El feminismo en las redes sociales

Las redes sociales tienen un potencial considerable para involucrar y empoderar a las mujeres jóvenes en el activismo político y social (Batsleer & McMahon, 2016) debido a su capacidad para crear espacios abiertos, colaborativos y participativos para el feminismo (Ott, 2018). Plataformas como Twitter o TikTok permiten a las jóvenes expresarse libremente y conversar con todo tipo de agentes sociales para expresar sus opiniones y sentimientos. También les permiten intercambiar información sobre cuestiones que intervienen en la construcción de las identidades sexuales, o sobre las injusticias basadas en el género que han experimentado o presenciado (Jackson, 2018).

La difusión de las redes sociales ha permitido también al movimiento feminista crear y difundir conciencia sobre una multitud de temáticas, ya sea el sexismo, la desigualdad o la violencia de género (Baer, 2016), lo que ha permitido dar un mayor alcance a sus reivindicaciones. A este respecto, las Ciencias Sociales se esfuerzan por avanzar y prestar atención a parámetros que van más allá de la influencia que pueda medirse con el número de seguidores y retuits porque, en un mundo hiperconectado e interactivo, los activismos sociales son, sobre todo, una conversación. Las tendencias enmarcadas en el llamado «giro afectivo» en este campo académico (Ticineto-Clough & Halley, 2007) también han jugado un papel importante en relación a este avance epistemológico, de la misma forma que lo ha hecho el impulso de determinados activismos online. Entre las movilizaciones sociales que se han desarrollado en las redes sociales, el feminismo ha mostrado un rol destacado, como ponen de manifiesto los estudios de género que se han realizado en conjunción con la sociología, la pedagogía y la comunicación. Twitter, TikTok y otras redes sociales poseen características comunicativas –inmediatez, impacto mediático, simplificación del mensaje, capacidad movilizadora, etc.– que favorecen la creación de comunidades de afinidad ideológica. Así ha quedado demostrado en el caso del llamado «hashtivismo feminista», a través de sonadas campañas como #Metoo, #WomensMarch, etc. (Jinsook, 2017; Turley & Fisher, 2018; Storer & Rodriguez, 2020; Linabary et al., 2020).

Según el último Informe de la Juventud en España (Injuve, 2021), el interés de la población joven por las desigualdades de género se conectaría con el hecho de que se están socializando en un entorno en el que las principales movilizaciones están vinculadas con la causa feminista. En paralelo, en los últimos años ha aumentado el número de voces críticas que demandan una lectura interseccional del activismo en las redes, porque los propios conceptos de ciberfeminismo y género se han visto superados por los apremiantes cambios sociales y los debates en el espacio virtual (Salido-Machado, 2017). En este sentido, el movimiento feminista ha conseguido atraer el interés de la población más joven y empujar a esta hacia la movilización en el ámbito offline y online, aunque especialmente en este último. Este tipo de análisis resultan de interés para profundizar en los mecanismos que permiten al colectivo de jóvenes construir y socializar su identidad o conciencia feminista desde todo tipo de posicionamientos sistémicos y contrasistémicos a través de los medios o redes online. Es más, el análisis de estas redes resulta de interés para conocer posicionamientos o discursos de odio apoyados en confrontaciones dialécticas, lo que constituye actualmente un ámbito aún escasamente explorado en la literatura centrada en las manifestaciones identitarias del colectivo joven vinculadas al género en los entornos digitales.

Polarización discursiva sobre la identidad

En el movimiento feminista contemporáneo, el debate sobre las identidades y su sujeto político ha sido intenso y se ha caracterizado por el uso extensivo de las plataformas digitales (Willem & Tortajada, 2021). La incorporación a la lucha feminista de reivindicaciones vinculadas al ecologismo o el colectivo LGTBI tiene raíces profundas y una prolongada discusión teórica (Earles, 2017). El debate sobre las identidades en el feminismo es complejo, y las cuestiones trans y el propio lenguaje empleado por diversos agentes en estos debates no solo constituyen disputas terminológicas o sobre cómo se debe conceptualizar el sexo y el género, sino que son también formas de representar el posicionamiento en dicha disputa. Los conflictos trans/feministas, conocidos también como «guerras TERF», reflejan las condiciones actuales de nuestro tiempo, en el que el discurso público está dominado por la polarización y la proliferación de la desinformación.

