Un t\u00e9rmino que antes buscaba nombrar y limitar las expresiones p\u00fablicas m\u00e1s t\u00f3xicas, hoy se encuentra atrapado en un entramado de c\u00f3digos legales, pol\u00edticas privadas de plataformas y sensibilidades culturales cambiantes.<\/p>\n\n\n\n
En tribunales, universidades y sistemas inform\u00e1ticos, la definici\u00f3n de discurso de odio se ha vuelto inestable y objeto de disputas. Lo que se sanciona en un pa\u00eds puede estar protegido en otro; lo que se elimina de una plataforma puede volverse tendencia en otra. Las jurisdicciones entran en conflicto, las herramientas de moderaci\u00f3n fallan y las percepciones se polarizan\u2014pero la regulaci\u00f3n sigue adelante.<\/p>\n\n\n\n Los intentos de ampliar las definiciones de discurso de odio son vistos por sus cr\u00edticos como ataques a la libertad de expresi\u00f3n, mientras que en otros c\u00edrculos, no hacerlo se interpreta como una aprobaci\u00f3n t\u00e1cita de la discriminaci\u00f3n.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n Este art\u00edculo analiza c\u00f3mo ese impulso regulador persiste a pesar de la ausencia de un est\u00e1ndar com\u00fan. En lugar de tratar el discurso de odio como una categor\u00eda fija, examina c\u00f3mo la ley, la tecnolog\u00eda y la ideolog\u00eda lo est\u00e1n transformando en un campo de lucha pol\u00edtica y ambig\u00fcedad institucional.<\/p>\n\n\n\n En la filosof\u00eda del derecho, la noci\u00f3n de discurso de odio sigue siendo objeto de debate.<\/a> Para Jeremy Waldron, debe limitarse aquel discurso que menoscaba la dignidad fundamental de las personas o los grupos, con el fin de proteger las condiciones de una pertenencia igualitaria en la sociedad. Ronald Dworkin, en cambio, sostiene que incluso las expresiones de odio deben estar amparadas por principios s\u00f3lidos de libertad de expresi\u00f3n<\/a>, no porque sean inofensivas, sino porque su regulaci\u00f3n pone en peligro el propio fundamento de la legitimidad democr\u00e1tica.<\/p>\n\n\n\n Esta divergencia filos\u00f3fica se refleja en el \u00e1mbito jur\u00eddico.<\/a> En los Estados Unidos, el discurso de odio est\u00e1 en gran medida protegido por la Primera Enmienda. En Europa y Canad\u00e1, diversas formas de este discurso est\u00e1n penalizadas bajo marcos jur\u00eddicos basados en la incitaci\u00f3n, la discriminaci\u00f3n o la dignidad. El resultado es un panorama legal en el que una misma expresi\u00f3n puede estar protegida en un pa\u00eds, sancionada en otro y se\u00f1alada pero tolerada en redes sociales.<\/p>\n\n\n\n El crecimiento de las plataformas digitales globales ha introducido un segundo nivel de incoherencia: la aplicaci\u00f3n algor\u00edtmica. Plataformas como TikTok, Facebook y YouTube afirman moderar el discurso de odio<\/a> mediante sistemas automatizados y supervisi\u00f3n humana. Pero varios estudios revelan cu\u00e1n irregulares son realmente estos sistemas.<\/p>\n\n\n\n Un estudio sobre las pr\u00e1cticas de moderaci\u00f3n en TikTok<\/a> revel\u00f3 discrepancias significativas seg\u00fan la regi\u00f3n y el idioma en la manera en que se se\u00f1alaba o ignoraba el discurso de odio. Otro estudio<\/a> mostr\u00f3 que los modelos autom\u00e1ticos de detecci\u00f3n suelen clasificar err\u00f3neamente contenido que no es odioso, especialmente en contextos pol\u00edticamente sensibles o en dialectos de minor\u00edas.<\/p>\n\n\n\n Incluso cuando los sistemas de detecci\u00f3n funcionan, la aplicaci\u00f3n puede fallar. El discurso de odio en las plataformas suele difundirse mediante palabras codificadas, memes o expresiones recontextualizadas\u2014formas que escapan a la moderaci\u00f3n r\u00edgida basada en palabras clave<\/a>. Adem\u00e1s, la opacidad de los procesos algor\u00edtmicos<\/a> hace casi imposible que los usuarios o los reguladores comprendan por qu\u00e9 se elimina cierto contenido mientras que otro igualmente ofensivo<\/a> permanece.<\/p>\n\n\n\n La variabilidad en la regulaci\u00f3n del discurso de odio no es solo un problema jur\u00eddico o t\u00e9cnico\u2014refleja divisiones sociales y pol\u00edticas m\u00e1s profundas. Diversos estudios emp\u00edricos indican que la percepci\u00f3n de lo que se considera odio est\u00e1 fuertemente influida por la orientaci\u00f3n ideol\u00f3gica.<\/p>\n\n\n\n Fischer et al. (2018) muestran que las personas tienden a percibir como odiosas las opiniones pol\u00edticas opuestas<\/a>, incluso cuando el contenido es equivalente. Dimant (2023) concluye que la polarizaci\u00f3n pol\u00edtica intensifica las preferencias sociales por respuestas punitivas o permisivas ante discursos controvertidos<\/a>. Esto sugiere que el discurso de odio no solo depende del contexto, sino que est\u00e1 mediado por factores emocionales y pol\u00edticos.<\/p>\n\n\n\n Estos hallazgos ayudan a explicar por qu\u00e9 una misma protesta en un campus puede ser condenada como discurso de odio por un grupo y celebrada como expresi\u00f3n libre por otro. Lo mismo ocurre en los debates legislativos: los intentos de ampliar las definiciones de discurso de odio son vistos por algunos como ataques a la libertad de expresi\u00f3n, mientras que en otros c\u00edrculos, no hacerlo se interpreta como una aprobaci\u00f3n t\u00e1cita de la discriminaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Una de las consecuencias m\u00e1s preocupantes de esta fragmentaci\u00f3n conceptual es que la aplicaci\u00f3n de normas ocurre cada vez m\u00e1s sin transparencia ni rendici\u00f3n de cuentas. En la pr\u00e1ctica, la autoridad para definir qu\u00e9 se considera odio ha pasado de los tribunales y legisladores a las pol\u00edticas de las plataformas, aplicadas por equipos privados de moderaci\u00f3n y sistemas de inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\nCuando el discurso de odio se enfrenta a sistemas jur\u00eddicos en conflicto<\/h2>\n\n\n\n
Moderaci\u00f3n por m\u00e1quina<\/h2>\n\n\n\n
Percepci\u00f3n social y polarizaci\u00f3n pol\u00edtica<\/h2>\n\n\n\n
Aplicaci\u00f3n tecnol\u00f3gica sin consenso<\/h2>\n\n\n\n