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Política

Bolsonaro é mais citado nas redes que soma dos adversários

Também foram contabilizados ataques dirigidos ao capitão da reserva nas redes

5 out 2018 - 09h59
(atualizado às 11h23)
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Uma análise de 34 milhões de postagens sobre as eleições 2018, difundidas em redes sociais, blogs e fóruns de internet entre os dias 20 de agosto e 17 de setembro, revelou que o candidato do PSL nas eleições 2018, Jair Bolsonaro, foi o personagem citado em 51% delas - ou seja, mais do que a soma de todos os adversários.

Nesta sexta, o Estado também publicou estudo que mostra que apoiadores de Bolsonaro são os que compartilham maior número de fontes de informação falsa ou de baixa qualidade - as "junk news" ou notícias distorcidas - relacionada às eleições no Twitter, rede social em que ele tem o maior engajamento político.

Candidato a presidente pelo PSL, Jair Bolsonaro, durante ato de campanha, em Porto Alegre, em agosto
Candidato a presidente pelo PSL, Jair Bolsonaro, durante ato de campanha, em Porto Alegre, em agosto
Foto: Diego Vara / Reuters

O trabalho relacionado às postagens sobre as eleições brasileiras foi feito pela empresa espanhola Alto Data Analytics, que trabalha com inteligência artificial e análise de grandes bases de dados, e distribuído para os veículos que participam do projeto Comprova - entre eles o Estado -, que combate a disseminação de conteúdo falso nas redes durante a campanha.

Na análise, as publicações sobre Bolsonaro não se limitam ao universo de seus simpatizantes - foram contabilizados também os ataques dirigidos ao capitão da reserva por seus adversários.

Além das 34 milhões de publicações, a empresa analisou uma amostra de 50 mil anúncios pagos vinculados às eleições no Facebook, e constatou a importância que os políticos estão dando ao voto feminino. Nas faixas acima de 35 anos, as mulheres foram os principais alvos dos anunciantes.

O retrato do debate nas redes sociais durante a campanha é de alta polarização, com destaque para as discussões de gênero impulsionadas, entre outras iniciativas, pelo movimento #elenão - que reuniu milhões de mulheres contrárias a Bolsonaro, inicialmente no Facebook, e depois em manifestações de rua por todo o País.

A análise mostra tanto as alas da esquerda quanto da direita cada vez mais isoladas em suas bolhas de discussão, consumindo e compartilhando grande volume de conteúdos produzidos por veículos de mídia alinhados às suas bandeiras.

Apareceu com destaque no radar da Alto Data Analytics uma rede social que, até recentemente, tinha presença insignificante no Brasil. Trata-se do Gab, uma espécie de clone do Twitter que, nos Estados Unidos, reúne militantes da chamada alt-right (a nova direita) e supremacistas brancos.

No Brasil, o Gab virou "refúgio" de ativistas online que se consideram censurados pelas plataformas tradicionais, como o Facebook, que , em julho, derrubou uma "rede coordenada que se ocultava com o uso de contas falsas" e, segundo a empresa, tinha "o propósito de gerar divisão e espalhar desinformação". Entre as páginas derrubadas, várias tinham ligação com o Movimento Brasil Livre (MBL).

No Gab Brasil, o bolsonarismo tem domínio evidente. Os links para as postagens na rede social costumam ser publicados também em outras plataformas - o que fez com que o Gab aparecesse entre os 15 domínios com mais conteúdo político compartilhado no Twitter durante o período da análise da Alto Data Analytics.

A investigação da empresa detectou ainda a ação de usuários com altíssima atividade nas redes - um indício da aplicação de "bots", ou seja, automação de publicação e compartilhamento de conteúdo.

Os sinais de automação aparecem tanto das redes de esquerda quanto de direita. No Twitter, a comunidade que consome e compartilha conteúdo relacionado ao PT e ao PSOL tem quase 139 mil usuários, que produziram 1,8 milhão de mensagens no período da análise, cerca de 13 por usuário. Na ala bolsonarista, há menos autores (cerca de 50 mil), mas muito mais conteúdo (5,9 milhões de postagens, ou 117 por usuário). Esse volume, segundo a empresa, é um indício de "atividade não-humana" na rede.

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