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Julia Mary Scilabra
, Dario Russo
El escenario digital constituye un espacio privilegiado para la manipulación y la consiguiente difusión de contenidos falsos o distorsionados, que a menudo amplifican sesgos de género y consolidan estereotipos a través de un uso inapropiado del lenguaje. Además, el empleo de herramientas de inteligencia artificial (IA) para la generación, moderación y distribución de contenidos no solo parece reproducir, sino con frecuencia reforzar dichos sesgos, contribuyendo así a la construcción de narrativas que perpetúan estereotipos y desinformación.Adoptando un enfoque mixto, el presente estudio combina análisis lingüístico y translingüístico con perspectivas técnico-teóricas sobre la comunicación digital y la ética de la IA, insertándose en el debate contemporáneo acerca de la capacidad de las tecnologías generativas para amplificar sesgos y estereotipos. En este marco, la investigación busca explorar cómo la dimensión cuantitativa —relativa a la frecuencia y distribución de los términos marcados—y la cualitativa—vinculada a las dinámicas discursivas y semánticas—pueden integrarse para ofrecer una visión más completa de los procesos de mistificación y representación de género en los medios digitales.El corpus de análisis está compuesto por 12 artículos centrados en los dos temas más buscados en Reino Unido y Estados Unidos, seleccionados a través de Google Trends 2024. Dicho corpus incluye artículos de The New York Times, The Washington Post, The Guardiany Daily Mirror, periódicos en los que ha sido posible constatar un uso declarado de tecnologías de inteligencia artificial. Los resultados revelan que, aun con diferencias entre las cabeceras, el lenguaje mediado por algoritmos no es neutro: el recurso a expresiones contrastivas o a estructuras pasivas tiende a reforzar dinámicas discriminatorias.
Often amplifying gender bias and consolidating stereotypes through inappropriate language, the digital landscape is a privileged space for the manipulation and dissemination of false or misleading content. Moreover, the deployment of Artificial Intelligence (AI) systems in content generation, moderation, and dissemination not only appears to reproduce pre-existing biases but also to intensify them, thereby contributing to the consolidation of narratives that perpetuate stereotypes and facilitate the circulation of disinformation.Adopting a mixed-method approach, this exploratory study combines corpus-based linguistic and cross-linguistic analysis with technical and theoretical perspectives on digital communication and AI ethics, positioning itself within the contemporary debate onthe capacity of generative technologies to amplify bias and stereotypes. Within this framework, the research integrates three analytical dimensions: (1) a quantitative analysis measuring the frequency and normalized distribution of gender-marked and non-inclusive terms; (2) a sentiment analysis to examine how emotional polarity (positive, neutral, negative) interacts with lexical bias and framing; and (3) a qualitative semantic and pragmatic examination of discursive features, including contrastive constructions, voice and agency patterns, and semantic role attribution. The study is based on a corpus of 12 articles focusing on the two most-searched topics in the United Kingdom and the United States, selected using Google Trends 2024. The corpus includes articles fromThe New York Times, The Washington Post, The Guardian, and Daily Mirror,newspapers in which a declared use of Artificial Intelligence technologies was identified. The findings reveal that, despite differences among newspapers, algorithmically mediated language is not neutral, and the use of contrastive expressions or the choice of passive constructions tends to reinforce discriminatory dynamics.
Lo scenario digitale rappresenta uno spazio privilegiato per la manipolazione e la conseguente diffusione di contenuti falsi o mistificati, spesso amplificando bias di genere e consolidando stereotipi attraverso un linguaggio improprio. Inoltre, l’impiego di strumenti di intelligenza artificiale (IA) per la generazione, moderazione e distribuzione di contenuti sembra non solo riprodurre, ma spesso rafforzare tali bias, contribuendo in tal modo alla costruzione di narrazioni che perpetuano stereotipi e disinformazione. Adottando un approccio misto, il presente studio combina analisi linguistica e cross-linguistica con prospettive tecnico-teoriche sulla comunicazione digitale ed etica dell’IA, inserendosi nel dibattito contemporaneo sulla capacità delle tecnologie generative di amplificare bias e stereotipi. In tale cornice, la ricerca mira a esplorare come la dimensione quantitativa –relativa alla frequenza e distribuzione dei termini marcati –e quella qualitativa –legata alle dinamiche discorsive e semantiche –possano integrarsi per restituire un quadro più completo dei processi di mistificazione e rappresentazione di genere nei media digitali, partendo da un corpus di 12 articoli che si concentra sui due temi più ricercati in Regno Unito e Stati Uniti, selezionati tramite Google Trends 2024. Il corpus comprende articoli delThe New York Times, The Washington Post, The Guardiane Daily Mirror, testate in cui è stato possibile riscontrare un utilizzo dichiarato di tecnologie di intelligenza artificiale. I risultati rivelano che, pur con differenze fra testate, il linguaggio mediato da algoritmi non è neutro e l’uso di espressioni contrastive o la scelta di forme passive tendono a rafforzare dinamiche discriminatorie.
