INVESTIGACIÓN INSTITUCIONAL
MIEDOS DE SIEMPRE EN TIEMPOS DE IGUALDAD 3.0
EL DISCURSO DE ODIO CONTRA MUJERES
SALVADOREÑAS EN TWITTER
Omar Luna, Diego Manzano e Ignacio López
ANUARIO DE INVESTIGACIÓN NÚMERO 15
ANUARIO DE INVESTIGACIÓN NÚMERO 15
Abierta · Edición 15 · 2021 · Omar Luna, Diego Manzano e Ignacio López
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MIEDOS DE SIEMPRE EN TIEMPOS
DE IGUALDAD 3.0
EL DISCURSO DE ODIO CONTRA
MUJERES SALVADOREÑAS EN
TWITTER
Resumen
Twitter ha revolucionado cómo se idean y canalizan discursos
de odio hacia las mujeres, sin importar la arista profesional que
desempeñen. Si bien no existe un responsable único de los
discursos de odio, su promulgación robustece las hostilidades
que generan las crisis políticas, económicas y sociales, como las
que vive El Salvador. Así, el presente artículo busca identicar
cuáles son los elementos más representativos de los discursos
de odio hacia casos de mujeres salvadoreñas en la red social
Twitter. Con base en una metodología mixta, que apuesta
por la triangulación de fuentes bibliográcas y la recolección,
análisis y visualización de datos, esta investigación permite
establecer cuál fue la narrativa utilizada por diversas turbas
digitales para potenciar discursos de odio hacia mujeres
salvadoreñas, así como para evidenciar el impacto que genera
la divulgación de estos mensajes en torno a consecuencias
presenciales y virtuales para las víctimas de estos.
Palabras clave: posmachismo, discursos de odio, violencia de
género, Twitter.
Abstract
Twitter has revolutionized the way hate speeches are conceived
and channeled toward women —regardless of their professional
career. Although there is no single person responsible for hate
speech, its enactment strengthens the hostilities generated
by political, economic and social crises, such as we have in
El Salvador. Thus, this article seeks to identify which are the
most representative elements of hate speech towards cases
of salvadoran women on the social network Twitter. Based
on a mixed methodology, which bets on the triangulation of
bibliographic sources, as well as the collection, analysis and
visualization of data, this research allows to establish what was
the narrative used by various digital mobs to promote hate
speech towards salvadoran women, as well as to demonstrate
the impact generated by the dissemination of these messages
regarding face-to-face and virtual consequences for their victims.
Keywords: posmachism, hate-speech, gender violence, Twitter.
AUTORES: Omar Luna, Diego Manzano
e Ignacio López
oluna@monicaherrera.edu.sv
Fecha de recepción: 21/11/21
Fecha de aprobación: 15/12/21
1Omar Luna es comunicador y analista de datos, cofundador y gerente
de comunicaciones de Lab-Dat. También se desempeña como docente e
investigador de las cátedras Sociología de la Comunicación y Big Data para
la Licenciatura en Comunicaciones Integradas de Marketing (CIM) y la
Licenciatura en Comunicación y Estrategia Digital (CED) de la Escuela de
Comunicación Mónica Herrera (ECMH).
Diego Manzano es licenciado en Comunicación Social de la UCA,
investigador de derechos humanos, analista de datos y redes sociales.
Ignacio López es licenciado en Economía de la UCA, con experiencia en
análisis estadístico y sistematización de datos.
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Miedos de siempre en tiempos de igualdad 3.0
I. Introducción
La irrupción en la escena política de Nayib Bukele, actual
presidente de El Salvador, ha enardecido las redes sociales
digitales de muchas formas. Por ejemplo, es notorio un
incremento de los discursos de odio entre quienes lo apoyan y
lo deenden. Entre las víctimas de estos mensajes se encuentran
muchas mujeres. Y si bien muchas de ellas son representantes
de la oposición y voces críticas al Gobierno, provenientes de la
sociedad civil, lo cierto es que también algunas funcionarias y
diputadas del ocialismo suelen sufrir ataques.
De esta forma, el discurso de odio, construido para deslegitimar
y atacar a grupos o personas, ha logrado encontrar eco en
las redes sociales. Su difusión apuesta por mover cualquier
interacción a una esfera conictiva, donde no exista disenso.
Las expresiones de odio, arraigadas en una cultura machista,
se amplican en estos espacios cuando a las mujeres se les
ataca no tanto por sus ideas, sino por rasgos físicos o sus
características personales.
Así, Twitter se utiliza como una herramienta para difundir
discursos machistas y violentos que atentan contra la integridad
personal de las mujeres. Diversas turbas digitales se valen de las
dinámicas de dicha red social para amplicar mensajes, atacar
coordinadamente, generar polémica y establecer tendencias
sobre qué y cómo se espera posicionar un tema en las
personas.
Cualquier postura que contraríe la visión de los discursos
públicos y ocultos (Scott, 2000) es limitada o negada por una
ideología capaz de concebir las relaciones, discursos y prácticas
sociales. En esta lógica, el machismo se ha transformado en un
posmachismo. Según Miguel Lorente (citado en Etura, Gutiérrez-
Sanz y Martín, 2017, p. 373), este “pretende que continúen las
mismas referencias culturales (…), su estrategia es generar
confusión y desorientación porque (…) se traduce en duda, la
duda que lleva a que la gente no se posicione”.
El posmachismo busca legitimar estos discursos, al punto que
despliega acciones para criticar el feminismo y desprestigiar
la perspectiva de género. Se habla, desde esta lógica, de la
existencia de un feminismo falso, impulsado por una agenda
internacional, frente a un verdadero feminismo, normalizando
los roles de género (Lorente y Martínez-Jiménez, citados en
Martínez-Jiménez y Zurbano-Berenguer, 2019). Esta visión, con
claros componentes patriarcales, opera al interior de redes
sociales para establecer el rol pasivo de las mujeres como
criterio único. Desde esta perspectiva, los troles2 adquieren
protagonismo al replicar tendencias que asignan apodos y
acosan a mujeres en redes sociales.
En el caso de lideresas políticas y especialistas en derechos
humanos, se usan tendencias y hashtags para deslegitimar su rol
mediante burlas, memes y ataques personales al no acoplarse
a la narrativa ocial. Pero de estos linchamientos digitales ni
las legisladoras ocialistas se salvan. Esto resalta que, aunque
existan buenas intenciones al cuestionar su falta de pericia para
desmontar prácticas políticas de antaño, las antorchas digitales
desembocan en una vorágine de poscensura (Soto, 2017).
El desborde de emociones anes al odio, el enojo y la burla
en redes sociales alimenta un algoritmo que busca tener la
mayor exposición posible e inuir en la opinión pública. En
ese sentido, Edward Snowden (2021) considera que Twitter
hilvana “las tramas y los personajes [en los cuales] aparecen y
se desvanecen en momentos, transmitiendo emociones, pero
nunca lecciones”.
Con base en lo anterior, esta investigación apostó por visibilizar
los elementos más representativos de odio contra mujeres
salvadoreñas en la red social Twitter. De esta forma, se buscó
perlar a los principales actores que promueven discursos hacia
ellas en dicha red social. Para eso, se llevaron a cabo una serie
de visualizaciones como nubes de palabras, bigramas (conexión
entre dos palabras) y uso de emojis en aras de explicar el
lenguaje y tono que utilizan estos actores para prorrumpir sus
discursos. Finalmente, se identicó el contenido de los mensajes
para vericar la construcción narrativa de la que se valen para
así comprender el impacto que generan sus construcciones
argumentativas dentro y fuera de la red social analizada.
