CÂMARAS DE ECO POLÍTICAS DURANTE OS ATOS ANTIDEMOCRÁTICOS
topologia de interação no Twitter/X
DOI:
https://doi.org/10.21728/p2p.2025v11n2e-7398Palavras-chave:
câmaras de eco, redes sociais, processamento de linguagem natural, comunidades políticasResumo
A formação de câmaras de eco (echo chambers) consiste em um fenômeno no qual os usuários são frequentemente expostos a pontos de vista que reforçam suas crenças, dificultando a exposição a perspectivas divergentes. Enquanto sabe-se do surgimento e da disseminação das câmaras de eco que se formam em comunidades online, a identificação automática e compreensão deste fenômeno surge como uma importante ferramenta para auxiliar a investigação das suas implicações na esfera política e na democracia. O objetivo deste artigo é a investigação, implementação e avaliação de métodos para a detecção de câmaras de eco em redes sociais digitais durante os Atos Antidemocráticos de 8 de Janeiro de 2023. A investigação desse fenômeno foi realizada por meio da combinação de modelagem de comunidades baseada em redes, da análise de posicionamento político e da análise de sentimentos e emoções. Para tanto, foi criado um modelo computacional com a finalidade de identificar câmaras de eco presentes em um corpus de tweets coletado entre os dias 8 e 10 de janeiro de 2023. Os dados obtidos demonstram uma nítida separação que reflete uma polarização significativa na rede social, com grupos distintos de usuários discutindo principalmente dentro de suas próprias bolhas ideológicas, evidenciando a existência de câmaras de eco. A análise dos tópicos extraídos das comunidades revela padrões distintos de conversação entre os grupos com diferentes polaridades políticas, sendo as discussões nessas comunidades centradas na defesa ou oposição aos atos e às ações do governo e das instituições que buscaram contê-los. Foi possível identificar, ainda, a prevalência de emoções como raiva e aborrecimento, já que a troca de acusações e a retórica inflamada contribuem para a expressão predominante de emoções negativas.
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