Empirisch onderzoek & datajournalistiek · 2021–2026

Van statistiek
naar scherm

Wat de nationale discriminatiecijfers vertellen — en wat er direct op iemand afkomt als hij gewoon iets post op X. Een gecombineerd onderzoek dat macro-data verbindt met 83 dagen forensische analyse.

MacrodataCBS, FRA, ILGA-Europe, WODC · 2021–2026
X-analyse01-03-2026 t/m 23-05-2026 · 83 dagen
Geanalyseerd6.576 directe replies · Lexigon
Gevonden257 haat-signalen · 45 juridisch
01Introductie

Nederland heeft een discriminatieprobleem — alleen is het grotendeels onzichtbaar

555.

Dat is het aantal discriminatiezaken dat de politie registreerde in 2021. 555 voor heel Nederland. Voor een heel jaar.

Dat klinkt niet gek. Tot je leest dat er in datzelfde jaar 1,6 miljoen Nederlanders discriminatie ervoeren. Van hen deed 9,1% melding. Van die meldingen eindigde minder dan 0,4% als politieregistratie. De overige 99,6% verdween in de stilte.

Dit rapport combineert twee onderzoeken. Het eerste brengt de nationale schaal in beeld. Het tweede meet in real time wat er op twee specifieke mensen afkomt als ze iets over hun identiteit posten op X.

Samen laten ze zien: wat de statistieken beschrijven, is echt. Het zit in de replies van gewone posts. Onzichtbaar voor systemen. Maar meetbaar.

1,6 mln
Discriminatie-ervaringen NL 2021 — 11,2% van alle Nederlanders (CBS)
9,1%
Deed melding — ~147.800 mensen
555
Politieregistraties — 0,034% van alle ervaringen
~5
LHBT-veroordelingen 2024 — van 4.467 meldingen
02De IJsberg

1,6 miljoen ervaringen — 555 registraties

55.000 mensen in een stadion. 6.000 ervaarden dat jaar discriminatie. Van hen staan er 550 op om melding te doen. Uiteindelijk worden er 2 geregistreerd.

Dat is Nederland, op schaal van één stadion.

Dit is geen toevallige uitkomst. Het is de optelsom van structurele drempels: de overtuiging dat melden niets uithaalt, angst voor herhaling, outing-risico, gebrek aan vertrouwen. Elke laag filtert opnieuw. Laag één: 9 van de 10 mensen doen geen melding. Laag twee: van wie wél meldt, bereikt minder dan 0,4% politieregistratie. Laag drie: van geregistreerde zaken eindigt een minuscule fractie in een veroordeling.

Discriminatie — Ervaren vs Geregistreerd

Bron: CBS Veiligheidsmonitor / eigen bewerking. Ervaren vs. geregistreerd discriminatie NL.

Ervaringen
1.624.000 mensen
100%
Meldingen
147.784
9,1%
Politieregistraties
555
0,034%
LHBT-veroordelingen
~5
0,001%

"Van elke 2.926 mensen die discriminatie ervaarden, bereikte er slechts één de politieregistratie. Van elke 893 LHBT-meldingen resulteerde er één in een veroordeling."

CBS Veiligheidsmonitor 2021 & OM-rapport 2024
💡 Als iedereen zou melden bij de huidige conversieverhouding (0,376%): ruim 6.000 geregistreerde zaken — meer dan tien keer het huidige getal. De LHBT-gemeenschap zou zo alleen al nagenoeg het huidige nationale totaal bereiken.
03LHBT als doelwit

Niet vaker discriminatie — ernstigere discriminatie

Niet vaker. Erger.

LHBT-Nederlanders worden niet alleen vaker gediscrimineerd — ze worden ook vaker bedreigd en aangevallen. Homo’s zijn 3,2× vaker bedreigd dan het nationale gemiddelde, en 2,3× vaker geconfronteerd met geweld. LHBTQIA+-Nederlanders zijn 2,5× zo vaak slachtoffer van seksueel geweld.

Non-binaire personen zijn met 24% slachtofferschap van geweld de meest getroffen groep — bijna vier keer het nationale gemiddelde van 6,1%. Biseksuele vrouwen op seksueel geweld: 44%. Hoogste van alle groepen.

En terwijl totale criminaliteit daalde met 34% tussen 2012 en 2021, stegen seksuele misdrijven juist. Verkrachting +92%. Aanranding +37%. De groepen die al het kwetsbaarst waren worden extra geraakt.