El calificado como Feminismo Radical Trans-Excluyente, también conocido por su acrónimo en inglés «TERF» (Trans-Exclusionary Radical Feminist) es uno de los términos con mayor expansión en el contexto del debate feminista digital. Sus primeros usos se fechan hacia el año 2008 y actualmente su presencia es muy habitual en las conversaciones digitales en redes como Twitter (Sulbarán, 2020). En estas, el término «TERF» se emplea con connotaciones negativas vinculadas a la supuesta transfobia que las feministas que se identifican con su género biológico mostrarían hacia las mujeres transgénero o mujeres que no se autoidentifican con su género biológico. En este sentido, las feministas calificadas como «TERF» perciben este término como algo negativo e, incluso, como un insulto (Malatino, 2021). En la literatura académica encontramos trabajos recientes que examinan el auge del movimiento «TERF» anti-transgénero en contextos anglosajones (McLean, 2021).

Recientes trabajos como «TERF wars: An introduction» (Guerras TERF: una Introducción) (Pearce et al., 2020) han llamado la atención sobre la intensidad de estos debates o «guerras dialécticas» en las redes sociales y sobre su importancia para ampliar el conocimiento sobre el fenómeno trans desde la mirada del colectivo joven, desde el marco analítico del ciberfeminismo, así como desde el ámbito ideológico desde el que se realizan los argumentos trans-excluyentes. Los discursos en torno a las posturas transinclusivas han estado altamente polarizados (Carrera-Fernández & DePalma, 2020), lo que ha generado el interés por conocer el modo en el que estos debates se propagan a través de las redes sociales. La lucha dialéctica entre las diferentes concepciones sobre el sujeto político del feminismo y el lugar que tienen las identidades en su seno han sido investigadas en redes sociales como Instagram (Vázquez-González & Cárdenes-Hernández, 2021), Twitter (Lu, 2020) o YouTube (Tortajada et al., 2021).

El marco analítico y conceptual que han proporcionado hasta la fecha los estudios vinculados al feminismo digital resulta cada día más prolífico. Entre estos análisis, destacamos aquí la investigación de caso sobre la etiqueta #ContraElBorradoDeLasMujeres, que apunta que el discurso generado en torno al citado hashtag es marcadamente emotivo (Ferré-Pavia & Zaldívar, 2022). Estudios similares ponen de manifiesto que este tipo de etiquetas refuerzan posturas y permiten identificar los discursos en el debate público digital, especialmente entre la población joven, en tanto que grupo usuario principal de espacios que amparan este tipo de diálogo.

Como exponen diversos estudios, las personas usuarias de las redes sociales tienden a convertirse en mayorías con posturas más o menos radicales gracias a la influencia de fenómenos de influencia recíproca, como la polarización y las cámaras de eco (Demszky et al., 2019). La existencia de parámetros o indicadores como el lenguaje resulta en estos análisis de utilidad para detectar afinidades en la conversación o, en su caso, polaridades determinantes de la utilidad democrática y social de los espacios públicos digitales.

En relación al tema que nos ocupa, el «hashtivismo feminista» ha sido defendido en términos generales como un activismo feminista digital mejorado y enriquecido a partir de artefactos teórico-conceptuales como la interseccionalidad, la colonialidad, la violencia multimodal, etc. Este fenómeno comenzó a emerger con fuerza a raíz de las movilizaciones del #MeToo y constituyó una piedra angular no solo para otras movilizaciones feministas digitales en la lucha contra la discriminación sexista en todas sus formas (violencia, desigualdad salarial, discriminaciones de todo tipo, etc.), sino también para todo tipo de investigaciones sobre el valor de los medios sociales para este movimiento (Manikonda et al., 2018).

El feminismo resulta a este respecto de interés, puesto que se define como un movimiento con un corpus teórico no cerrado y con una práctica que evoluciona hacia nuevas formas de acción y de protesta, como las que tienen lugar en diferentes ámbitos y contextos de la esfera público-política digital. No en vano, la juventud se topa habitualmente con el odio en sus actividades en Internet, y los debates en torno a temáticas LGTBI son unos de los más afectados (Consejo de Europa, 2014; Injuve, 2019).

En este contexto, el objetivo de esta investigación se centra en el análisis del activismo y la polarización que se producen en el debate de las redes sociales en la intersección entre la defensa del feminismo y de la transexualidad, preferentemente entre el público joven, simbolizada en el uso del calificativo «TERF» (Trans-Exclusionary Radical Feminist o Feminismo Radical Trans-Excluyente) que tienen lugar en las redes sociales. Sobre esta base, se proponen las siguientes preguntas de investigación:

• RQ1. ¿Cuáles son las comunidades que se han creado en las redes sociales en relación al activismo feminista en relación a la inclusión de las demandas relacionadas con la identidad de género?

• RQ2. ¿Cuál es la presencia de los y las jóvenes en estas comunidades y su postura en esta cuestión?

