Siyasi nefret söylemi üzerine değer biçme kuramı temelli bir çözümleme: 2023 Cumhurbaşkanlığı ve Milletvekilliği Genel Seçimi örneği
An analysis of political hate speech through appraisal theory: The case of 2023 presidential and parliamentary elections
Yazar: GİZEM İÇÖZ
Danışman: PROF. DR. GÜLSÜN LEYLA UZUN
Ankara Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Dilbilim Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Dilbilim = Linguistics

Özet:
Tanımı ve tespiti oldukça tartışmalı olan nefret söylemi, konuşucunun tutumunun belirlenmesi adına önemli bir dilsel veri sağlamaktadır. Dilbilim bağlamında sıklıkla çalışılan nefret söylemleri farklı bilim dallarında da rağbet görmektedir, fakat sosyal medyada paylaşılan belirli bir döneme ait siyasi nefret söylemlerinin adli dilbilimsel bir bakış açısıyla değer biçme kuramı kullanılarak incelenmesi sonucu yazarların tutumlarının belirlenmesi ve nefret söyleminin tespitinin sağlanması bağlamında derinlemesine bir incelemeye rastlanmamaktadır. Bu tez çalışması kapsamında Twitter platformunda paylaşılan ve Erdoğan, Kılıçdaroğlu, İnce, Oğan, AKP, CHP, MHP, İYİ PARTİ anahtar sözcükleriyle filtrelenerek 13-15 Mayıs ve 27-29 Mayıs tarihleri arasında popüler sekmesinde görünür olan toplamda 1376 ileti ele alınmış ve aralarından nefret söylemi olduğu belirlenen 170 ileti incelenmiştir. Bu iletilerde olumsuz tutum yüklenen unsurların dilsel belirleyicilere göre dağılımı ve değer biçme kuramına göre çözümlemesi yapılmıştır. Yapılan inceleme sonucu nefret söylemi içerdiği tespit edilen iletiler değer biçme kuramı ile de doğrulanmış, elde edilen bulgulara dayanılarak siyasi nefret söylemi bağlamında nefret söyleminin tespiti sağlanmıştır. Elde edilen sonuçlar siyasi nefret söylemi inşa eden kullanıcıların kullandıkları dilsel belirleyicilerin saptanmasının mümkün olduğunu ve en sık kullanılan dilsel belirleyicilerin ad, eylem ve sıfat olduğunu; aynı zamanda tutumlarının belirlenmesinin mümkün olduğunu ve yargılamanın en sık karşılaşılan tutum değer biçme kaynağı olarak belirlendiğini göstermektedir.

Anahtar Sözcükler: Siyasi Nefret Söylemi, Söylem-Anlambilim, Değer Biçme Kuramı, Adli Dilbilim

Abstract:
Hate speech, whose definition and detection are highly controversial, provides important linguistic data for determining the speaker's attitude. Hate speech, frequently studied in the context of linguistics, is also in demand in various fields of science. However, there is a lack of in-depth examination in the context of forensic linguistics using the Appraisal Theory to determine attitudes of the authors and detect hate speech based on politically motivated hate speech shared on a social media platform during a specific period. Within the scope of this thesis, a total of 1376 posts shared on the Twitter platform between May 13-15 and May 27-29, filtered with keywords Erdogan, Kilicdaroglu, Ince, Ogan, AKP, CHP, MHP, IYI PARTI and visible on the popular tab, were examined, and 170 posts identified as containing hate speech were analysed. The distribution of elements loaded with negative attitudes in these posts was examined according to linguistic markers and analysed using Appraisal Theory. As a result of the analysis, posts identified as containing hate speech were validated using the Appraisal Theory. Hate speech was detected within the context of political discourse based on the findings. The results demonstrate that it is possible to detect the linguistic markers used in political hate speech, with nouns, verbs, and adjectives being the most common. Furthermore, the study found that attitudes can be determined, with judgement being the most frequently encountered attitude resource.

Keywords: Political Hate Speech, Discourse Semantics, Appraisal Theory, Forensic Linguistics