LHBT-risico vs. nationaal gemiddelde — escalatievergelijking
% gediscrimineerden dat ook bedreiging/geweld ervaart (CBS Veiligheidsmonitor 2021)
2,5×
Seksueel geweld LHBT vs. niet-LHBT — 4,0% vs. 1,6% (CBS 2024)
24%
Non-binair slachtoffer geweld — vs. 6,1% nationaal (CBS 2024)
44%
Biseksuele vrouwen seksueel geweld — hoogste van alle groepen (SCP 2022)
24,9%
LHBT totaal slachtofferschap — vs. 19,2% niet-LHBT (CBS 2024)
04Meldingsparadox

Meldingen stijgen — maar veroordelingen niet

4.467 meldingen. ~5 veroordelingen.

Dat is geen typfout.

Tussen 2022 en 2024 stegen de LHBT-meldingen bij Anti-Discriminatie Voorzieningen van 586 naar 1.722 — een toename van 194%. Trans- en non-binaire meldingen groeiden van ~140 naar 771 — een stijging van 451%. Historisch hoge aantallen.

En toch: in 2024 werden door het OM slechts circa 5 daders veroordeeld voor LHBT-discriminatie. Tegenover 4.467 meldingen is dat een vervolgingspercentage van minder dan 0,12%.

De structurele oorzaak is ook structureel ondergedimensioneerd: in heel Nederland zijn slechts 4 discriminatierechercheurs werkzaam. 4 rechercheurs voor 9.613 politiefeiten geeft gemiddeld 51 minuten per zaak — als ze niets anders deden.

LHBT-meldingen vs. veroordelingen (2022–2024)
ADV-meldingen stijgen sterk — vervolgingen nauwelijks
De meldingstrap — waar gaat het fout?
% doorstroom per stap in het systeem
Waarom geen aangifte/melding? (SCP 2022)
Helpt toch niet78%
Geen bewijs68%
Bang voor escalatie51%
Geen vertrouwen politie44%
⚖️ De meldingsparadox in één getal: van elke 893 LHBT-meldingen in 2024 resulteerde er één in een veroordeling. Dit is geen falen van individuen — het is een structureel probleem van ondercapaciteit en hoge drempels.
05Online als frontlinie

Sociale media als slagveld — de cijfers

De Groene Amsterdammer analyseerde in 2024 10 miljoen berichten op Nederlandse sociale media. Conclusie over YouTube: haatreacties onder LHBT-gerelateerde content stegen van 10% naar meer dan 30% in drie jaar. Een verdrievoudiging. Anti-transgendersentiment groeide met +67%.

Dat is geen nationale randnoot. Dat is het klimaat waarbinnen mensen posten. Pointer onderzocht in 2025 ruim 3.600 LHBT-respondenten: 40% verbergt actief de relatiestatus op straat. 27% verbergt de seksuele of genderidentiteit in bredere sociale contexten. Dat is geen incidenteel gedrag. Dat is een structurele aanpassing van het dagelijks leven.

Dit is de context waarbinnen het tweede deel van dit rapport zich afspeelt. De nationale statistieken beschrijven het landschap. De X-analyse meet wat er letterlijk op iemand afkomt als hij gewoon zijn leven deelt op sociale media.

Groei online haatuitingen YouTube (2021–2024)
% haatreacties onder LHBT-content — van 10% naar 30%+ in 3 jaar (Groene Amsterdammer 2024)
+200%
Stijging haatreacties LHBT-content YouTube — 10% → 30%+ in 3 jaar (Groene A.)
+67%
Groei anti-transgendersentiment online (zelfde periode)
40%
Verbergt relatiestatus op straat — structurele aanpassing (Pointer 2025)
27%
Verbergt identiteit in sociale contexten (Pointer 2025 · n=3.600)
📚 Bron YouTube-data: de Groene Amsterdammer 2024 — nationaal onderzoek 10M berichten sociale media NL. Niet specifiek over Ruben van Haften of Tom Jansen.
06Psychologische tol

Wat discriminatie doet — wat statistieken niet meten

50%.

Dat is het percentage LHB-personen dat ooit serieuze suïcidale gedachten heeft gehad. Vijf keer hoger dan in de algemene bevolking.