• RQ3. ¿Cuál es el grado de polarización en el debate en el seno del activismo feminista en las redes sociales a esta temática?

Análisis de datos en Twitter

Para el análisis de Twitter, durante el periodo analizado se han capturado 24.714 tuits con la palabra «TERF» en singular y en plural. Posteriormente, se ha transformado la conversación en una red dirigida de retuits en la que cada nodo representa a un usuario que ha retuiteado o ha sido retuiteado por otro. En total, han compuesto la red 10.449 nodos que se han retuiteado entre sí 10.970 veces. De estos, 8.666 nodos no han recibido ningún retuit, y 1.478 no han retuiteado a nadie más. Solamente 305 nodos (2,92% del total) han hecho y recibido al menos un retuit. Si solo tenemos en cuenta los nodos que han retuiteado a otro nodo, descartando por lo tanto a los que solamente han recibido retuits, la media de retuits por usuario es de 1,27. El primer paso del análisis ha consistido en identificar los grupos de usuarios que han mantenido conversaciones entre sí. Tras la aplicación del algoritmo Louvain (Blondel et al., 2008) para la detección comunitaria (RQ1) con NetworkX (Hagberg et al., 2008) para Python, se han identificado 980 comunidades (Figura 1).

Para realizar la estimación de la edad (RQ2), el punto de partida es que la API de Twitter no proporciona datos sobre la edad de sus usuarios/as. Cualquier inferencia basada en algoritmos es esencialmente precaria, puesto que requiere de datos declarativos por parte de los usuarios que no siempre existen, o en procedimientos avanzados de minería de datos que, aunque pudieran llegar a ser precisos, son siempre muy difíciles de contrastar.

Finalmente, para estimar la edad promedio de los nodos de cada clúster, se ha utilizado una estrategia diferente, basada en la propia inteligencia artificial desarrollada por Twitter para clasificar sus usuarios. Así, se ha simulado la creación de dos campañas publicitarias segmentando, respectivamente, usuarios similares a los nodos de los clústeres transinclusivos y no transinclusivos, y se han comparado las estimaciones de alcance por tramos de edad. Por tanto, mediante la segmentación de usuarios que comparten características de los nodos y con una consulta diferenciada por tramos de edad, ha podido estimarse el apoyo a cada una de las dos posiciones entre las y los jóvenes. Los tramos de edad que permite segmentar Twitter son de 13 a 24 años, de 21 a 34, de 35 a 49 y más de 50.

Este modo de segmentación tiene limitaciones. Para empezar, los tramos de edad utilizados por Twitter presentan un solapamiento parcial, pues dos de ellos incluyen a jóvenes de entre 21 y 24 años. Esto se debe a que la herramienta no está pensada para la investigación científica, sino para la segmentación de audiencias en campañas publicitarias. Para finalizar, se ha caracterizado el discurso de cada una de las comunidades (RQ3) a partir del análisis de contenido de los mensajes más retuiteados, y a partir de las cuentas más seguidas y las etiquetas más compartidas por dichas comunidades.

Análisis de datos en TikTok

Para analizar los datos de TikTok se ha desplegado una estrategia diferente a la de Twitter, por las diferencias entre ambas plataformas en el tipo de comunicación que permiten entre los usuarios/as y en el acceso a datos. Mientras que en la segunda de ellas las interacciones se basan en likes, retuits, respuestas, citaciones y otros tipos de menciones (de estas, siendo el retuit la interacción que mejor denota afinidad entre usuarios), en TikTok las interacciones consisten esencialmente en likes y respuestas a contenidos subidos en forma de vídeo por los usuarios. Si en Twitter la información se ha obtenido a través de la API académica, que ofrece un muy buen acceso a datos, incluso de manera retroactiva, en TikTok solo es posible obtener datos a través de técnicas de raspado web.

Para realizar el análisis, se han descargado los datos de los 500 vídeos más vistos que contuvieran la palabra «TERF» con PhantomBuster. De estos, 165 (33%) contenían descripciones en castellano, de los que se descargaron sus comentarios con el plugin para Google Chrome Web Scraper. Mediante esta técnica se accedió a los comentarios directamente dirigidos al vídeo y se dejaron de lado las respuestas a los comentarios. En total, se descargaron 16.974 comentarios, que se analizaron mediante técnicas de Análisis de Redes Sociales, donde cada nodo de la red es un usuario, y cada enlace responde a uno o varios comentarios hechos por un usuario hacia otro. Finalmente, la red analizada se ha compuesto de 12.687 nodos y 16.091 aristas.

