عنوان بررسی ویژگی‌های معنایی و نحوی زورگویی سایبری در اینستاگرام و ایکس: کاربران ایرانی

نوع مقاله : علمی-پژوهشی

نویسنده
استادیار، گروه آموزش زبان انگلیسی، دانشگاه فرهنگیان، تهران، ایران
10.30465/lsi.2026.51844.1804
چکیده
زورگویی سایبری به عنوان یکی از چالش‌های آسیب‌زای فضای مجازی، با گسترش روزافزون استفاده از شبکه‌های اجتماعی در سطح جهانی و به ویژه در ایران، اهمیت مضاعفی یافته است. این پدیده می‌تواند آثار مخربی بر قربانیان داشته باشد. پژوهش حاضر با هدف تحلیل ویژگی‌های زبانی، معنایی (مانند واژگان توهین‌آمیز، استعاره‌های تحقیرآمیز، مضامین غالب) و نحوی (مانند ساختار جملات، کاربرد علائم نگارشی، حذف یا ابهام عامل) در محتوای زورگیرانۀ تولید شده توسط کاربران ایرانی در دو پلتفرم محبوب اینستاگرام و ایکس (توییتر سابق) انجام پذیرفت. داده‌های پژوهش شامل مجموعه‌ای از ۵۰۰ پست و نظرات مرتبط با آن‌ها (۲۵۰ نمونه از هر پلتفرم) بود که با استفاده از روش نمونه‌گیری هدفمند و بر اساس معیارهای مشخصِ نشان‌دهندۀ پتانسیل زورگویی سایبری، طی بازه زمانی مشخصی گردآوری شدند. تحلیل داده‌ها با بهره‌گیری از روش تحلیل محتوای کیفی با رویکرد رمزگذاری مضمون و با پشتیبانی نرم‌افزار تحلیل داده‌های کیفی MAXQDA صورت گرفت. همچنین، از ابزارها و مفاهیم زبان‌شناسی پیکره‌ای برای شناسایی الگوهای تکرارشونده استفاده شد. یافته‌های کلیدی نشان داد که واژگان با بار معنایی جنسیت‌محور (حدود ۴۵ درصد از کل واژگان توهین‌آمیز شناسایی‌شده) و همچنین استفادۀ مکرر و تأکیدی از علائم نگارشی خاص (به‌ویژه علامت تعجب چندگانه !!! در ۶۵ درصد موارد) نقش برجسته‌ای در ساخت و تشدید فضای پرخاشگرانه دارند. علاوه بر این، مشاهده شد که در بخش قابل توجهی از محتوا (حدود ۷۰ درصد)، ساختارهای نحویِ فاقد فعلِ معلوم یا با فاعل مبهم (مانند جملات مجهول یا حذف فاعل) به‌منظور پنهان‌سازی هویت فرد زورگو یا کاهش مسئولیت مستقیم به کار گرفته می‌شود. این نتایج بر ضرورت حیاتیِ توسعه و بومی‌سازی الگوریتم‌ها و ابزارهای تشخیص خودکار زورگویی سایبری تأکید دارد؛ ابزارهایی که قادر باشند نشانگرهای زبانیِ خاصِ فرهنگ و زبان فارسی در جامعۀ ایرانی را به دقت شناسایی و تحلیل کنند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Analysis of Semantic and Syntactic Features of Cyberbullying on Instagram and X: Iranian Users

نویسنده English

elahe kamari
Assistant Professor, Department of English Language Teaching, Farhangian University, Tehran, Iran
چکیده English

Cyberbullying is a widespread and harmful issue, especially with the rapid growth of social media in Iran. It causes significant psychological distress for victims, making it a critical area for research. This study analyzes the linguistic, semantic, and syntactic features of cyberbullying content produced by Iranian users on Instagram and X (formerly Twitter). Focus areas include insulting vocabulary, derogatory metaphors, dominant themes, and syntactic strategies, to understand how language is used to weaponize aggression in the Persian context. A purposive sample of 500 posts and comments (250 per platform) was collected over a specific period, selecting content with clear or implied indicators of cyberbullying, such as hostile language or threats. Qualitative content analysis with thematic coding was conducted using MAXQDA, complemented by corpus linguistics techniques to examine key lexical patterns, metaphors, and punctuation. Particular attention was given to passive constructions, agent omission, and punctuation (e.g., repeated exclamation points) as strategies to evade accountability. Results revealed three major trends: Gendered insults comprised about 45% of offensive language, often targeting women with sexualized slurs or stereotypes. Emphatic punctuation, especially multiple exclamation marks (!!!), was used in 65% of cases to intensify hostility. Around 70% of content employed ambiguous syntactic structures—such as passive voice or missing subjects—to conceal the bully’s identity and reduce responsibility. Additionally, cultural metaphors comparing victims to animals or objects dehumanized them further. The study emphasizes that Persian cyberbullying relies heavily on syntactic ambiguity and gendered slurs, which pose challenges for detection tools typically designed for English. Developing localized AI-based algorithms trained on Persian data, capable of recognizing these specific markers, is essential. Policies and social media platforms should adopt context-aware solutions and educate users to combat this rising issue. Future research should include regional dialects and visual content analysis to address cyberbullying comprehensively in Iran.

کلیدواژه‌ها English

Cyberbullying
Semantic analysis
Syntactic structure
Iranian users
Content analysis

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از 14 مرداد 1405