Bibliometrik Hate Speech: Tren Metode Penelitian dan Domain Implementasi

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk memetakan perkembangan penelitian terkait hate speech melalui analisis bibliometrik terhadap publikasi ilmiah yang terindeks dalam Scopus. Dengan menggunakan kata kunci “hate speech” dan “analysis”, diperoleh 2009 metadata publikasi yang kemudian dianalisis menggunakan perangkat R Studio, Biblioshiny, dan VOSviewer. Hasil penelitian menunjukkan adanya peningkatan signifikan jumlah publikasi, terutama pada periode 2021–2024, yang mencerminkan meningkatnya perhatian akademik terhadap isu ujaran kebencian. Analisis domain mengungkapkan bahwa fokus penelitian didominasi oleh bidang Teknologi dan Ilmu Sosial, khususnya dalam konteks deteksi otomatis, media sosial, dan dampak masyarakat digital. Metode berbasis deep learning seperti BERT dan LSTM menjadi teknik yang paling sering digunakan, sesuai kecenderungan perkembangan NLP terkini. Selain itu, analisis co-occurrence menunjukkan pembentukan beberapa klaster tematik, seperti artificial intelligence, deep learning, multilingual hate speech, dan large language models.

Identifier

• OpenAlex: https://openalex.org/W7117876066
• DOI: https://doi.org/10.70609/jusifor.v4i2.8652