Monitoramento de discussões políticas no Twitter durante as eleições de 2022 no Brasil: polarização, agrupamento e principais atores

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Silva, Luciano Jose da
Orientador(a): Araujo, Renata Mendes de
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
eng
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
ciberdemocracia
eleições presidenciais 2022
análise de redes sociais
polarização
pipeline
twitter
Link de acesso: https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/40069
Resumo: Ao longo dos últimos vinte anos, as disputas eleitorais têm sido impactadas diretamente pelo fenômeno das redes sociais. Os políticos que souberam interagir com os diferentes grupos de eleitores através das redes, tiveram impactos positivos em suas campanhas. No entanto, esse ambiente também se tornou fértil para fenômenos negativos como a ultra polarização das discussões políticas, com grupos radicais manipulando como os fatos são absorvidos dentro de suas “bolhas” de influência e impactando diretamente o rumo das campanhas eleitorais. O Brasil não ficou alheio a essa condição. O ano de 2022 é considerado um dos períodos eleitorais mais polarizados da história brasileira. Por conta desse cenário, é importante entender como os grupos se formam e se relacionam dentro das redes sociais, quem são seus principais influenciadores e visualizar como os eventos do ano eleitoral brasileiro de 2022 foram discutidos por perfis de diferentes posicionamentos políticos. Esta pesquisa tem como objetivo colaborar com esse entendimento, com a construção de um pipeline de análise de redes sociais (Twitter ), que aplicado ao longo de 2022, capturou dados durante eventos políticos relevantes no Brasil. O pipeline é constituído códigos (python) e ferramentas open source, e foi estruturado de maneira a executar a extração, processamento, análise e visualização dos dados do Twitter, identificando os principais perfis, seus agrupamentos e principais termos mencionados nesses grupos. Esses dados foram comparados com os fatos e acontecimentos divulgados pela mídia ao longo do tempo. Um exemplo da execução desse processo é apresentado por um estudo de caso com dados extraídos do Twitter durante os eventos de 8 de janeiro de 2023 em Brasília.
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Por conta desse cenário, é importante entender como os grupos se formam e se relacionam dentro das redes sociais, quem são seus principais influenciadores e visualizar como os eventos do ano eleitoral brasileiro de 2022 foram discutidos por perfis de diferentes posicionamentos políticos. Esta pesquisa tem como objetivo colaborar com esse entendimento, com a construção de um pipeline de análise de redes sociais (Twitter ), que aplicado ao longo de 2022, capturou dados durante eventos políticos relevantes no Brasil. O pipeline é constituído códigos (python) e ferramentas open source, e foi estruturado de maneira a executar a extração, processamento, análise e visualização dos dados do Twitter, identificando os principais perfis, seus agrupamentos e principais termos mencionados nesses grupos. Esses dados foram comparados com os fatos e acontecimentos divulgados pela mídia ao longo do tempo. 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Politicians who knew how to interact with different groups of voters through the networks had positive impacts on their campaigns. However, this environment has also become fertile for negative phenomena such as the ultra-polarization of political discussions, with radical groups manipulating how facts are absorbed within their "bubbles" of influence and directly impacting the course of electoral campaigns. Brazil was not oblivious to this condition. The year 2022 is considered one of the most polarized electoral periods in Brazilian history. Because of this scenario, it is important to understand how groups form and relate to each other within social networks, who their main influencers are, and visualize how the events of the 2022 Brazilian election year were discussed by profiles of different political positions. This research aims to collaborate with this understanding, with the construction of a social network analysis pipeline (Twitter), which applied throughout 2022, captured data during relevant political events in Brazil. The pipeline is made up of code (python) and open source tools, and was structured in order to perform the extraction, processing, analysis and visualization of Twitter data, identifying the main profiles, their groupings and main terms mentioned in these groups. These data were compared with the facts and events reported by the media over time. An example of the execution of this process is presented by a case study with data extracted from Twitter during the events of January 8, 2023 in Brasilia.CyberdemocracyPresidential Elections 2022Social media analyticspolarizationpipelinetwitterFaculdade de Computação e Informática (FCI)Computação AplicadaCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAOORIGINALLUCIANO JOSE DA SILVA_TCM - VERSÃO FINAL - protegido.pdfLUCIANO JOSE DA SILVA_TCM - VERSÃO FINAL - protegido.pdfapplication/pdf11995780https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/4fb17d74-1ac8-498f-ae8f-4d1536820c06/download051704d266e3c72904c7deb71114bb0bMD52trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82269https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/aad15db3-78cf-45dd-b1b3-455514feeff1/downloadf0d4931322d30f6d2ee9ebafdf037c16MD51falseAnonymousREADTEXTLUCIANO JOSE DA SILVA_TCM - VERSÃO FINAL - protegido.pdf.txtLUCIANO JOSE DA SILVA_TCM - VERSÃO FINAL - protegido.pdf.txtExtracted texttext/plain108427https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/0be71f04-4bdc-4127-a4ea-ad9bddc01df3/download905183ba74b3bfa9c6f9c72c7306a06eMD53falseAnonymousREADTHUMBNAILLUCIANO JOSE DA SILVA_TCM - VERSÃO FINAL - protegido.pdf.jpgLUCIANO JOSE DA SILVA_TCM - VERSÃO FINAL - protegido.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3633https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/2d69c356-2f4d-461a-8446-7534acb6ac9f/download6a67ddd346beb67c76d86ddfe4c9c2d5MD54falseAnonymousREAD10899/400692025-03-21T13:18:52.334Zopen.accessoai:dspace.mackenzie.br:10899/40069https://dspace.mackenzie.brBiblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://tede.mackenzie.br/jspui/PRIhttps://adelpha-api.mackenzie.br/server/oai/repositorio@mackenzie.br||paola.damato@mackenzie.bropendoar:102772025-03-21T13:18:52Repositório Digital do Mackenzie - Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE)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