II. Conceptos fundamentales: de la opinión al
discurso de odio
Para fundamentar el fenómeno estudiado, se realizó una
investigación documental sobre tres categorías de análisis:
denición de aspectos relevantes de los discursos de odio,
variables que inciden en la circulación de estos y algunas
consideraciones que contribuyan a prevenirlos y combatirlos,
2De acuerdo a la Real Academia Española (2020), un trol se caracteriza como
un “usuario que publica mensajes provocativos, ofensivos o fuera de lugar
con el n de molestar, llamar la atención o boicotear la conversación”.
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apostando por entornos comunicacionales más sanos dentro y
fuera de redes sociales.
Dicha triangulación se consideró la más idónea, pues consolida
una articulación teórico-práctica sobre causas, condiciones y
estrategias de la investigación de resultados, producto de la
selección de una serie de casos presentados en Twitter, y así
determinar cuáles fueron los puntos álgidos de la promulgación
de discursos de odio, establecer semejanzas y diferencias en
el ejercicio de estos linchamientos digitales y la existencia (o
no) de consecuencias para los actores involucrados en cada
situación estudiada.
2.1 Aproximaciones a los discursos de odio en la
actualidad
Existen diversas aproximaciones para denir los discursos de
odio. Para comenzar, el sistema de las Naciones Unidas (s.f.) los
considera como “cualquier forma de comunicación de palabra,
por escrito o a través del comportamiento, que sea un ataque o
utilice lenguaje peyorativo o discriminatorio en relación con una
persona o un grupo sobre la base de quiénes son o, en otras
palabras, debido a su religión, origen étnico, nacionalidad, raza,
color, ascendencia, género u otro factor de identidad” (p. 3).
No obstante, Natalia Torres y Víctor Tarrico (2019, p. 8)
ponderan que los discursos de odio reeren a una expresión
genérica usada en diversas disciplinas. Por tanto, pueden
clasicarse según el tipo de daño que generan:
Discurso de odio. Articula prácticas enunciativas, incitando
a cometer actos violentos, que atentan contra la vida y
seguridad de un grupo o persona.
Discurso discriminatorio. Busca que una persona o
colectivo sean excluidos o imposibilitados de ejercer
derechos, amenazando su ciudadanía.
Discurso hostigador. Pretende impedir/limitar el uso de
la palabra en un espacio. Lesiona la libertad de expresión
mediante acoso o amedrentamiento.
Para que los discursos de odio sean efectivos, se necesita
una pedagogía de la crueldad. Según Rita Segato (2019), esta
comprende “los actos y prácticas que enseñan, habitúan y
programan a los sujetos a transmutar lo vivo y su vitalidad en
cosa”. Al minimizar la empatía y despojar a los seres humanos
de su condición humana, los cuerpos virtuales y reales se
transforman en cosas sobre las cuales se podrá ejercer algún
tipo de dominación.
Esto es comparable con las redes sociales, pues se transforman
en espacios de vigilancia y control de las personas. Para lograrlo,
Susan Benesch (2008) propone una serie de factores que
facilitan la circulación de discursos de odio, donde conuyen:
1) la inuencia del orador, 2) la receptividad de la audiencia, 3)
dilucidar el contenido del discurso como una llamada a la acción,
4) el contexto social e histórico en el cual se desenvuelve el
discurso y 5) el medio de difusión bajo el cual se emite.
Dichas condiciones permiten establecer tres categorías que
permiten entender la circulación de estas enunciaciones
discursivas en un espacio de interacción social. Para el Proyecto
UMATI (citado en Torres y Tarrico, 2019, p. 7), estas son el
discurso ofensivo, el discurso moderadamente peligroso y el
discurso peligroso.
Para empezar, el discurso ofensivo insulta a un grupo o a una
persona por pertenecer a este. Se considera ofensivo, pues
la discriminación verbal es su principal arma de combate.
Dependiendo de la inuencia del orador, puede persuadir
(o no) a la audiencia a tomar acciones hacia quienes ataque,
llegando a generar algún grado de violencia.
En segundo lugar, el discurso moderadamente peligroso se
alimenta de oradores con poca o moderada inuencia del
orador sobre la audiencia. Su capacidad de persuasión pesará
más que el contenido de sus declaraciones. Sus efectos pueden
ser mixtos, pues sus opiniones pueden ser incendiarias u
ofensivas para quienes los escuchan.
Finalmente, el discurso peligroso posee un carácter altamente
incendiario, con posibilidades de desencadenar situaciones de
violencia. Además, proporciona un plan de acción comprendido
por su público objetivo. Sus expresiones se sustentan en un
orador con inuencia moderada o alta que busca, de diversas
formas, agredir a un grupo o a una persona.
Todo lo anterior demuestra que los discursos de odio no se
crean ni se destruyen, se transforman. Por eso, se necesitan
esfuerzos colectivos que permitan entender su importancia, sus
consecuencias, así como la ejecución de respuestas efectivas
para enfrentarlos de forma real o virtual (Gagliardone, Gail,
Alves y Martínez, citados en Amores, Blanco, Sánchez y Frías,
2021).
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2.2 Variables que inciden en la circulación de los
discursos de odio
La transformación de internet no solo ha afectado la
elaboración y divulgación de mensajes, sino también la relación
entre creadores y consumidores de estos (Martín y Campos,
citados en Etura, Gutiérrez-Sanz y Martín, 2019, p. 215). Para
Zygmunt Bauman (2001), representa un espacio público y
privado, donde sus apreciaciones sobre la modernidad líquida
toman mayor realce ante la falta de solidez en las estructuras
sociales y mensajes que se (re)producen en internet.
Así, se reeja el “error dualista digital”, propuesto por Nathan
Jurgenson (citado en Jubany y Roiha, 2018). Para él, existe
una falsa separación entre lo online y lo ofine. Aunque una
circunstancia se manieste en internet, se convierte en reejo
de los problemas de la sociedad, donde prevalece la libertad
de expresión para autoarmarse y rechazar lo ajeno, arma
antojadiza del odio.
Las presuposiciones sobre el otro se traducen en miedos
y temores en contextos de incertidumbre política y social,
lo cual, según Natalia Torres y Víctor Taricco (2019, p. 4),
genera un “campo simbólico necesario para que actos de
responsabilización, difamación, hostigamiento, discriminación,
negación de derechos o violencias puedan ser llevados
adelante”. La pirámide del odio es muestra de eso. Dicha
gura, creada por la Liga Antidifamación (s.f.), fue diseñada para
combatir la difamación contra el pueblo judío y así asegurar
justicia y protección a sus derechos. Actualmente, se utiliza como
herramienta para visibilizar comportamientos y actitudes, que se
ejercen hacia mujeres u otros grupos que sean discriminados.
Genocidio El acto o intención deliberada y
sistemática de aniquilar a un pueblo
Violencia motivada
por prejuicios
Discriminación sistemática
Actos de prejuicio
Actitudes prejuiciadas
Amenazas, profanaciones, vandalismo,
incendios provocados, ataques,
violaciones, asesinatos, terrorismo
Desigualdades en la justicia penal, distribución no
equitativa de los recursos escolares, segregación en
vivienda, desigualdad en salarios, desigualdad en las
oportunidades laborales, restricciones y supresión a
los votantes, representación no equitativa en los
medios de comunicación
Lenguaje no inclusivo, comentarios desconsiderados,
bromas prejuiciadas y denigrantes, apropiación cultural,
anulación social y/o exclusión, micro-agresiones,
insultos, ridiculización, intimidación, epítetos,
deshumanizar
Estereotipar, miedo a la diferencia, justificar los
prejuicios buscando personas que piensen de forma
similar, buscar información para confirmar las creencias
y/o prejuicios que se tienen, falta de introspección o
conciencia del privilegio
Figura 1. Pirámide del odio
Fuente: Liga Antidifamación (s.f.).
