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Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-05102025-103135


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
GENTILE, BEATRICE
URN
etd-05102025-103135
Titolo
Violenza, misoginia e razzismo nella comunità incel: un’indagine interdisciplinare tra analisi delle reti sociali e analisi linguistica del forum Incels.is
Dipartimento
SCIENZE POLITICHE
Corso di studi
SOCIOLOGIA E MANAGEMENT DEI SERVIZI SOCIALI
Relatori
relatore Salvini, Andrea
Parole chiave
  • Analisi Delle Reti Sociali
  • Analisi Linguistica
  • Incel
  • Incel
  • Linguistic Analysis
  • Misoginia
  • Misogyny
  • Racism
  • Razzismo
  • Social Network Analysis
  • Violence
  • Violenza
Data inizio appello
26/05/2025
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
26/05/2095
Riassunto
La presente tesi ha come oggetto di studio una comunità incel online. Gli incel sono un gruppo formato da uomini che attribuiscono le proprie difficoltà nel relazionarsi con le donne alle trasformazioni sociali legate al femminismo. Nella prima parte del lavoro è stata esposta l’ideologia della comunità — dalla red pill al ruolo della bellezza e dello status degli uomini — che mostrano il tipo di interpretazione che gli incel elaborano per spiegare la loro condizione e il funzionamento della società. Nella seconda parte è stata sviluppata una analisi sui temi più critici che sono emersi dalla letteratura, ossia quelli della violenza, della misoginia e del razzismo. Lo studio si fonda su un approccio interdisciplinare che combina analisi linguistica e analisi delle reti sociali. A partire da oltre due milioni di post e commenti acquisiti dal forum Incels.is è stata costruita una rete in cui nodi rappresentano gli utenti e gli archi le loro interazioni (risposte e menzioni). Al contempo è stata condotta un’analisi del contenuto dei messaggi per misurare la presenza di violenza, misoginia e razzismo attraverso glossari e modelli computazionali. I risultati dimostrano che, rispetto ad altre reti sociali di interazione online, il grafo presenta un coefficiente di clustering elevato (∼ 0,35) che indica che c’è una tendenza a creare dei cluster interni. Inoltre, non emerge alcuna correlazione significativa tra le metriche di centralità dei nodi (grado, betweenness, closeness, ecc.) e i loro punteggi di tossicità, misoginia e razzismo, suggerendo che il ruolo di un utente nella rete non corrisponde al livello del suo linguaggio d’odio. Infine, pur seguendo una distribuzione del grado secondo la legge di potenza, la rete è disassortativa rispetto alla violenza, alla misoginia e al razzismo, mostrando assenza di connessioni preferenziali tra utenti simili per ideologia. L’assenza di omofilia nella formazione degli archi della rete rappresenta un risultato rilevante: sebbene gli utenti con opinioni più estreme costituiscano una minoranza, sono ugualmente connessi al resto della rete esercitando potenzialmente un’influenza su coloro che sono meno radicalizzati, come evidenziato dalla teoria del potere delle minoranze elaborata da Moscovici, secondo cui anche piccoli gruppi possono orientare il pensiero del gruppo più ampio.
This thesis focuses on an online incel community. Incels are a group of men who attribute their difficulties in relating to women to social changes brought about by feminism. The first part of the work outlines the community’s ideology — from the concept of the “red pill” to the emphasis on male beauty and status — which illustrates the interpretive framework incels use to explain both their personal condition and the broader functioning of society.
The second part of the thesis examines some of the most critical themes that emerge from the literature: namely, violence, misogyny, and racism. The study adopts an interdisciplinary approach, combining linguistic analysis and social network analysis. Based on over two million posts and comments collected from the forum Incels.is, a network was constructed in which nodes represent users and edges represent their interactions (replies and mentions). At the same time, a content analysis was carried out to measure the presence of violence, misogyny, and racism using glossaries and computational models.
The results show that, compared to other online social interaction networks, the graph displays a high average clustering coefficient (∼ 0.35), indicating a tendency to form internal clusters. Furthermore, no significant correlation was found between node centrality metrics (such as degree, betweenness, closeness, etc.) and users’ scores for toxicity, misogyny, or racism, suggesting that a user’s structural position in the network does not reflect the level of hate in their language. Finally, although the degree distribution follows a power-law, the network is disassortative with respect to violence, misogyny, and racism, showing no preferential connection between ideologically similar users.
This absence of homophily in network formation is a particularly significant result: although users with more extreme opinions represent a minority, they remain well-connected to the rest of the network, potentially influencing less radicalised users. This dynamic is consistent with Moscovici’s theory of minority influence, which posits that even small groups can shape the thinking of the broader majority.
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