"Solo io mi posso chiamare fro**o". La sfida della riappropriazione degli insulti per l'Intelligenza Artificiale

Le parole possono cambiare significato? È possibile che un termine nato per offendere venga trasformato in uno strumento di orgoglio, appartenenza e autodeterminazione?

Questo è il cuore della riappropriazione di termini offensivi (slur reclamation), un fenomeno linguistico in cui una comunità storicamente vittima di insulti decide di riutilizzare quelle stesse parole, attribuendo loro un significato positivo.

In questo modo, termini un tempo usati per discriminare diventano strumenti di solidarietà, affermazione della propria identità e appartenenza al gruppo.

Ad esempio, nel post che segue scaricato dal social media X, si osserva un uso riappropriato del termine “ricchione”:
Io ero 6/7enne ed ero il ricchione alle elementari, all’oratorio, alle medie, al liceo e tutta la vita. E mi va bene così, c’è più colore in questo mondo 🌈

Sebbene questo fenomeno sia studiato da tempo nella filosofia del linguaggio, solo negli ultimi anni la linguistica computazionale e l'intelligenza artificiale hanno iniziato a occuparsene, dal momento che si tratta di una pratica esistente anche nelle interazioni online. A lungo le tecnologie del linguaggio sono state utilizzate per riconoscere e arginare la diffusione di linguaggi tossici. Tuttavia, distinguere un uso offensivo da un uso riappropriativo richiede modelli più sofisticati e dati più rappresentativi. Tale difficoltà emerge in particolar modo nell’ambito della moderazione dei contenuti sui social media, dove un sistema poco accurato rischia di rimuovere messaggi legittimi per la sola presenza di termini offensivi.

Il nostro studio si inserisce proprio in questa linea di ricerca. L'obiettivo consiste nel raccogliere dati più equi e realistici

per sviluppare sistemi di Intelligenza Artificiale capaci di riconoscere anche questi usi positivi del linguaggio, spesso difficili da riconoscere, evitando che vengano erroneamente classificati come offensivi e che contribuiscano a marginalizzare ulteriormente le comunità coinvolte.

La ricerca, condotta da un gruppo interdisciplinare dell'Università di Torino che unisce competenze di linguistica, informatica, sociologia e filosofia del linguaggio, si concentra sulla comunità LGBTQ+ nel contesto linguistico italiano. Per comprendere il fenomeno abbiamo adottato un approccio di Intelligenza Artificiale partecipativa, chiamato FATA (First Ask Then Act), che prevede il coinvolgimento diretto delle persone interessate durante le varie fasi della ricerca tramite metodologie diffuse nella sociolinguistica. 

Attraverso un focus group condotto con membri della comunità LGBTQ+ e un questionario compilato da 279 persone (sia parte della comunità LGBTQ+ che esterne), abbiamo esplorato domande fondamentali quali: la riappropriazione degli slur esiste in italiano? In quali contesti avviene? Chi può utilizzare questi termini in modo riappropriativo? Come viene percepita questa pratica? 

Le informazioni raccolte hanno guidato la costruzione di un corpus multilingue, ovvero una raccolta di dati provenienti da X in italiano, inglese e spagnolo, selezionati per analizzare il fenomeno della riappropriazione degli slur. Tali dati sono stati successivamente annotati manualmente da 165 persone seguendo uno schema progettato appositamente per indagare il fenomeno.
Il risultato di questo lavoro costituisce il primo dataset multilingue dedicato alla riappropriazione degli slur, una risorsa che permette di sviluppare modelli linguistici più sensibili per identificare le diverse sfumature del linguaggio.

LEGGI ANCHE
Esistere e amare nella Polonia comunista. Lo slang omosessuale come nuova architettura della realtà

A livello sperimentale, per mettere alla prova questi sistemi abbiamo organizzato una sfida per modelli computazionali e tecnologie del linguaggio nel contesto della challenge di EVALITA 2026 (una campagna di valutazione di software che insegnano ai computer a leggere, comprendere e tradurre la lingua italiana), chiamata MultiPRIDE. In questa competizione, il dataset realizzato è servito come benchmark, cioè come punto di partenza, per migliorare e raffinare altri modelli nel riconoscimento automatico di slur riappropriati in contesti multilingue. L’iniziativa ha coinvolto 19 gruppi di ricerca provenienti da diversi Paesi, confermando il crescente interesse della comunità scientifica verso questo tema.  

Riconoscere la riappropriazione degli slur significa dare risonanza a una pratica di autodeterminazione e valorizzare il modo in cui le comunità ridefiniscono in positivo le parole che le riguardano. Dal punto di vista computazionale,

significa anche costruire sistemi di Intelligenza Artificiale più inclusivi, capaci di distinguere tra linguaggio d'odio e linguaggio di affermazione identitaria, evitando che le voci delle comunità vulnerabili vengano censurate o rese invisibili.

In definitiva, il nostro studio mira a contribuire allo sviluppo di tecnologie del linguaggio più eque e inclusive, non solo capaci di identificare il potere offensivo degli slur, ma anche di distinguere e restituire il significato positivo che queste stesse parole hanno quando vengono trasformate in strumenti di orgoglio, identità e autodeterminazione.