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Como se puede observar, los niveles superiores se sustentan
en niveles inferiores. Si se aceptan los comportamientos de
los niveles bajos, pueden escalonar hasta imponer una visión
única para entender el mundo. Cuando esto ocurre (Torres y
Taricco, 2019, p. 4), se difumina el debate, diálogo y tolerancia
crítica, decantándose por el miedo, la (auto)rregulación y el
silencio como apuestas comunicativas para sobrellevar dinámicas
sociales virtuales y reales.
Para lograrlo, se precisa una normalidad progresiva, entendida
por Jared Diamond (s.f.) como la “forma de que un gran
cambio puede ser aceptado como situación normal si
sucede lentamente, en incremento inadvertido, cuando sería
considerado como ofensivo si se llevó a cabo en un paso o
corto período”.
Así, los ataques agresivos, misóginos y dirigidos por guras
de poder hacia mujeres, dentro y fuera de redes sociales,
evidencian que una sociedad no solo puede contemplar el
desmoronamiento paulatino y casi imperceptible de sus bases
institucionales, también se le invita, de diversas formas, a tolerar,
aceptar e incluso practicar este tipo de comportamientos en su
vida cotidiana.
Si bien Manuel Castells (citado en Cabo y García, 2016, p.
3) considera que las redes sociales son una plataforma de
“autocomunicación de masas”, pues permiten transitar de la
indignación a la esperanza, estas pueden ser utilizadas para nes
radicalmente diferentes, pues, según Evgeny Morozov (2012),
“pueden generar resultados políticos en diferentes entornos”.
En ese sentido, grupos sociales e individuos, al librar una batalla
por el signicado para defender causas nobles en redes sociales
–como igualdad de género, reivindicación de las demandas
del colectivo LGBTIQA+, etcétera–, terminan ejerciendo
poscensura. Para Marco Gosen (2018), se presenta cuando “un
personaje público incurre en una conducta considerada ofensiva
o inapropiada, la cual es denunciada por usuarios de redes (…),
estos exigen no solo boicotearlo en el universo virtual, sino
aplicarle un castigo ejemplar en el mundo real que le duela en
su reputación, su orgullo o su bolsillo”.
Por tanto, existe una delgada línea entre la divulgación de un
mensaje para concienciar sobre un fenómeno y ejercer un
discurso de odio. Esto parece haber encontrado el ecosistema
perfecto en Twitter. Su papel en la formación pública, la
presencia de políticos y periodistas, así como la relevancia que
le conceden medios tradicionales para marcar agenda pública,
robustecen el fenómeno (Amores, Blanco, Sánchez y Frías, 2021,
p. 101).
También, Ana María Olabuénaga (2019) reseña que los
algoritmos en redes sociales están programados para privilegiar
contenidos que despierten indignación e ira, desembocando
así en linchamientos digitales. Entre más nos acercamos a
voces anes, bloqueamos y silenciamos otros puntos de vista.
Los algoritmos robustecen ltros burbuja (Pariser, 2017, pp.
10-11) que distorsionan nuestra percepción de lo virtual y lo
real. Al privilegiar nuestro exceso de conanza, producto de
la familiaridad y convivencia online y ofine, prescindimos de
interactuar con puntos de vista contrarios a nuestra visión de
mundo.
Bajo esta apreciación, se generan debates y posturas polarizadas,
descartando la tolerancia crítica y el disenso. Esto genera una
identidad por oposición (Soto, citado en Ortega, 2018, p. 263),
donde quien no se muestre de acuerdo con ciertos postulados
será enemigo de quienes los comparten. Acá, los linchados,
según Olabuénaga (2019), podrán “ser culpables o inocentes y
todo dará igual. La turba es sorda y enloquece. Y en esa turba
estaremos todos”.
Por tanto, no existe un perl único para identicar a los
responsables de los discursos de odio. Para Alex Cabo y Ana
García (2016), existen dos tipos de posturas contrapuestas, pero
complementarias en esta dinámica: individuos que buscan llamar
la atención o descargar algún tipo de frustración o personas
que, de forma colectiva u organizada, dirigen sus acciones hacia
objetivos clave. Sea cual sea la postura que tomen en redes
sociales, muchos apuestan por la hostilidad como parteaguas
de agresiones verbales a grupos o individuos para despertar
reacción (burla, enojo, enfado, indignación, etc.) dentro de las
interacciones generadas en redes sociales.
Dicha situación incrementa la sensación de acoso hacia las
víctimas. Valerse de emojis, memes, GIF, videos y TikTok facilita
saltarse los ltros informáticos de las empresas tecnológicas, así
como la persecución judicial y policial de sus conductas. Esto
da rienda suelta a incitaciones a la violencia que, si bien tienen
como marco de actuación las redes sociales, sus motivaciones
y prejuicios hostiles provienen del espacio ofine (Jurgenson,
2011).
Al tomar en cuenta la perspectiva de género, la falsa dicotomía
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de la dualidad virtual-real robustece el posmachismo. Para
Miguel Lorente (2009), transforma los principios tradicionales
patriarcales y machistas para adaptarse a las dinámicas de los
cambios sociales actuales que aspiran a una igualdad real para
las mujeres.
Así, el posmachismo se vale de estrategias (Lorente y
Martínez-Jiménez, 2013) que generan posturas diferenciadas,
pero complementarias dentro y fuera del ciberespacio. Por un
lado, existe una postura defensiva, que busca desprestigiar y
cuestionar al feminismo y la perspectiva de género (“¿y dónde
están las feministas?”). Por otro lado, vemos una postura ofensiva
que promulga ataques agresivos contra todo lo que represente
el feminismo y a quienes le apoyen o muestren simpatía (“esas
no son formas de protestar”).
Bajo esta premisa, Laura Martínez-Jiménez y Belén Zurbano-
Berenguer (2019) consideran que los responsables de los
discursos de odio pueden ser:
1) activos, pues ejercen violencia sobre las mujeres en entornos
virtuales/reales; y 2) pasivos, ya que su contraargumentación
antifeminista acaba por justicar situaciones que violentan la vida
de las mujeres.
Tanto uno como otro rechazan su identicación con el
machismo como tal. Sin embargo, colaboran de varias formas
para mermar3 cualquier espacio y práctica que garantice una
vida libre de violencia para las mujeres. Para ellos, el troleo es
justicable siempre y cuando se pueda refrenar la reivindicación
de los derechos de las mujeres que les han oprimido y callado
por tantos años.
2.3 ¿Existen posibilidades para contrarrestar los
discursos de odio?
La transformación de la esfera pública que concede las redes
sociales permite establecer una delgada línea entre libertad
de expresión y discursos de odio. Si bien la Convención
Europea de Derechos Humanos (CEDH, citada en Torres y
Taricco, 2019, pp. 8-9) reseña en su artículo 10 que todas las
personas tienen derecho a la libertad de expresión y a “recibir o
comunicar informaciones o ideas sin que pueda haber injerencia
de autoridades públicas y sin consideración de fronteras”, se
vuelve necesario reseñar que no ofenden las palabras, sino las
intenciones.
Muestra de eso han sido las medidas que han tomado algunas
compañías tecnológicas e instituciones sobre la circulación de
discursos de odio en el ciberespacio, tales como la supresión de
las cuentas de Facebook y Twitter del expresidente de Estados
Unidos Donald Trump, así como las investigaciones que está
realizando el Buró Federal de Investigaciones (FBI por su sigla en
inglés) en contra de instigadores de ataques hacia la congresista
estadounidense Norma Torres, posterior a un intercambio de
tuits que tuvo con el presidente de la República, Nayib Bukele.
