A data science analysis on discrimination in professional sports on social media

Social and mass media are one of the most influential form of socialization in today’s society. For this reason, they also play a relevant role in the diffusion of gender and ethnicity related messages, bias, and discrimination. On social network platforms, users are free to share their thoughts and positions, as well as to publicly support and disseminate messages of others, and this setting provides social scientists a new challenging environment where to study discriminative behaviours. This is even more clear in very popular discussion domains, where a large audience is highly engaged with the topics and events of interest. Sport is one of these settings, where large sets of participants fervently join discussions and opinion sharing processes. In this thesis, we study the relation between professional sports and discrimination by applying a data science and machine learning approach in order to analyze volumes, trend, discussed topics, and the characteristics of users involved in these themes.

I social media e i mass media sono una delle forme più influenti di socializzazione nella società di oggi. Per questo motivo, svolgono anche un ruolo rilevante nella diffusione di messaggi, pregiudizi e discriminazioni legati al genere e all’etnia. Su piattaforme di social network, gli utenti sono liberi di condividere i loro pensieri e posizioni, nonché di supportare e diffondere pubblicamente i messaggi di altri, e questo scenario offre agli scienziati sociali un nuovo ambiente stimolante in cui studiare comportamenti discriminatori. Ciò è ancora più evidente nei domini di discussione molto popolari, in cui un vasto pubblico è molto impegnato con gli argomenti e gli eventi di interesse. Lo sport è uno di questi domini, in cui grandi gruppi di utenti partecipano con fervore alle discussioni e ai processi di condivisione delle opinioni. In questa tesi, studiamo la relazione tra sport professionistici e discriminazione applicando un approccio di data science e machine learning al fine di analizzare i volumi, le tendenze, gli argomenti discussi e le caratteristiche degli utenti coinvolti in questi temi.