Criminaliteitsstatistieken meten feiten. Ze meten niet wat die feiten doen met een mens. Stichting 113 Zelfmoordpreventie: 48% van LHB-jongeren heeft psychische klachten, vergeleken met 18% bij heteroseksuele jongeren. Het verschil is niet genetisch. Het is sociaal: pesten, afwijzing, geweld, onzichtbaarheid.

Movisie (2023): de combinatie van minority stress, internalized homophobia en anticipatory anxiety heeft een cumulatief effect dat vergelijkbaar is met langdurige traumablootstelling. Elk bericht dat iemand binnenkrijgt, elke haatreply, elke scheldpartij — het accumuleert.

Dit is geen individueel psychologisch probleem. Het is een maatschappelijk veiligheidsprobleem.

Suïcidale gedachten: LHB vs. algemeen
% dat ooit serieuze suïcidale gedachten had (113 / RIVM 2024)
Psychische klachten bij jongeren
LHB-jongeren vs. heteroseksuele jongeren
Mentale gezondheid LHBT vs. algemeen (RIVM / Trimbos 2023)
Hogere kans op zelfmoordpoging (LHBT-jongeren)
58%
Angststoornissen vs. 28% algemeen
Vaker zelfbeschadiging bij transgender jongeren
50%
LHB-personen had ooit seriöuze suïcidale gedachten (113/RIVM)

"Circa 50% van LHB-personen heeft ooit serieuze suïcidale gedachten gehad — vijf keer zo hoog als in de algemene bevolking. Dit is geen statistiek. Dit is een noodtoestand."

Stichting 113 Zelfmoordpreventie / RIVM 2024
Als je zelf worstelt: 113-hulplijn via 0800-0113 (24/7, gratis) of 113.nl. LHBT-specifiek: COC Nederland — coc.nl
Van theorie naar data

Tot zover de landelijke cijfers.
Nu gaan we kijken.

De statistieken hierboven beschrijven een structureel probleem op nationaal niveau. Maar wat betekent dat in de praktijk?

In de periode 01-03-2026 t/m 23-05-2026 analyseerden we 83 dagen X-data van twee publieke figuren: journalist & radio-dj @RubenvanHaften en TikTok-influencer @stomjong (Tom Jansen). We gebruikten Lexigon om elke directe reply te classificeren — deterministisch, reproduceerbaar, op basis van expliciete lexicale markers.

08Dataset & methode

83 dagen, 6.576 replies, één vraag

De onderzoeksopzet is bewust smal: uitsluitend directe replies op de eigen posts van twee accounts. Geen discussies tussen anderen, geen reply-op-reply. Eén vraag: plaatst iemand iets — hoeveel haat stroomt er rechtstreeks op hem af?

Lexigon is een deterministisch rule-based classificatiesysteem. 11 labels. Ernst-schaal 0–5. Het werkt op expliciete lexicale markers — slurs, beledigingen, bedreigingstaal. Deterministisch: dezelfde input geeft altijd dezelfde uitkomst. Begrenzing: nuance, ironie, typefouten en indirecte haatvormen vallen buiten het net. De 257 gevonden signalen zijn het aantoonbare minimum.

Interview Tom Jansen DM

DM-interview Tom Jansen (@stomjong). Ruben van Haften — beelden volgen zodra toestemming verleend.

Dataoverzicht — beide accounts
83 dagen · 01-03-2026 t/m 23-05-2026
Haat per week — tijdlijn
Haat-replies per 7-daagse periode · beide accounts
Dataset overzicht — eigen X-analyse (mrt–mei 2026)
6.576
Totaal geanalyseerde reacties
257
Gecodeerde haatdragende berichten
47
Geanalyseerde posts
83
Dagen data (01-03 t/m 23-05-2026)
11
Lexigon classificatie-labels
45
Juridische signalen (art. 137c/d + 285 Sr)
09De kernmeting

257 haat-signalen — wat klinkt als weinig maar het niet is

3,9%.

Stap er niet overheen.

3,9% klinkt weinig. Maar stel je loopt een drukke straat in. Van elke 100 mensen die je tegenkwam schreeuwt er ééntje je iets na. Vandaag. Morgen. Overmorgen. Elke dag, als je gewoon naar buiten gaat. En op sommige dagen — als je over een bepaald onderwerp praat — doen er 6 dat.

In 83 dagen kwamen er 161 directe haataanvallen op Ruben, en 96 op Tom. Gemiddeld bijna 2 per dag. Elke aanval is een individu die een bewuste keuze maakt — geen boze bui, geen miscommunicatie, maar gerichte scheldpartij of bedreiging.