Desde la perspectiva de género, la Convención Belem do Pará
(1994) promulga una lucha contra la violencia hacia la mujer,
venga de donde venga, pues busca contrarrestar “cualquier
acción o conducta, basada en su género, que cause muerte,
daño o sufrimiento físico, sexual o psicológico a la mujer, tanto
en el ámbito público como en el privado”.
En El Salvador, la Ley Integral para una Vida Libre de Violencia
para las Mujeres (LEIV, 2011) recoge su espíritu al perlar la
violencia simbólica como una serie de “mensajes, valores, iconos
o signos que transmiten y reproducen relaciones de dominación,
desigualdad y discriminación en las relaciones sociales que se
establecen entre las personas y naturalizan la subordinación
de la mujer en la sociedad”. Así, el país cuenta con un marco
normativo para prevenir, sancionar y erradicar delitos de difusión
ilegal de información (artículo 50) y expresiones de violencia
contra las mujeres (artículo 55) con multas de dos a 25 salarios
mínimos hasta condenas de uno a tres años en prisión.
Este último inciso fue puesto a prueba en marzo de 2021
cuando la excandidata a diputada por el Frente Farabundo Mar
para la Liberación Nacional (FMLN), Daniela Genovez, denunció
ante las instancias pertinentes al youtuber Roberto Silva por una
serie de comentarios misóginos hacia ella durante el conteo
de votos de las elecciones legislativas y municipales 2021. El
resultado de dicho proceso marcará un precedente sobre la
preocupación del Estado en torno a los discursos de odio.
Entender las lógicas y dinámicas de los discursos de odio
permite a los actores involucrados emprender esfuerzos
interinstitucionales que apuesten por enfoques comprensivos
y sostenidos que trasciendan medidas legales. Y aunque
funcionarios y líderes de opinión sigan ejerciendo discursos
3Según la Encuesta Nacional de Violencia contra la Mujer en El Salvador
(2017), un 67.4% de las mujeres había sufrido violencia en algún momento a
lo largo de su vida
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de odio, la ciudadanía debe (re)pensar su papel vigilante
sobre el accionar del poder para evitar caer en dinámicas de
poscensura (Soto, 2017). Así, debe aprovechar los discursos
sociales como plataforma para hacer valer la violencia como
señal de advertencia, propuesta por Lewis Coser (1967), donde
los gobernantes deben prestar atención a disfunciones sociales,
pues “la persona sensible carece de poder y, al que tiene poder,
le falta frecuentemente sensibilidad”.
Dicho “desaprendizaje” permitirá a todos los actores
involucrados establecer una serie de mecanismos y acciones
que permitan contrarrestarlos (Torres y Taricco, 2019). Esto se
fundamenta en estrategias de investigación y recolección de
información para avanzar en el conocimiento y la comprensión
del fenómeno para así tomar decisiones basadas en la evidencia,
así como el diseño e implementación de iniciativas que
permitan deconstruir estereotipos, discursos discriminatorios,
apostando por la promoción de principios anes a la diversidad,
el pluralismo y la tolerancia, como pilares estratégicos para la
construcción de una sociedad que apueste por un verdadero
debate público.
III. Metodología de la investigación
El diseño de esta investigación es de tipo no experimental
transversal. Para Roberto Hernández, Carlos Fernández y
Pilar Baptista (2014, p. 154), conlleva una recolección de
datos en un momento único en aras de “describir variables y
analizar su incidencia e interrelación en un momento dado”.
Se apostó por dicho diseño, pues permite analizar, durante el
período de tiempo seleccionado, cuáles fueron los elementos
representativos de los discursos de odio hacia mujeres en la red
social Twitter.
Sobre esa base, el muestreo fue de carácter no probabilístico
intencional. Según Tamara Otzen y Carlos Manterola (2017,
p. 230), este permite seleccionar casos característicos de una
población limitando la muestra solo a estos casos. Se utiliza en
escenarios en los que la población es muy variable. Para efectos
de análisis, se escogieron casos signicativos de parlamentarias
y exlegisladoras de oposición, diputadas de la bancada Nuevas
Ideas (NI) y una especialista en derechos humanos, que se
presentaron durante 2021. Entre estos casos se seleccionó a
la exdiputada del FMLN Lorena Peña, la actual diputada de la
bancada Cyan, Alexia Rivas, la defensora de derechos humanos,
Celia Medrano, y, nalmente, a la legisladora del partido Arena,
Marcela Villatoro.
Tanto el caso de Alexia Rivas y Lorena Peña se enmarcaron
durante una de las reuniones de la comisión que se instaló en
la Asamblea Legislativa para investigar a las organizaciones de la
sociedad civil que presuntamente recibieron fondos de manera
irregular. Esta comisión fue clave para rastrear los discursos de
odio que se dirigieron a Lorena Peña y Alexia Rivas, marcados
por su condición de género, pero también por sus características
físicas o por acciones puntuales de las que se les acusa.
Por otro lado, también se seleccionó a Celia Medrano, defensora
de derechos humanos. Celia Medrano recibió una crítica del
presidente Bukele tras una entrevista que le hicieron en el
medio 8 en punto, en la que pusieron en duda la veracidad de
los datos de desaparecidos que ella presentó ante el medio
de comunicación; acto seguido, se activaron una serie de troles
que comenzaron a atacar. Finalmente, la diputada de Arena,
Marcela Villatoro, se ha expuesto constantemente a críticas
que provienen de la bancada Cyan y de horda de troles que le
achacan motes por su apariencia física, voz o sus acciones.
A partir de eso, se buscó identicar cuál fue la narrativa que
utilizaron quienes promueven dichas enunciaciones discursivas,
determinar el tipo de lenguaje y tono de comunicación de las
publicaciones anes a estas dinámicas y establecer algún tipo de
consecuencia para las víctimas de este tipo de elaboraciones
discursivas en dicha red social.
Comprendieron 13,182 tuits y retuits, que resumen cada uno
de los casos seleccionados, así como las interacciones más
signicativas que se tuvieron durante el período de análisis. La
metodología fue de carácter mixto. Se apostó por una revisión
bibliográca de fuentes de información relacionadas con los
discursos de odio, además de variables internas y externas
que facilitan la circulación del fenómeno dentro y fuera del
ciberespacio tales como postcensura, normalidad progresiva,
posmachismo, pirámide del odio, entre otras.
A escala cuantitativa, los tuits se recolectaron por medio de una
Interfaz de Programación de Aplicaciones (API, por su sigla en
inglés). Según Yúbal Martínez (2019), representa “un conjunto
de deniciones y protocolos que se utiliza para desarrollar
e integrar (…) la comunicación entre dos aplicaciones de
software a través de un conjunto de reglas”. Así, se podían
usar las funciones de Twitter para extraer los tuits del período
seleccionado y vaciarlos en formatos que permitieran analizarlos
en hojas de cálculo de Excel. Se elaboraron bases de datos que
posibilitaran delimitar principales categorías de análisis tales
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como retuits más relevantes, texto del tuit, hashtags utilizados
para perlar cuál fue el modus operandi, tono de comunicación y
nalidad que tienen los discursos de odio como modalidad de
linchamiento digital en Twitter.
