Multilevel Detection of Symbolic Violence Against Women in Reddit's Tech Communities Using BERT

Abstract

This paper presents an automated system for detecting and analyzing symbolic violence directed against women in Reddit’s tech communities. Unlike explicit aggression, symbolic violence manifests itself through practices such as the dismissal of professional competence, gender stereotypes, or the normalization of hostile work environments. The system employs a four-layer architecture: (1) a lexical rule classifier serving as a baseline; (2) a fine-tuned BERT model to distinguish between direct violence, subtle violence, and neutral content; (3) a post-processing module that corrects false positives; and (4) a context classifier that differentiates between violence actively perpetrated in the text (conversational) and accounts of lived experiences (testimonial). A total of 184,572 texts from 17 Reddit communities were analyzed during the 2016–2026 period. The BERT model achieved an accuracy of 84.90% with a macro-F1 score of 0.85, detecting 23.3% of violence compared to a 9.4% obtained by the rule-based classifier. The results show that 22.3% of the corpus contains some form of symbolic violence and that 99.9% of these texts correspond to testimonial discourse, indicating that these communities function as spaces for reporting and support, not aggression. The temporal analysis reveals a statistically significant downward trend (r²=0.58, p=0.0067), with a reduction of approximately 0.36 percentage points per year. However, the prevalence remains above 20% for most of the period, suggesting that, despite the progress made by social movements such as #MeToo or the Google Walkout, symbolic violence remains a structural problem in the sector. Subtle violence predominates in technical communities, while direct violence prevails in support communities.

Spanish-language metadata / Metadatos en español
Título en español:
Detección multinivel de violencia simbólica contra las mujeres en comunidades tecnológicas de Reddit mediante BERT

Resumen:
Este artículo presenta un sistema automatizado para detectar y analizar la violencia simbólica dirigida contra las mujeres en comunidades tecnológicas de Reddit. A diferencia de la agresión explícita, la violencia simbólica se manifiesta mediante prácticas como la desestimación de la competencia profesional, los estereotipos de género o la normalización de entornos laborales hostiles.

El sistema emplea una arquitectura de cuatro capas: (1) un clasificador basado en reglas léxicas que sirve como línea base; (2) un modelo BERT ajustado para distinguir entre violencia directa, violencia sutil y contenido neutral; (3) un módulo de posprocesamiento que corrige falsos positivos; y (4) un clasificador contextual que diferencia entre la violencia perpetrada activamente en el texto (conversacional) y los relatos de experiencias vividas (testimonial).

Se analizaron un total de 184.572 textos procedentes de 17 comunidades de Reddit durante el periodo 2016–2026. El modelo BERT alcanzó una exactitud del 84.90 %, con una puntuación macro-F1 de 0.85, y detectó un 23.3 % de violencia, frente al 9.4 % obtenido por el clasificador basado en reglas.

Los resultados muestran que el 22.3 % del corpus contiene alguna forma de violencia simbólica y que el 99.9 % de estos textos corresponde a discurso testimonial, lo que indica que estas comunidades funcionan como espacios de denuncia y apoyo, y no de agresión.

El análisis temporal revela una tendencia descendente estadísticamente significativa (r² = 0.58, p = 0.0067), con una reducción aproximada de 0.36 puntos porcentuales por año. Sin embargo, la prevalencia se mantiene por encima del 20 % durante la mayor parte del periodo, lo que sugiere que, a pesar de los avances asociados a movimientos sociales como #MeToo o Google Walkout, la violencia simbólica continúa siendo un problema estructural en el sector.

La violencia sutil predomina en las comunidades técnicas, mientras que la violencia directa prevalece en las comunidades de apoyo.

Palabras Claves:
entornos laborales hostiles, mujeres en tecnología, violencia sexista, PLN

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