Haat concentreert zich niet gelijkmatig. Op vijf posts van Ruben over LHBT-onderwerpen kwamen in totaal meer dan 130 haatreply’s. Dat is een golf die iemand in minuten kan overspoelen. Tel daarbij: 45 juridische signalen — replies die voldoen aan art. 137c of 137d Sr.

4.179
Directe replies op Ruben-posts
3.531
Directe replies op Tom-posts
161
Haat-replies op Ruben (3,9%)
96
Haat-replies op Tom (2,7%)
45
Juridische signalen totaal
12
Ernst 4 — haat + bedreiging (alleen Ruben)
Dit zijn geen anonieme cijfers. Dit zijn 257 individuen die op één specifiek moment één specifieke persoon hebben aangevallen. Elke dag opnieuw.
10Het LHBT-effect

Maakt het uit waarover je post? — 2,9× bewezen

2,9×.

Dat is het antwoord op de vraag: leidt het bespreken van LHBT-onderwerpen tot structureel meer haat?

Bij Ruben: LHBT-posts genereren 5,93% haat versus 2,04% op overige posts. Gemiddeld 8,8 haatreply’s per LHBT-post versus 0,29 per andere post. Bij Tom: 3,19% vs. 1,50% — factor 2,1×.

Dit getal verbindt direct met de nationale data. CBS: homo’s zijn 2,1× vaker slachtoffer van discriminatie. Op sociale media is dat effect minstens even groot. Het doelwit is niet de persoon — het is het onderwerp. Praat je over LHBT? Dan activeer je een doelgerichte respons.

Haat-% per posttype
5,93%
Ruben — LHBT-post
2,04%
Ruben — andere post
3,19%
Tom — LHBT-post
1,50%
Tom — andere post
2,9×
Meer haat op LHBT-posts vs. overige posts (Ruben)
2,1×
Meer haat op LHBT-posts vs. overige posts (Tom)
8,8
Gem. haatreply’s per LHBT-post Ruben — vs. 0,29 overig
16.068
Gem. views per LHBT-post Ruben — vs. 4.277 overig

@RubenvanHaften

🏳‍🌈 LHBT-posts
5,93%
📝 Overige posts
2,04%
2,9×
meer haat op LHBT-posts

@stomjong (Tom Jansen)

🏳‍🌈 LHBT-posts
3,19%
📝 Overige posts
1,50%
2,1×
meer haat op LHBT-posts
11Welke post lokte haat?

De posts die de meeste haat aantrokken

Van elke post is de exacte haat-count, het haat-percentage en de ernst-verdeling bekend. Hieronder de meest opvallende posts per account — klik het linkicoon om de originele post op X te zien.

@RubenvanHaften
@stomjong (Tom Jansen)
12Ernst & juridisch kader

Van oneerbiedig tot strafbaar — wat de ernst-scores zeggen

Lexigon gebruikt een ernst-schaal van 0 tot 5. De meest voorkomende categorieën zijn ernst 1 t/m 4. Hieronder toegelicht met hun juridische betekenis — en de werkelijke berichten die ze vertegenwoordigen.

Ernst 1 — Licht oneerbiedig
Denigrerend taalgebruik richting een groep. Niet direct strafbaar, maar bijdragend aan normalisering.

Ernst 2 — Denigrerend
Openlijk beledigend richting LHBT-identiteit. Raakt aan art. 137c Sr — vereist context voor vervolging.

Ernst 3 — Slurs / expliciete haat art. 137c Sr
Expliciete slurs en haatuitingen. Strafrechtelijk vervolgbaar op grond van seksuele gerichtheid.

Ernst 4 — Haat + bedreiging art. 137c/d + 285 Sr
Expliciete haat gecombineerd met bedreigingstaal. Zwaarste categorie in dit onderzoek.