Finalmente, la triangulación fungió como principal técnica
de este proceso de investigación en aras de minimizar
cualquier malentendido para esclarecer signicados y vericar
repeticiones durante la contraposición de la investigación
documental, insumos periodísticos relacionados con cada caso
y los tuits analizados. Esto, en palabras de Mayumi Benavides
y Carlos-Gómez Restrepo (2005, pp. 119-120), representa “la
búsqueda de patrones de convergencia para poder desarrollar
o corroborar una interpretación global del fenómeno humano
(…) y de esta manera aumentar la validez y consistencia de los
hallazgos”.
IV. Análisis de resultados
Para efectos del análisis de los resultados de esta investigación,
este apartado expone cada uno de los casos que se estudiaron
para identicar elementos más representativos que marcaron
el discurso de odio en Twitter. Para eso se llevó a cabo una
serie de visualizaciones, encaminadas a conocer cuáles fueron
las palabras más reiterativas (nubes de palabras), conexión
entre palabras dirigidas hacia los casos de mujeres estudiadas
(bigramas), así como la extracción de emojis y palabras
asociadas a esto.
4.1 La diputada del “pueblo” vs. la “misma de siempre”
El 18 de mayo de 2021, los diputados de la Asamblea Legislativa
aprobaron la creación de una comisión especial encaminada a
investigar los fondos que, desde el primer órgano del Estado,
se han otorgado a diversas organizaciones gubernamentales
(ONG) a lo largo de los años (Velásquez, 2021). Dada la
extensión de su nombre formal4 , dicho espacio de interpelación
legislativa recibió el nombre de #ComisiónAntifachada.
Con la conformación de siete diputados, todos anes al
ocialismo, se enarboló la promesa de “llegar al fondo de la
corrupción”. Así, los legisladores acuerparon la narrativa del
presidente de la República, Nayib Bukele, quien prometió a la
población salvadoreña que todas aquellas guras políticas de
antaño que habían gobernado el país devolverían lo robado.
Dicho y hecho. Casi una semana después, el viceministro de
Hacienda, Jerson Posada, dio a conocer que, en un lapso de 11
años, la Asamblea Legislativa autorizó una cifra total de $273
millones de dólares a diversas organizaciones sin nes de lucro.
El momento para cuestionar a estas guras se acercaba.
La presidenta de la comisión, Alexia Rivas, sería la voz
cantante en dicho espacio. Esta no solo representaría una
oportunidad valiosa para desenmascarar a liderazgos políticos
y excolaboradores gubernamentales de antaño, sino también
robustecer los imaginarios que el partido NI se encargó de
construir a lo largo de la campaña legislativa y municipal 2021-
2024, bajo los cuales se prometió acompañar cualquier iniciativa
del presidente Bukele en favor del pueblo salvadoreño.
Figura 2. Tuit afín al quehacer de la diputada Alexia Rivas en
la comisión antifachada
Fuente: Cuenta de Twitter de la diputada Alexia Rivas (2021).
4 Asamblea Legislativa de El Salvador (s.f.). Listado de Comisiones Especial.
https://www.asamblea.gob.sv/asamblea/comisiones/clasicacion-comisiones/
Especial
5 Rivas, A. [@AlexiaRivasG1] (13 de julio de 2021). Continuando con
las investigaciones de la Comisión ONG’s, este próximo viernes hemos
citado como personas de interés a: Ex Dip Lorena Peña Ex Dip Carmen
Elena de Escalón Armando Pineda Navas Ex Gerente de Operaciones. Jorge
Estrada Ex Jefe de Técnicos. [Tweet]. https://twitter.com/AlexiaRivasG1/
status/1415132284622102529
La prueba de fuego llegó el viernes 17 de julio de 2021. Para
ese día, la comisión citó al exgerente de operaciones y al exjefe
de técnicos de la Asamblea Legislativa, Armando Pineda y Jorge
Estrada, así como a las exlegisladoras Lorena Peña y Carmen
Elena de Escalón5. La dinámica de las interpelaciones de la
comisión que investiga la obtención de fondos a organizaciones
contradecía los principios de presunción de inocencia, pues se
buscaba que las personas interpeladas se declarasen culpables a
toda costa.
ANUARIO DE INVESTIGACIÓN NÚMERO 15
Abierta · Edición 15 · 2021 · Omar Luna, Diego Manzano e Ignacio López
72
Sobre esa base, el presidente Bukele tuiteó que los partidos
FMLN y Alianza Republicana Nacionalista (Arena) eran la
“misma escoria” porque, según él, se estaban defendiendo
mutuamente y ya no se distinguían.
Figura 3. Tuit del presidente Bukele en torno a las posturas
generadas en Twitter alrededor del quehacer de la comisión
antifachada
Figura 5. Tuit sobre el papel de Lorena Peña en la comisión
antifachada
Figura 4. Palabras más frecuentes usadas en tuits para
referirse a Lorena Peña
Fuente: Cuenta de Twitter del presidente de la República, @nayibbukele
(2021).
Fuente: Cuenta de Twitter @soyjoseyoutuber (2021).
Fuente: Twitter.com (2021).
Cuando llegó el turno de comparecer para la exdiputada Peña,
la conversación en Twitter enardeció aún más. Producto del
intercambio que tuvo con algunos diputados ocialistas, se
orquestó una campaña de odio, que difundió contenido ofensivo
y estigmatizador hacia ella. Las críticas a su apariencia física,
alusiones misóginas, acusaciones de desacato6 o el hecho de
ser “ladrona” no se hicieron esperar. Por medio de 5168 tuits
y retuits divulgados, se pudo evidenciar, mediante una nube de
palabras, que la tildaron de ser “escoria”, “corrupta”, “bruja”,
entre otras denominaciones. Dichas expresiones tenían respaldo
de cuentas anes al partido NI e incluyeron youtubers que
pretendían reforzar mensajes de odio.
6 Hernández, C. (2021, julio 17). Se caldean los ánimos durante interrogatorio
a Lorena Peña en Comisión que discute fondos a ONG.
Contrapunto.com.sv. https://www.contrapunto.com.sv/se-caldean-los-animos-
durante-interrogatorio-a-lorena-pena-en-comision-que-discuten-fondos-a-
ong/
7 Velásquez, E. (2021, julio 16). Comisión especial de Asamblea apaga el
micrófono a Lorena Peña mientras discuten fondos a ONG. Elsalvador.com.
https://www.elsalvador.com/noticias/nacional/lorena-pena-y-milena-escalon-
citadas-comision-investiga-ong/859623/2021/
De todas esas expresiones, hubo un mensaje ofensivo a Peña
que tuvo una amplia difusión y se volvió viral, proveniente de la
cuenta de José Valladares (@soyjoseyoutuber), donde remarcaba
que, si bien le faltó experiencia o “colmillo” a Alexia Rivas
durante el interrogatorio a Peña, la diputada NI no era corrupta
“como la Lorena Peña”.
ANUARIO DE INVESTIGACIÓN NÚMERO 15
73
Miedos de siempre en tiempos de igualdad 3.0
Figura 6. Palabras más frecuentes usadas en tuits para
referirse a Alexia Rivas
Fuente: Twitter.com (2021).
El uso de palabras como prepotencia (465), corrupta (409),
cinismo (407), inmoralidad (406), asqueroso (406), irrespeto
(290), lástima (289), vulgaridad (288), bajera (162) y orgullosa
(85), no solo evidencia la falta de una actuación convincente
(Goffman, 2009) para mantener la compostura durante
las intervenciones de Peña, sino también reeja la falta de
construcción argumentativa de la diputada Rivas.
Si bien la recurrencia de palabras proporciona indicios sobre
los discursos de odio hacia la diputada Rivas, se ponderó
determinar el grado de relación de las palabras divulgadas por
las diferentes cuentas que tuvieron interacción con el caso. Para
eso, se elaboraron bigramas que, según Chade-Meng Tan, Yuan-
La “falta de colmillo” de Rivas se vio evidenciada en las
constantes interrupciones que realizaba a Peña al silenciar el
micrófono en reiteradas ocasiones7, lo cual terminó por (re)
encuadrar la narrativa de la comisión, producto del papel de la
legisladora ocialista dentro de esta.