Comunidades y polarización

En el caso de Twitter, a través de los 24.714 tuits analizados se han identificado 980 comunidades, que tienen una Modularidad de 0,939. Este parámetro mide la cantidad de fragmentación de un grafo, y ofrece valores cercanos a cero cuando el grafo se compone de una sola comunidad en la que todos sus nodos están simétrica y horizontalmente relacionados, y valores cercanos a uno cuando los nodos tienden a constituir comunidades fragmentadas y sin contactos entre sí. De este modo, estas cifras muestran que la conversación está altamente fraccionada y que cada comunidad está aislada en sí misma. Por tanto, en esta temática Twitter muestra ser una red muy poco cohesiva y, muy probablemente, polarizada en las opiniones de los usuarios (Figura 1).

Tras aplicar el mismo algoritmo Louvain sobre la red de comentarios de TikTok, advertimos que la red de respuestas comparte algunas características estructurales con la red de retuits en Twitter, como puedan ser una elevada modularidad, de 0,854 puntos, y una arquitectura poco cohesiva en la que cada comunidad está aislada en sí misma. Esto significa que en ambas redes sociales las interacciones en el debate «TERF» tienden a producirse en círculos cerrados. La densidad de la red ha sido de 0,000097 en Twitter y de 0,0001 en TikTok. Esto implica que, en ambas redes, la inmensa mayoría de vínculos posibles entre nodos permanecen inexplorados: los usuarios prefieren interactuar con grupos muy reducidos de otros usuarios, limitando así su forma de participación y renunciando a debates más amplios.

Para identificar qué modos de cohesión operan en la red, se han sintetizado una serie de categorías que clasifican los nodos en función de cuatro variables: la lengua más utilizada por cada nodo en sus retuits, la lengua más utilizada en cada comunidad, la procedencia de los usuarios (España u otros lugares) y, dentro de las comunidades españolas, si la posición que se defiende es inclusiva o no. Todas estas categorías han sido visualizadas (Figura 2) y evaluadas mediante el estadístico de asortatividad categórica disponible en NetworkX (Hagberg et al., 2008), siendo esta una de las formas más habituales para mesurar la homofilia intracomunitaria en los estudios de polarización política en las redes sociales (Leifeld, 2018; Taylor et al., 2018; Salloum, 2021) (Tabla 1).

También podemos observar que los usuarios/as pertenecientes a comunidades mayormente españolas tienden a relacionarse con comunidades iguales y a aislarse respecto a comunidades distintas. Dentro de estas comunidades españolas, se observa también una asortatividad total respecto a las dos posiciones, los nodos con posiciones feministas transinclusivas y no transinclusivas no se relacionan entre sí.

A pesar de que las estadísticas para evaluar la polarización solo se pueden aplicar a Twitter, los datos muestran que ambas redes son poco cohesivas, pues los nodos están mayoritariamente desconectados entre sí, y conectados solo a los usuarios más retuiteados o a los creadores de contenido. Además, tienen una estructura altamente modularizada, con una cifra de modularidad cercana al 1, lo cual sugiere aislamiento de cada comunidad en sí misma.

Las jóvenes

El posicionamiento por edad se ha establecido directamente a partir de la simulación realizada en Twitter a través de su herramienta de marketing, e indirectamente a partir de los perfiles de las personas usuarias de cada una de las redes sociales analizadas.

En el primer caso, Twitter muestra que las posturas del feminismo transinclusivo son muy mayoritarias entre las personas jóvenes, pues puede estimarse según los datos analizados que tres de cada cuatro de los usuarios/as que se decantan por esta opción tienen menos de 34 años (Figura 3). Por el contrario, el 45,4% de las feministas que defienden posturas no transinclusivas tiene 35 años a más, mientras que, en el segmento de mayores de 50 años, las posturas no inclusivas prácticamente quintuplican a las que sí lo son. A la luz de estos datos, puede afirmarse que las partidarias de este discurso en las redes sociales tienen una audiencia más envejecida, y refuerza la idea de un debate ideológico en el seno del movimiento feminista que también puede entenderse en clave generacional.

El discurso

En Twitter, la comunidad autodenominada «antiTERF» articula un discurso confrontatorio, conflictivo e incluso violento en la simbología desplegada. Se plantea constantemente que hay que aislar y expulsar a las feministas no transinclusivas de las manifestaciones del 8M, e incluso, se niega su cabida en el movimiento feminista. En estas comunidades se presenta el discurso no inclusivo como discriminatorio, un atentado contra los derechos humanos con el que no hay que entrar a discutir bajo ningún concepto.