Ernst-verdeling @RubenvanHaften
161 haat-replies · per ernst-niveau
Ernst-verdeling @stomjong
96 haat-replies · per ernst-niveau
Ernst 4 — zwaarste categorie — @RubenvanHaften
🔴 Ernst 4 — Bedreiging + slurs + art. 137c/d
Ernst 4 — 1Ernst 4 — 2Ernst 4 — 3Ernst 4 — 4
Ernst 3 — denigrerende slurs — @RubenvanHaften
🟠 Ernst 3 — Denigrerend + slurs + potentieel art. 137c
Ernst 3 — 1Ernst 3 — 2Ernst 3 — 3Ernst 3 — 4
Ernst 3–4 — @stomjong (Tom Jansen)
🟠 Ernst 3–4 — @stomjong
Tom 1Tom 2Tom 3Tom 4
⚖️ 45 van de 257 berichten voldoen aan criteria voor art. 137c/d Sr of art. 285 Sr. Elk van deze berichten zou aanleiding kunnen geven tot aangifte. Aangiftes gedaan: 0.
13Woordwolken

De taal van haat — visueel in kaart

De woordwolken visualiseren de meest voorkomende woorden in haat-geclassificeerde replies. Grootte staat voor frequentie. In de “alle replies”-wolken zijn haatwoorden ook aanwezig — ze zijn de donkerdere kleuren. Dit toont dat haatwoorden ook buiten formeel geclassificeerde haat voorkomen.

Wordcloud gecombineerde haat

Woordenwolk — gecombineerde haat-replies Ruben van Haften + Tom Jansen. Screenshot van interactieve D3-cloud hieronder.

Gecombineerde haatwoordenwolk — beide accounts (interactief)
@RubenvanHaften — haat-replies
Woorden uit Lexigon-geclassificeerde haat-replies
@stomjong — haat-replies
Woorden uit Lexigon-geclassificeerde haat-replies
Alle replies (géén filter) — haatwoorden ook buiten formele classificatie
@RubenvanHaften — alle replies
Inclusief normale replies · haatwoorden grijzig gemarkeerd
@stomjong — alle replies
Inclusief normale replies · haatwoorden grijzig gemarkeerd
💡 De grijze woordwolken bevatten alle replies — inclusief neutrale. Dat haatwoorden ook hier zichtbaar zijn toont dat de werkelijke blootstelling aan haattaal hoger ligt dan wat Lexigon formeel classificeert.
14Wat niet gemeten wordt

257 is het minimum — de werkelijke haat ligt hoger

257 is niet het probleem.

257 is het bewijs dat het probleem bestaat en meetbaar is.

Lexigon werkt uitsluitend op expliciete lexicale markers. Nuance, ironie, typefouten, omschrijvingen als “mensen zoals jij moeten weg” — die vallen buiten het net. Bewuste ontwerpkeuzes die methodologische zuiverheid garanderen, maar ook een duidelijke beperking opleggen.

De 257 gevonden signalen zijn het aantoonbare minimum. Om de volledige omvang te meten zou je elk bericht handmatig moeten beoordelen. Lexigon kiest bewust voor reproduceerbaarheid boven volledigheid.

Gemeten (aantoonbaar)
257
  • Expliciete slurs en haattaal
  • Directe bedreigingstaal
  • Reproduceerbaar · deterministisch
  • Juridisch hanteerbaar bewijs
  • Lexigon 11-label classificatie
Niet gemeten (onzichtbaar)
??+
  • Indirecte haattaal & omschrijvingen
  • Typefouten en verdraaid gespeld
  • Ironisch of sarcastisch bedoeld
  • “Coded” taal zonder expliciete markers
  • Impliciete uitsluiting en subtiele agressie
Dit patroon — het gemeten minimum ver onder de werkelijkheid — is identiek aan de nationale meldingscijfers. 555 registraties tegenover 1,6 miljoen ervaringen. 257 geclassificeerde replies tegenover een onbekend werkelijk aantal. De maten zijn anders. De structuur is hetzelfde.
15Conclusie

Het complete beeld — van cijfer naar mens

Twee onderzoeken. Twee schalen. Één patroon.

Dit onderzoek begon met een getal: 555. Daarna kwamen er meer: 1,6 miljoen, 9,1%, 2,9×, 257, 45, 5. Elk getal heeft een naam achter zich. Elk percentage vertegenwoordigt een mens die iets ervaart dat niet geteld wordt.

De nationale data tonen een structureel probleem: LHBT-Nederlanders worden vaker getroffen, ernstiger getroffen, en het systeem vangt een fractie op. De online data bevestigen hetzelfde patroon op micro-niveau: wie over LHBT-onderwerpen schrijft op X ontvangt structureel meer haat — met een factor van 2,9×.

3,9% klinkt weinig. Maar het betekent dat er in 83 dagen 161 keer iemand een bewuste keuze maakte om één persoon te schelden of te bedreigen. Het betekent pieken van tientallen aanvallen op één dag. Het betekent 45 berichten die juridisch hanteerbaar zijn als bewijs van haatspraak.