Para visualizarlo, se compilaron 4739 tuits y retuits entre el 17
y 20 de julio de 2021, relacionados con las interacciones entre
los usuarios y la cuenta de Rivas en Twitter. Así, la dinámica de
Twitter alrededor de Rivas giró alrededor de su idoneidad
técnica y moral. Esto, según María Amparo Grau (citada en
Fundación Latitudes, 2015), “trae como consecuencia el fracaso
de las políticas ejecutorias de la administración pública (…) El
resultado no puede ser otro que el del fracaso de la gestión
administrativa en las materias de sus competencias”.
Fang Wang y Chan-Do Lee (2002), se convierten en “buenos
discriminadores [de discursos de odio] y menos propensos a ser
ruidosos (…), [con los cuales] existe la posibilidad de aumentar
sustancialmente la calidad de los conjuntos de características”
(traducido por los autores).
De esta forma se pudo vislumbrar la correlación existente en
la recurrencia de palabras que más sustentarán un discurso
de odio hacia Rivas. Al contemplar las palabras que rodean al
nombre de la diputada, observamos una delgada línea entre
libertad de expresión y discursos de odio en torno a su
desempeño en la comisión. Esto podría calicarse de poscensura
(Sierra, 2017), pues existe una “crítica de gente anónima, que de
forma desorganizada muestra su rechazo a la opinión de otro,
en lo que puede convertirse en una vorágine de cientos de tuits,
que terminan convirtiendo la crítica en viral”.
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Figura 7. Bigramas de palabras más frecuentes usadas en tuits para referirse a Alexia Rivas
Fuente: Elaboración propia con datos de Twitter.com (2021).
La mezcla de cuestionamientos a su actuación en la comisión
(lamentable, pobrecita, cobarde, vergüenza, soberbia,
maleducada, iletrada), la develación de una fotografía de
la parlamentaria con miembros del FMLN (“bukerenga”,
arrastrada) y su pertenencia al partido NI (“dipufoca”)
evidencian que, aunque los usuarios de redes sociales tengan
buenas intenciones de cuestionar al poder, para Marco Gonsen
(2018) “asumen una actitud de superioridad moral que los
autoriza a señalar con dedo amígero a quienes consideran
detractores y demandan que sean silenciados”.
En contraste, para el caso de la exdiputada Peña, se pudo
identicar una serie de enunciaciones de odio dirigidas a
ella que la caracterizaban como una persona “corrupta”,
“sinvergüenza”, “soberbia” y, sobre todo, una “experta
manipuladora” en la forma en la cual se condujo durante
cada una de sus intervenciones en la comparecencia ante la
#ComisiónAntifachada.
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Miedos de siempre en tiempos de igualdad 3.0
Figura 8. Bigramas de palabras más frecuentes usadas en tuits
para referirse a Lorena Peña
Fuente: Elaboración propia con datos de Twitter.com (2021).
Así, no ofenden las palabras, sino las intenciones. Aunque
existan diferencias en los contextos en los que se promulgan
discursos de odio en redes sociales, las turbas acompañan
sus mensajes con emojis, pues, según Denis Montenegro y
Erica Hermenegildo (2018, p. 39), apuestan por “comunicar o
conocer de manera precisa [una situación] sin recurrir al uso de
palabras”, ya que “puede ser englobado en un solo emoji”.
Al haber un anclaje entre el texto-emoji en la comunicación
digital, Sara Hsieh y Timmy Tseng (citados en Martínez y
Martínez, 2016, p. 54) consideran que “suplen lo que en los
mensajes orales expresamos a través de los gestos y el tono
de voz, enriqueciendo la comunicación digital, fomentando
el uso de la mensajería instantánea, la conexión social y la
expresión de identidad de los usuarios”. Los principales emojis
identicados en los tuits hacia Rivas realzan aún más un discurso
oculto (Scott, 2000), pues, aprovechando la poscensura (Soto,
2017), hacen de las suyas en las dinámicas que ofrece Twitter.
Usuarios y cuentas mezclaron mensajes de sátira y burla con
cuestionamientos a la idoneidad técnica y moral de la diputada
al interior de la #ComisiónAntifachada.
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Abierta · Edición 15 · 2021 · Omar Luna, Diego Manzano e Ignacio López
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Figura 9. Emojis más utilizados en tuits para referirse a Alexia
Rivas
Figura 11. Principales interacciones vinculantes con emojis
anes a cuestionamientos
Figura 10. Principales interacciones vinculantes con emojis
anes a la risa
Fuente: Elaboración propia con datos de Twitter.com (2021).
Fuente: Elaboración propia con datos de Twitter.com (2021).
Fuente: Twitter.com (2021).
La utilización de emojis anes a la risa visibilizó mensajes con
los cuales, no solo se burlaban del desempeño de Rivas en la
comisión, sino que generaron un efecto holístico para colocar en
tela de juicio el papel del resto de diputados ocialistas. Además,
acompañaron tuits con los que evidenciaban la incapacidad y
la actitud de la legisladora, calicada por estos de prepotente,
iletrada y soberbia, para hacerle frente a las respuestas de la
exdiputada Peña.
población salvadoreña dejara de prestar atención a otros temas
coyunturales importantes, realzar situaciones incongruentes,
aderezadas por machismo, misoginia y supuesta corrupción de
Rivas y los integrantes de la comisión, así como para evidenciar
la falta de profesionalismo de la legisladora en su papel como
presidenta de esta.
No obstante, para el caso de Peña se pudo observar que
los emojis sirvieron para reforzar emociones o asociar a la
exlegisladora con ellos. El emoji del beso tuvo bastante fuerza,
pues el presidente Bukele lo utilizó para armar que Arena y
FMLN habían consagrado su pacto apoyándose mutuamente
para defender a Peña durante su comparecencia. Por otro
lado, el emoji de payaso fue difundido para criticar a los que
defendieron a Peña, tildándola de “corruptaza”.
Esto también se pudo reejar en emoji del zorro, el de payaso y
el del monito con las manos en la cara. Acá podemos observar
que algunos usuarios sospechaban de las verdaderas nalidades
de la comisión, pues apelaban a (re)encuadres para que la
ANUARIO DE INVESTIGACIÓN NÚMERO 15
77
Miedos de siempre en tiempos de igualdad 3.0
Figura 12. Emojis más utilizados en tuits para referirse a
Lorena Peña
Fuente: Twitter.com (2021).
4.2 La voz discordante de la nueva Asamblea Legislativa
La diputada de Arena Marcela Villatoro se ha caracterizado
por ser atacada por los discursos y posturas que emite
desde la Asamblea Legislativa. Al igual que otros diputados de
oposición, ella forma parte de la “esquina de los irrelevantes”,
mote utilizado por los diputados ocialistas para realzar la
representación mínima con la que cuentan para la toma de
decisiones. Dicho calicativo desprestigia y niega la pluralidad de
voces que operan en la Asamblea Legislativa, valiéndose de la
burla y el ataque para desinformar y minimizar la credibilidad de
ciertas guras políticas en dicho órgano del Estado.
Bajo esta dinámica, a Villatoro se le ha tildado de #ladygritona
tras un intercambio de palabras que tuvo con el diputado
de NI Walter Alemán durante la sesión plenaria del 29 de
junio de 2021. En ella, el legislador despotricó contra Arena al
asegurar que “había robado durante años y que eso impidió la
prosperidad del país”.