El discurso de las diferentes comunidades que se han identificado puede caracterizarse a partir de los perfiles más seguidos y de las etiquetas más utilizadas. Por ejemplo, en la comunidad 3 (Tabla 2), que destaca por tener un discurso no transinclusivo, tiene como referentes cuentas como @ContraBorrado, la de la influencer @Barbijaputa- o la escritora @jk_rowling. La presencia de este tipo de cuentas, así como la importancia de hashtags en contra de la denominada «Ley Trans», atestiguan el elevado grado de activismo de la comunidad: se trata de una comunidad formada por activistas, en la que las demás temáticas apenas tienen presencia.

En las comunidades próximas al feminismo transinclusivo, por el contrario, destacan líderes de opinión cercanos al discurso queer, pero también puede encontrarse a referentes de la cultura popular juvenil en España, como los YouTubers Ibai Llanos, AuronPlay o Mister Jägger, que no tienen una vinculación especial con el activismo feminista en las redes sociales, más allá de algunas declaraciones puntuales. Tanto el tipo de liderazgos que se identifican en estas comunidades como los hashtags utilizados (por ejemplo, #eurovision, #laisladelastentaciones, #eurobasket o #wordle) revelan un uso menos activista de Twitter por parte de las cuentas de estas comunidades, que incluyen la temática de forma más transversal.

En Twitter, algunos de los mensajes más compartidos por las feministas transinclusivas caracterizan a las feministas no traninsclusivas, a las que denominan «TERF», como mujeres privilegiadas, blancas, de clases sociales acomodadas, y casi siempre heterosexuales. Aunque la edad no forma parte del conjunto de privilegios del feminismo no transinclusivo, la presencia de referencias a la edad en algunos de los mensajes permite visualizar que el elemento generacional sobrevuela la polémica, en la que las feministas transinclusivas se perciben a sí mismas como el futuro del feminismo.

Por su parte, en Twitter, el discurso no transinclusivo tiene como contenido habitual la denuncia de la violencia con la que son tratadas por parte de las transactivistas. Cabe recordar que el propio concepto «TERF», a pesar de que fue creado con una intención apelativa y no derogatoria (Smyte, 2018), es considerado un insulto por parte de la mayoría de, si no todas, las mujeres que son acusadas de ello.

Sea como fuere, cuando en las comunidades que aquí hemos denominado no transinclusivas se utiliza la palabra «TERF» se hace para criticar la caricatura de ellas mismas que entienden que se establece desde las posiciones trans. Se argumenta que el clima de las manifestaciones es violento, que sus activistas son insultadas y agredidas, y que no hay conciliación posible entre ambas posturas. Incluso, acusan a sus adversarias de ser la punta de lanza de la enésima violencia patriarcal contra las mujeres.

En el caso de TikTok, dadas las características de los datos que configuran su red, no es posible llevar a término las mismas pruebas de cohesión y homofilia que en Twitter, ni tampoco podemos estimar la ubicación geográfica ni la edad de las usuarias mediante la plataforma de anunciantes. Pese a ello, los análisis comparativos que pueden realizarse permiten apreciar algunas tendencias en esta plataforma.

En primer lugar, en la red de comentarios de TikTok, las posiciones no están tan marcadas como en la red de retuits de Twitter (Tabla 3). En el análisis de las comunidades más importantes en esta plataforma, realizado a través del número y el porcentaje de nodos que hay en ellas, la posición implícita en sus contenidos y las principales creadoras de estos indica que, en comunidades de uno y otro signo sigue habiendo cierto debate.

Este diálogo no siempre es de una gran calidad, puesto que abunda la caricaturización e, incluso, la argumentación ad-hominem, pero, a pesar de ello, y a diferencia de Twitter, el intercambio de argumentos a favor y en contra de la posición de cada cual se hace más presente en TikTok.

En TikTok, las comunidades que apoyan el feminismo transinclusivo, al contrario de la mayor agresividad del discurso de Twitter, denuncian la violencia que reciben por parte de las activistas no transinclusivas. También abundan los contenidos típicos de TikTok que caricaturizan al adversario, o incluso vídeos en respuesta a otros vídeos colgados por las defensoras de la postura contraria. Sin embargo, debe destacarse que, aunque las opiniones atribuidas al interlocutor son a menudo distorsionadas, ridiculizadas y simplificadas por parte de ambas comunidades, TikTok y sus comentarios se asemejan mucho más al supuesto ágora de debate que tantos autores esperaban que fuera Twitter hace ya más de una década. Esto también se reflej en la existencia de comunidades en las que conviven múltiples discursos, que hemos denominado comunidades mixtas. Por idiomas, podemos encontrar una fuerte presencia del castellano como lengua del debate «TERF», lo que muestra la pujanza del debate en España y los países latinoamericanos.