Nederland staat op plek 13 van 49 in de ILGA Rainbow Index. Was ooit plek 4. 61% van LHBT-Nederlanders zegt dat geweld de afgelopen vijf jaar is toegenomen. De trend gaat de verkeerde kant op.

Dit is een noodtoestand die stelselmatig wordt onderschat.

🧊
Macro: het ijsberg-effect
Van 1,6 miljoen ervaringen bereikten 555 politieregistratie. Van 4.467 LHBT-meldingen resulteerden ~5 in een veroordeling. De zeef houdt bijna alles tegen.
📷
Micro: 257 aanvallen in 83 dagen
Op twee personen kwamen in 83 dagen 257 geclassificeerde haataanvallen af — gemiddeld 3 per dag. Met pieken van tientallen per dag op LHBT-posts.
🎯
Het LHBT-trigger effect: 2,9×
Posts over LHBT-onderwerpen trekken 2,9× meer haat aan dan andere posts van hetzelfde account. Het onderwerp is het doelwit — niet de persoon.
⚖️
Juridisch: 45 signalen, 0 aangiftes
45 berichten voldoen aan criteria voor art. 137c/d Sr. Aangiftes gedaan door ontvangers: 0. Kans op veroordeling bij melding: <0,12%.
🔇
Meten = het minimum zien
Zowel nationaal (555 vs. 1,6 mln) als in de X-analyse (257 = aantoonbaar minimum) geldt: wat gemeten wordt is het topje van de ijsberg.
📉
Trend gaat de verkeerde kant op
ILGA plek 13 (was 4). YouTube-haat +200%. ADV-meldingen +194%. 61% LHBT-NL: geweld toegenomen. De richting is consistent.

"De 257 gedetecteerde haataanvallen zijn niet het probleem. Ze zijn het bewijs dat het probleem bestaat — en meetbaar is. Het echte probleem is wat er niet gemeten wordt, niet gemeld wordt, en niet vervolgd wordt."

Gecombineerde conclusie · mei 2026
16Bronnen & verantwoording

Hoe zijn de bronnen geselecteerd?

Dit gecombineerde rapport put uit twee primaire onderzoeken en 21 onderliggende bronnen. Het macrodeel steunt op CBS Veiligheidsmonitor 2021 & 2024, ADV Discriminatiecijfers 2024/2025, ILGA-Europe Rainbow Index 2025, FRA EU LGBTIQ Survey III (2024), WODC daderprofiel, SCP LHBT-monitor 2022, Stichting 113/RIVM 2024, Motivaction 2023, Pointer 2025 en de Groene Amsterdammer (2024). Het microdeel steunt op Lexigon-classificatie van X-data (eigen dataset, 6.576 replies, 01-03 t/m 23-05-2026).

Twee methodologische kanttekeningen: (1) CBS 2021 en 2024 gebruiken verschillende populatiedefinities (LHB vs. LHBTQIA+), waardoor tijdsvergelijking voorzichtigheid vereist. (2) Lexigon meet uitsluitend expliciete lexicale markers — de 257 signalen zijn een ondergrens, geen volledig beeld.

Primaire bronnen
📋
CBS Veiligheidsmonitor / Discriminatiemonitor 2021 & 2024
Nationale discriminatiecijfers, ervaringen vs. aangiftes
📋
SCP — Discriminatie in Nederland 2022
LHBT-kwetsbaarheid, meldingsbereidheid, sociale context
📋
FRA EU LGBTIQ Survey III (2024)
EU-brede LHBT-ervaringen · NL-positie en trends
📋
ILGA-Europe Rainbow Map 2024
Positie NL: #13 (was top-5 in 2021)
📋
RIVM / Trimbos — LHBT-Monitor 2023
Mentale gezondheid LHBT-jongeren, zelfmoord, angst
📋
de Groene Amsterdammer 2024
10 miljoen berichten sociale media — YouTube haat +200%
📋
COC Nederland — Jaarverslag 2023
Online homofobie meldingen, juridische drempels
🧪
Eigen dataset — Lexigon X-analyse 2026
6.576 replies · 47 posts · 83 dagen · @RubenvanHaften + @stomjong
📊 Onzichtbaar Geweld — nationaal onderzoek 🔬 Praktijk X-analyse — volledig technisch rapport 🧵 Twitter Draadje — samenvatting