Posteriormente, Villatoro expresó que Alemán había hecho
una alusión a su persona. Por eso, elevó la voz en la plenaria
para rechazar su intervención. Mientras eso sucedía, circularon
insumos (des)informativos8 anes al Gobierno, atacando a la
diputada, con titulares como “Diputada de ARENA, Marcela
Villatoro, realiza berrinche y gritos en pleno legislativo”9, “Lady
gritona casi agarra a talegazos a diputado de la Bancada Cyan”
y “La diputada Marcela Villatoro, de Arena, se puso a gritar y
agresiva y casi la sacan de la plenaria”. 10
Lo anterior evidenció un ataque coordinado hacia la diputada.
Para demostrarlo, se llevó a cabo un ejercicio para identicar
las palabras más utilizadas para atacar a Villatoro. La nube de
palabras permitió conocer el uso de apodos a la congresista
vinculados a su apariencia, su forma de actuar o su voz, al
utilizar expresiones para reforzar concepciones machistas que
socavaran a la diputada tales como #ladygritona, #ladypasmada,
#ladypantene, #ladyllegua, #ladybipolar, rabiosa, tóxica, poseída,
verdulera, entre otras.
Por su parte, el uso de hashtags reforzó estas nociones.
El hashtag #Villabullshit deforma su apellido de forma
despectiva, comparándola con excremento. #Ladynerviora
la cataloga como loca, pues necesita tomar un relajante para
disminuir su tensión. Esto, además, se vio complementado con
#lalocadelaasamblea y #ladybipolar. Así, el intercambio de ideas
se transforma en ataques personales que merman la condición
humana de la diputada.
8 Entre el 29 de junio y el 1 de julio de 2021 se identicaron al menos 6
videos de diferentes cuentas de YouTube que hicieron mención a la diputada,
dentro de las cuales destacan La Informante SV, Wichito 503, La Britany,
DIFER El Salvador y SOY JOSE YOUTUBER.
9 Redacción Diario La Huella (2021, junio 29). “VIDEO / Diputada de
Arena, Marcela Villatoro, realiza berrinches y gritos en pleno legislativo”.
Diariolahuella.com. https://diariolahuella.com/video-diputada-de-arena-
marcela-villatoro-realiza-berrinche-y-gritos-en-pleno-legislativo/
10 Redacción LATUSASV.COM (2021, junio 29). “Lady gritona casi agarra
a talegazos a diputado de la Bancada Cyan”. Latusasv.com. https://latusasv.
com/2021/06/29/lady-gritona-casi-agarra-a-talegazos-a-diputado-de-la-
bancada-cyan-%F0%9F%98%B1/
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Figura 13. Palabras más frecuentes usadas en tuits para
referirse a Marcela Villatoro
Figura 14. Bigramas de palabras más frecuentes usadas en
tuits para referirse a Marcela Villatoro
Fuente: Elaboración propia con datos de Twitter.com (2021).
Fuente: Elaboración propia con base en datos de Twitter.com (2021).
En consonancia, los bigramas permitieron establecer
asociaciones entre palabras para identicar mensajes de ataque.
A la diputada la calicaron como “emocionalmente inmadura”,
“perra rabiosa” y que tenía hocico, al referirse a su boca,
evidenciando claras intenciones misóginas y machistas.
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Miedos de siempre en tiempos de igualdad 3.0
Figura 15. Emojis más utilizados en tuits para referirse a
Marcela Villatoro
Figura 16. Tuit de interpelación del presidente Nayib Bukele
a la especialista en derechos humanos Celia Medrano
Figura 17. Tuit de respuesta de Celia Medrano a la
interpelación del presidente Bukele
Fuente: Elaboración propia con base en datos de Twitter.com (2021).
Fuente: Cuenta de Twitter del presidente de la República, Nayib Bukele
(2021).
Fuente: Cuenta de Twitter de Celia Medrano (2021).
Finalmente, los emojis del caballo y la vaca comparaban a la
congresista con un animal. Al hacerlo, robustecían aún más la
pedagogía de la crueldad (Segato, 2019). Complementario a
eso, el emoji del payaso se usó para decir que había “pelado
los cables” y el emoji de la banana se usó para sexualizarla,
pues uno de los usuarios expresó: “Yo pensé que esperando
la banana estaba”. Esto demuestra que Twitter funciona como
mecanismo para desacreditar y socavar de forma incisiva a
cualquiera que cuestione la narrativa ocial.
4.3 Una cancelación a la medida del presidente Bukele
El 1 de enero de 2021, el programa de entrevistas de Canal
33, 8 en punto, arrancó con un análisis sobre la situación de
derechos humanos durante el año 2020 en El Salvador. Para
eso, invitó a Celia Medrano, investigadora y especialista en
derechos humanos. En el espacio se reexionó sobre el papel
de los gobiernos en el manejo de la pandemia, la situación de
violencia que experimenta el país, así como las estadísticas de
desapariciones de personas en El Salvador.
Durante su intervención, Medrano realzó que,
independientemente de lo que enunciara la Fiscalía General de
la República (FGR) sobre personas desaparecidas, los casos iban
creciendo. Dicha declaración ameritó que el presidente Bukele,
mediante un retuit con comentario, interpelara a Medrano para
que compartiera cuál era la fuente que aseguraba que dicho
fenómeno se estaba presentando en el país, tal cual ella lo
enunció.
Casi una hora después, Medrano le respondió al mandatario.
Pese a las limitaciones que brinda Twitter para discernir sobre
situaciones que requieren profunda reexión, Medrano
aprovechó el tuit de Óscar López (@SomosElOjo) para brindar
más detalles11 sobre las estadísticas de desapariciones.
4 Medrano, C. [@celiamedrano15] (1 de enero de 2021). Efectivamente Oscar.
En octubre @FGR_SV registró 83 casos de desapariciones, es decir, 12 casos más
que los registrados en el mes de septiembre. También han aumentado registros
en @FGR_SV de casos de privación de libertad además de homicidios. [Tweet].
https://twitter.com/celiamedrano15/status/1345242112451870721?s=20
ANUARIO DE INVESTIGACIÓN NÚMERO 15
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Los tuits aclaratorios de Celia fueron en vano. El presidente
Bukele supo (re)encuadrar la situación, pues, posterior a eso,
diversas cuentas ejercieron violencia simbólica hacia Medrano.
Para Pierre Bourdieu (2000), esta constituye una forma de
dominación, que carece de intervención física, pero sí utiliza
amedrentamientos, críticas y burlas de carácter psicológico y
social.
Para evidenciar estas prácticas, se recopilaron 1811 tuits y retuits
entre el 1 de enero y el 3 de enero de 2021, vinculantes con
las interacciones de los usuarios hacia el cuestionamiento que
el mandatario hizo a Medrano. Así, podemos observar hashtags
político, entendido por Gina Sibaja (2015) como una práctica
con la cual se busca censurar, disuadir y controlar a grupos y
personas por su carácter “vulnerable”.
Figura 18. Palabras más frecuentes usadas en tuits para
referirse a Celia Medrano
Fuente: Elaboración propia con datos de Twitter.com (2021).
La utilización de palabras como vieja (57), mal (21), pena (16),
pobre (13), “maitra” (13), mierda (13), jajaja (11), mentira (11),
pasmada (11) y vergüenza (10) evidencian la materialización del
gendertrolling (Martínez-Jiménez y Zurbano-Berenguer, 2019),
que materializa dinámicas perversas, donde se robustece la
desigualdad de género que (re)produce la violencia simbólica
hacia las mujeres dentro de las dinámicas que ofrece Twitter.
