O twitter e o ataque a Bolsonaro. Ou, a vitimização do vilão.

Construção de narrativas

O incidente com o candidato Jair Bolsonaro inaugura a caminhada de “fatos políticos” que marcam as eleições presidenciais no Brasil. Nas eleições de 2014, o fato mais chocante foi a tragédia ocorrida com o candidato do PSB, Eduardo Campos, que implicou na substituição do candidato por sua vice Marina Silva, a qual rapidamente assumiu a liderança nas pesquisas de intenção de voto. Este fenômeno tende a se replicar agora?
Em 2018, o atentado com faca contra o líder nas pesquisas presidenciais demonstra o grau de tensão que a democracia brasileira se encontra.


Nas redes sociais, as manifestações, em geral, foram de “demonstrações de apoio” ao candidato Bolsonaro, mas também de “repúdio” a violência ocorrida.

Apesar de milhares de manifestações de todo o Brasil, já é possível analisar a formação de algumas narrativas sobre o evento. Dividimos as manifestações em três grupos, clusters ou bolhas:
· Bolha do humor
· Bolha do centro ou repúdio à violência.
· Bolha de valorização de Bolsonaro

Na “bolha do humor” verificamos a miscigenação de aspectos ligados a perfis “trolls” independente de posição política, mas também de grupos que utilizaram da ferramenta de humor e de “memes” para não problematizar ou “tomar lado” diante do fato ocorrido, ou seja, muitos utilizaram os memes para não se posicionar politicamente mas, ainda sim, falar sobre o assunto.

Na “bolha do centro” verificamos posicionamentos mais “ponderados”, repudiando o fato ocorrido, alegando que “isso não pode ocorrer em uma democracia” e outras mensagens na mesma linha. Perfis ligados a “esquerda” se manifestaram repudiando o fato e em algumas vezes tentando linkar com o assassinato de “Marielle Brito”.

Na “bolha de valorização de Bolsonaro” há um fortalecimento da imagem do candidato, há uma visão ainda mais engajada de seus seguidores defendendo Bolsonaro, bem como uma tendência de “endeusamento do candidato” bem como de “culpar a esquerda” pelo atentado ocorrido.

Ainda é cedo para demonstrar a formação de “narrativas claras” sobre o fato ocorrido, apesar disso, já se formam algumas tendências de como a tese do incidente ser “forjado ou fake” pelo próprio candidato bem como tendências em dizer que a “culpa do atentado é da esquerda e que o autor seria ligado ao PSOL”.

Análise Levels — Inteligência

Um dos grandes flancos abertos contra o fortalecimento do Bolsonaro era a imagem de ser “contra as mulheres”. Dois fatos políticos haviam fortalecido essa narrativa durante a campanha eleitoral. O primeiro foi o enfrentamento contra Marina Silva em debate presidencial ocorrido nos estúdios da Band. O segundo foi contra Renata Vasconcellos, durante a entrevista no Jornal Nacional.

A narrativa “Bolsonaro contra as mulheres” estava ganhando respaldo popular e vinha aumentando a rejeição do deputado. Geraldo Alckmin estava capitalizando-a, usando seu tempo de TV para atacar o adversário, mostrando a discussão entre o ex-militar e a Deputada Federal Maria do Rosário.

O fato é que após o incidente de ontem, Bolsonaro trocou a posição de “vilão” para “vítima de um atentado contra a sua vida”. A mudança de foco da discussão e de tema favorecem e dão mais legitimidade ao candidato, em especial na pauta da segurança pública.

Por fim, o fato político ainda dará muita margem para criação de narrativas e mudanças de estratégias de campanha, a Levels — Inteligência continuará analisando os dados e demonstrando as formações de discurso e estratégias de campanha.

 

Questões metodológicas

A análise é feita com base em 20000 tweets que contenham a palavra “bolsonaro” ou “Bolsonaro”, coletados no dia 06.09, entre 19h13 e 19h21.
Para visualização em rede dos tweets, foi utilizado o Gephi. Para visualização, foi utilizado o modelo CloudAtlas 2, que centraliza as redes e colocas as redes dispersas para fora do centro. Para clusterização, foi utilizado o cálculo de modularização do software

Pré análise


Figura 1: mostra como a discussão sobre o fato está sendo feita de forma ampla e desconectada, o que confirma repercussão do tema. Apesar disso, na área central, há maior relação entre os tweets.


Figura 2: O centro da rede mostra uma rede extremamente ligada e grande em comparação ao restante. É possível dividir em 3 grandes clusters esse agrupamento: verde, roxo e cinza; azul e cinza; e rosa, cinza, laranja e verde.


Figura 3: Agora, aproximação da rede com os nomes das contas é possível revelar um pouco o que significa cada um desses clusters. O primeiro cluster tem como agente principal @bernardopkuster, jornalista que usa sua conta em defesa de Bolsonaro. Ao centro, o perfil da @folha, portal de notícias, é o que tem maior grau ponderado de entrada e saída. O terceiro cluster tem a conta @whycosima como aglomerador, cujo tweet contendo meme sobre o acidente viralizou.

 

 

Dessa forma, é possível dividir a rede de interação nos tweets sobre o tema em 3 grandes grupos: apoiadores de Bolsonaro; neutros; e memes.

Com base nisso, criamos 4 tipos de classificação de contas: apoiadora, neutra, meme e outra. Nisso é possível entender melhor em que nível se está discutindo o acontecido no Twitter. A tabela a seguir está ranqueada com base no grau ponderado, que leva em conta basicamente tweets mais mencionados e que mais mencionam.

 


Tabela 1: Lista dos 19 maiores influenciadores da rede e em qual tipo de conta se encaixam.

Dentre os 19 maiores influenciadores da rede, se encaixam na seguinte tabela:

TIPOS DE INFLUENCIADORES


Tabela 2: Contagem dos tipos das contas dos 19 maiores influenciadores da rede.
A tabela com os 40 termos mais frequentes mostra, basicamente, a reação de “espanto” na rede. A maior parte não diz respeito a julgamentos de valores ou sentimentos em relação ao que houve, e sim descrição (“bolsonaro”, “facada”, “jair”, “esfaqueado”, “atentado”, “esfaquearam”, “candidato”), com exceção de “violência”, que se encaixa mais em julgamento de repúdio ao que houve.


Gráfico 1: Gráfico com as 40 palavras mais frequentes nos tweets.

A análise de sentimentos geral da discussão no Twitter de forma bipolarizada, entre positivo e negativo, como mostra a tabela abaixo, precisa ser explicada: o que está como positivo e negativo não diz respeito à reação positiva ou negativa ao evento. O negativo diz respeito à reação negativa ao evento, de fato, mas o positivo diz respeito às reações em solidariedade ou apoio a Bolsonaro.


Gráfico 2: Visão geral dos sentimentos nos tweets analisados.

Isso pode ser verificado na figura a seguir, que mostra a análise de sentimentos em detalhe, mostrando melhor como cada palavra foi utilizada mais frequentemente, de forma positiva ou negativa. As palavras mais negativas são utilizadas no sentido de repúdio ao ato (“lamentável”, “ataque” etc.), enquanto as positivas são usadas em apoio (“solidariedade”, “apoio”, “respeito” etc.).

 

Autor: Leonardo Volpatti, cientista político e advogado (Universidade de Brasília)
Analista de Dados: Gabriel Ciriatico, estudante de ciência de dados (Universidade de Brasília)
Revisão: Fabio Lima, advogado (Universidade de Brasilía)