La comunidad lgtbifóbica en la red social X, antigua Twitter, es de menor tamaño que la comunidad a favor de los derechos del colectivo. Sin embargo, es más activa a la hora de publicar comentarios en su contra, en muchos casos, constitutivos de un delito de odio. La mayoría de estas cuentas serían, además, perfiles falsos. Son algunas de las conclusiones de un estudio de la FELGTBI+ con 40dB que analiza, con inteligencia artificial, más de un millón de tuits. 

La investigación, Discursos de odio en Twitter 2023, estudia los mensajes de la red social desde el día en que Vox desplegó una
pancarta que arrojaba varios símbolos a la basura, incluido el del colectivo LGTBI+, hasta la celebración del Orgullo y el inicio de la campaña electoral del 23J. Se analiza, a través de la revisión de hashtags y palabras clave, los comentarios de dos comunidades en la red social (los que odian y los que apoyan) que hicieron comentarios a propósito del colectivo. 

En el siguiente gráfico se representan las comunidades surgidas durante las discusiones en Twitter sobre el Orgullo 2023. Cada nodo corresponde a una cuenta distinta, y las aristas reflejan la interacción mediante retuits o citas de publicaciones.

Se destacan dos grupos principales en esta conversación. La comunidad más extensa, marcada en rosa y conformada por usuarios que expresaron mensajes de apoyo al Orgullo y al colectivo LGTBI+. Usuarios que representan el 86%. En contraste, en verde, se observa la formación de un discurso que se oponía a las celebraciones del Orgullo y discrepaba con la ley trans (un 14%). 

A pesar de que la comunidad contraria es más residual, sus usuarios son más proclives a verter mensajes de odio contra otras cuentas de apoyo LGTBI+. Algunas de estas cuentas son personales y con perfiles fácilmente identificables, en donde un comentario de odio explícito, además del daño ocasionado al receptor, puede ser motivo de delito.

Como los comentarios que recibió esta publicación. En donde, pese al sostén de la comunidad general, algunos usuarios mostraron su oposición con violencia verbal. 

En el estudio se analizan algunos de los tuit más virales comprendidos en el período de análisis. En cinco de ellos se muestra como, a pesar de la gran repercusión y los mensajes de respaldo, los usuarios odiantes expresan más su enfado en los comentarios. 

En concreto en este tuit de Igualdad LGTB, con hasta 2.000 retuits, los comentarios aluden al 'lobby LGTB' o a los 'chiringuitos', fórmulas que utiliza la ultraderecha para atacar al colectivo. 

El odio contra las mujeres trans

Después de aplicar el algoritmo de aprendizaje automático LDA, el estudio identificó dos de los temas principales de la comunidad en contra del Orgullo. Estos temas son: el odio a una mujer trans que trabaja en un supermercado y la disputa entre una diputada de Vox y la escritora Elizabeth Duval. Este agrupamiento de mensajes refleja el foco de odio constante sobre las mujeres trans. 

El primer tema gira en torno a la controversia surgida tras la queja de una mujer trans en un supermercado por ser llamada "caballero". La afectada señala que los mensajes de odio recibidos en la red social 'X' son representativos de la persistente transfobia en el país, destacando el uso del hashtag #EsUnPutoHombre. Los tuits relacionados con este tema son mayormente negativos, algunos incluían incluso contenido violento. 

El segundo tema se genera tras una discusión de la portavoz de Feminismos y Derechos LGTBI de Sumar, Elizabeth Duval, con la diputada de Vox, María Ruiz Solás. La política de ultraderecha llamó "enferma crónica" a la escritora progresista. Los comentarios de odio también se recopilaron bajo la etiqueta #EsUnPutoHombre. Un imperativo que ataca y niega el derecho trans más básico: la autodeterminación de género y el respeto a la propia identidad. 

Además, a estos debates, se suman los comentarios del feminismo transexcluyente, que utiliza otros hashtag predominantes como:  #feminismovotatraidores; #stopdeliriotrans o #noleytrans. Los mismos que utilizó en algunas de sus publicaciones la actual directora del Instituto de las Mujeres, Isabel García.  

Bots de ultraderecha y TERFs

Dentro de la comunidad que se opone al Orgullo, se identifican dos subcomunidades: una asociada al feminismo transexcluyente y otra vinculada a la extrema derecha. Al analizar las cuentas identificadas con nombres reales, la comunidad TERF destaca por tener una gran predominancia de mujeres, mientras que la composición por sexo en la extrema derecha es considerablemente más equitativa.

Según las investigadoras, ambas muestran signos de albergar cantidades considerables de cuentas fraudulentas. La mayoría de estos perfiles se crearon en el año 2021, por lo que se sospecha de que estas subcomunidades crean campañas de odio organizadas. 

"Existen indicios de estrategias organizadas que estigmatizan y señalan al colectivo LGTBI+ y en especial a las personas trans, a través de cuentas falsas", explica Uge Sangil, presidenta de la FELGTBI a este medio. 

Menciones por partido

En el recuento de menciones durante la campaña electoral de los distintos partidos en torno al colectivo LGTBI+, el estudio muestra notables diferencias entre la derecha y la izquierda del espectro político. 

Así, Sumar efectuó un total de 21 menciones en las que se abordó tanto la celebración del Orgullo como temas relacionados con el colectivo LGTBI+ y trans. El PSOE emitió 18 tuits que abarcaban tanto el Orgullo como el colectivo LGTBI+, pero ninguno específicamente referido al colectivo trans. Por su parte, el PP publicó únicamente tres tuits explícitos, sin hacer alusión al colectivo trans. En cuanto a Vox, todas sus menciones estaban vinculadas a la ley trans y su intención de derogarla.

"Es importante que se apruebe un pacto de estado contra los discursos de odio hacia los grupos vulnerables para parar esto desde las instituciones", reitera Sangil. Un pacto que cuenta con el compromiso del Ministerio de Igualdad encabezado por Ana Redondo. Pero que, sin embargo, no se materializa en nombramientos como el de la directora del Instituto de las Mujeres.