En ese sentido, para que la pedagogía de la crueldad surtiera
efecto, se identicó la relación entre las palabras divulgadas en
las interacciones que tuvieron las cuentas relacionadas con su
caso. Para eso, se estimó pertinente construir bigramas que,
según Shashank Kapadia (2019), “se aproximan a la probabilidad
de [la recurrencia de] una palabra, valiéndose de la probabilidad
condicional de una palabra precedente” (traducido por los
autores).
Así, se pudo identicar la correlación existente entre las palabras
que más visibilizaron un discurso de odio. Al contemplar el
grado de vinculación entre Celia-vieja, observamos expresiones
que encajan con las falacias ad apersonam, entendidas por
Graciela Fernández (2011) como “un ataque dirigido hacia la
persona, no hacia sus razonamientos (…); pretendiendo rebatir
una armación, se ataca a la persona que la sostiene”.
ANUARIO DE INVESTIGACIÓN NÚMERO 15
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Miedos de siempre en tiempos de igualdad 3.0
Figura 19. Bigramas de palabras más frecuentes usadas en
tuits para referirse a Celia Medrano
Fuente: Elaboración propia con datos de Twitter.com (2021).
La desacreditación a su intervención (mentirosa, nefasta), las
burlas constantes y sonantes (el uso del jajajajaja), las críticas
hacia su apariencia física (enferma, pedorra, menopáusica)
y el uso de vocabulario mal sonante (pta, p3rra, mierdera)
reejan el accionar colectivo de un linchamiento digital, propio
de “machitrolles” (Martínez-Jiménez y Zurbano-Berenguer,
2019). Estas son personas y cuentas que consumen contenidos
mediáticos, opuestos a convicciones políticas, para rechazar,
ridiculizar y enfrentar a grupos y personas que participan en
estos espacios y con una alta prevalencia de ataque hacia
mujeres, representantes del colectivo LGBTIQA+, entre otros.
Para realzar esta modalidad de apelaciones al odio, la turba
digital complementa sus ataques con emojis. Así, Francisco
Yus y Georg Albert (citados en Vela, 2020, p. 144) consideran
que estos (re)producen, de forma intencional, un marco de
referencia para establecer una relación complementaria texto-
emoji como una reiteración de lo enunciado en las interacciones
de redes sociales.
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Figura 20. Emojis más utilizados en tuits para referirse a
Celia Medrano
Figura 21. Principales interacciones vinculantes con emojis
anes a la risa
Fuente: Elaboración propia con datos de Twitter.com (2021).
Fuente: Twitter.com (2021).
El uso de emojis anes a la risa robusteció una serie de
mensajes que acuerparon el cuestionamiento del presidente
Bukele mientras se burlaban de las diferentes intervenciones de
Medrano.
ANUARIO DE INVESTIGACIÓN NÚMERO 15
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Miedos de siempre en tiempos de igualdad 3.0
Figura 22. Principales interacciones vinculantes con emojis
anes a cuestionamientos
Fuente: Twitter.com (2021).
El emoji pensativo, el del payaso y el de la mano en la cara
refuerzan interacciones con las que, no solo catalogaron a
Medrano como una persona ridícula por no saber enunciar
correctamente los datos estadísticos sobre personas
desaparecidas, sino también se aprovecharon para enarbolar una
serie de preguntas retóricas, que desacreditan a toda aquella
persona que intente cuestionar el estilo de gobernanza de la
administración Bukele.
Así, mientras Twitter hilvane una trama de signicados alrededor
de la sobresaturación informativa y la descentralización de las
comunicaciones como punta de lanza para la viralización de los
mensajes (Cabo y García, 2017), los discursos de odio seguirán
mermando la condición humana de los cuerpos virtuales y
reales de las mujeres. Este, por tanto, seguirá siendo un campo
de batalla donde ronden las apreciaciones de Lena Duhman
(2014), pues “aún hay muchísimas fuerzas que conspiran
para decirles a las mujeres que nuestras preocupaciones son
insignicantes, que nuestras opiniones no hacen faltan, que
carecemos de la seriedad necesaria para que nuestras historias
cuenten”.
V. Conclusiones
Twitter es una red social que permite potenciar la difusión de
mensajes de odio y desprestigio que socavan la imagen personal
y fomentan linchamientos digitales, donde ciertos medios
y recursos actúan coordinadamente como una estrategia
comunicacional orientada a reforzar comportamientos y
actitudes.
Los cuerpos virtuales y reales de las mujeres se transforman
en territorios en disputa en torno a tramas de signicado
alrededor de los discursos de odio en Twitter. Sin importar en
qué ámbito profesional se desenvuelvan, estas son despojadas
de su condición humana y pasan a transformarse en objetos
que, ante una escasa empatía, se convierten en víctimas de las
turbas digitales.
A base de algoritmos, el contenido difundido empata con las
creencias, miedos y deseos de los usuarios. La manipulación de
la red social busca crear un ambiente conictivo y violento, en
el que, una vez entra en disputa un contenido que no encaja
con las creencias del usuario, se genera una estrategia de
deslegitimación y ataque permanente.
Si bien conuyen elementos del discurso público y el discurso
oculto (Scott, 2000) en esta cultura de la cancelación, se
presenta de forma diferenciada según la postura que se tome.
Por un lado, las posturas anes al ocialismo trazan una delgada
línea entre la libertad de expresión y los discursos de odio, pues
divulgan ataques sumamente insidiosos e incisivos que apelan
a la burla, al descrédito y a cuestionamientos hacia aspectos
personales de las mujeres atacadas. Pese a que Twitter permita
el intercambio de ideas en un espacio de convivencia virtual,
la defensa de la gestión Bukele se exacerba a tal punto que se
cancela, difumina o niega cualquier otra visión que no entre en
consonancia con los lineamientos de la narrativa ocial.
Por otro lado, las posturas de oposición también transitan una
delgada línea entre la libertad de expresión y los discursos de
odio, pues, aunque existan buenas intenciones para interpelar a
funcionarias ocialistas sobre una temática, persisten elementos
de poscensura (Soto, 2017), generando así mecanismos y
acciones que buscan un castigo ejemplar hacia la persona
indiciada.
Así, no existe un perl único sobre quiénes divulgan los
discursos de odio, pues la pedagogía de la crueldad (Segato,
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2019) rinde sus frutos sin importar la postura que se tome.
Para restaurar el umbral de empatía, se deben entender las
raíces de la problemática, las cuales transitan por el error de la
falsa dualidad (Jurgenson, 2011) que manejan las personas en
la actualidad, en especial cuando se abordan temáticas anes al
género, la diversidad, entre otros.
Una vez se reconozca las hostilidades de la presencialidad
como consecuencia de los efectos nocivos en la virtualidad,
se podrán emprender esfuerzos colectivos e individuales hacia
entendimientos que trasciendan los marcos normativos en
torno a la problemática. Y aunque existen penalidades en contra
de la violencia hacia las mujeres en el país, se vuelve fundamental
apostar por enfoques preventivos y acciones que minimicen el
incremento acelerado de este tipo de agresiones dentro y fuera
de redes sociales.
En ese sentido, la imaginación sociológica (Mills, citado en
Thorpe y Yuil, 2016) y la inteligencia colectiva (Peláez, 2012)
son clave. Al combinarlas en nuestras interacciones, podremos
deconstruir aspectos de la socialización de género que refuerzan
discursos discriminatorios y estigmatizadores, que rompan
nuestras burbujas de anidades, avanzando paulatina, pero
efectivamente, hacia el pluralismo y la diversidad, fundamentales
para robustecer el debate como principio elemental del
entendimiento básico de una sociedad.
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