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Pesquisa da FGV DAPP identifica uso de robôs em até 5% do debate no Twitter sobre morte de Marielle Franco

São identificados três diferentes grupos: em dois deles destacam-se luto e indignação e no outro, a diferenciação entre o caso da Marielle e o cotidiano de homicídios no Rio

há 1 mês

Levantamento realizado pela Diretoria de Análise de Políticas Públicas da Fundação Getulio Vargas (FGV DAPP) sobre o debate acerca do assassinato da vereadora do Rio de Janeiro Marielle Franco no Twitter, entre as 21h do dia 14/03 e as 10h30 do dia 16/03, identificou o uso de perfis automatizados em até 5% das discussões.

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Sob esse recorte, houve a construção de um grafo (1,172 milhão de tuítes, com 336.475 usuários únicos), que identifica visualmente três grupos no debate: tanto em vermelho (44,64% da discussão) quanto em rosa (39,52%), destacam-se as manifestações de luto, de indignação, de lembrança à atividade política de Marielle e as críticas à polícia militar, aos detratores dos direitos humanos e à intervenção federal. O que difere os grupos é a natureza do engajamento: no grupo em vermelho estão os perfis dos partidos políticos, de autoridades, de influenciadores e de celebridades; em rosa, as postagens de maior impacto são, na maioria, de cidadãos, com poucos atores influentes entre os condutores do debate (a cantora Elza Soares, contudo, é bastante relevante para ambos os grupos).

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Já em azul (8,73%), há aqueles que se colocam como críticos à agenda de direitos humanos, à atividade política de Marielle e à diferenciação de destaque entre o assassinato da vereadora e o cotidiano de homicídios no Rio. Conforme a plataforma utilizada para a produção dos tweets ou o padrão temporal de publicação de tweets da mesma conta [1], identificamos as contas que atuaram automaticamente no debate — é importante ressaltar que a identificação da presença de robôs nos campos de debate não oferece indicativos sobre atores ou identidades responsáveis pelo seu engajamento.

Uma vez realizados esses processos, houve o reconhecimento de 5,18% das interações do cluster vermelho com indicação de atividade de robôs, 4,60% das interações do cluster azul, e 0,42% das interações do cluster rosa.


Notas

[1] Sobre a metodologia de identificação de robôs, ver aqui


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