiska debatter än i franska och minst utbredning i tyska kommentarsfält. Detta kan delvis förklaras av att engelskan är ett världsspråk och att kommenterar på The Guardians plattformar skrivs av människor från hela världen, påpekar Becker. Men han tror också att det beror på att medvetandet om antisemitismens uttryck av historiska skäl är lägre i Storbritannien än i Tyskland. Acceptansen för antisemitiska uttryck är mer begränsad i miljöer kopplade till den politiska mittfåran i Tyskland, när sådana uppfattningar luftas så sker det nästan alltid på ett indirekt sätt eller via kodord, säger han.

Ett annat resultat visar att den antisemitiska retoriken förändrades efter Hamas terrorattack i Israel den 7 oktober. Efter det blev påståendena mer aggressiva och öppna, och de rationaliserades inte längre på samma sätt. Om användare tidigare med hänvisning till Israels politik uppmanat till våld mot judar så sades nu bara att det är rätt att döda judar, ”det borde ske varje dag” och så vidare.

Veckan efter den 7 oktober framträdde en antisemitism som på ett konkret sätt utmärktes av glorifiering av våld mot judar. En sådan genomgripande förändring i interaktiva forum har jag aldrig tidigare sett, säger Becker.

Decoding Antisemitism. A Guide to Identifying Antisemitism Online utkommer 2024.

Förhoppningen är att resultaten ska öka kunskapen och medvetenheten bland lärare, journalister och andra om hur antisemitism förmedlas i sociala medier, och hjälpa pedagoger att ta fram effektiva metoder för undervisning i dessa frågor. I detta syfte har forskarna även tagit fram ett lexikon, Decoding Antisemitism. A Guide to Identifying Antisemitism Online (2024), som beskriver centrala antijudiska troper och hur dessa reproduceras språkligt, till exempel med hjälp av kodord och olika argumentationsstrategier.

Avsikten framöver är att utvidga forskningsprojektet genom att bland annat inkludera ytterligare språk som spanska, ryska och arabiska och att utveckla AI-modellerna så att de även kan identifiera antisemitiska memer och symboler.

För mer information om projektet se decoding-antisemitism.eu