Por Maria Luiza Abbott e Marcelo Stoppa
Agressões, palavrões, acusações sem provas e impulsionamentos por robôs cresceram e influenciaram o debate sobre a eleição presidencial e a relevância dos candidatos no ecossistema das eleições no Twitter entre 20 a 27 de setembro. Em meio a esse cenário, a chapa formada por deputado Jair Bolsonaro-General Mourão ficou em 1º lugar no ranking de relevância de visibilidade (R&V) na semana. 
A fatia de R&V do deputado ficou em 35,4% do total dos candidatos, praticamente igual à da semana passada e abaixo do que era antes do atentado. No entanto, segundo as métricas da pesquisa da AJA Solutions, mais de 60% da R&V de Bolsonaro foi influenciada por impulsionamento de robôs, que interagem entre si e com tuítes de seres humanos.
Pela primeira vez desde a confirmação dos candidatos, no fim de julho, foi registrada uma forte divergência entre o aumento da relevância no Twitter e o crescimento apontado nas pesquisas de intenção de votos. No Twitter, Ciro Gomes-Kátia Abreu (PDT), que estariam em queda ou estacionados nas intenções de voto, e João Amoêdo-Christian Lohbauer (Novo), estacionados, segundo a última pesquisa, foram as chapas que mais cresceram no Twitter, na semana. Já Fernando Haddad-Manuela D´Ávila (PT), que estão em alta, segundo as pesquisas de voto, caíram no Twitter esta semana.
A relevância de Ciro e Kátia voltou a disparar, depois de queda significativa na semana anterior, e eles ficaram em 2º lugar no ranking. Mais da metade (53%) da fatia de R&V da chapa do PDT, no entanto, resulta de dois tuítes com ataques e palavrões de um apoiador de Bolsonaro dirigidos a Ciro. Foram em resposta a discursos do candidato do PDT contra o deputado do PSL em palanques em diferentes localidades, em que ele usou a palavra “nazista” , e pelo menos um em que chamou de “filho da…”, sem dizer o nome do adversário.
O algorítimo da pesquisa da AJA revela que a atuação de robôs está disseminada em todo o ecossistema das eleições presidenciais no Twitter (veja mapa cinza onde os pontos vermelhos são bots). No entanto, a atuação de robôs é mais forte no impulsionamento de hashtags, de forma geral, e na zona de influência do deputado do PSL (veja mapa de afinidades, em que o algoritmo que calcula afinidade dividiu a órbita de Bolsonaro em duas cores, indicando uso intensivo de bots).
A utilização de robôs para promover hashtags de diferentes candidatos está tão intensa que distorce a classificação no ranking dos temas mais discutidos. Esse impulsionamento explica, em parte, a forte subida de Amoêdo na semana.
A chapa do Novo ficou em 3º lugar, com um aumento de 9 pontos percentuais de sua fatia de R&V. Um tuíte de Amoêdo criticando duramente o PT teve forte ressonância na rede e contribuiu com mais de ¼ da relevância total dele no Twitter, que se somou à contribuição do impulsionamento por hashtags.
Em 4º lugar no ranking, Fernando Haddad-Manuela D’Ávila, que tiveram queda significativa em relação à semana anterior. Sua fatia de R&V caiu mais de 13 pp, o que pode ser explicado em parte porque eles não se engajaram nas agressões e ataques e nem foram atacados fortemente – ações que caracterizaram a semana. Na vida real, Manuela, porém, foi vítima de ameaças e pediu proteção da Polícia Federal. Em 5º lugar, a chapa do PSOL, Guilherme Boulos-Sonia Guajajara, que tem baixo desempenho nas pesquisas de intenção de votos, mas vem obtendo relevância superior a outros candidatos no Twitter.
Entre os candidatos com maior intenção de votos, segundo as pesquisas, Geraldo Alckmin-Ana Amélia Lemos (PSDB) ficaram em 6º lugar no Twitter, com fatia de R&V inalterada. Os dois sofreram com comentários abusivos e ele, especialmente, acusações sem prova, baseadas em fake news já desmentidas em investigações jornalísticas independentes.
Em 7º, a chapa da Rede, Marina Silva-Eduardo Jorge, com queda de 3,6 pontos percentuais em relação à semana anterior, quando cresceu ao se engajar na agenda da semana e se posicionar ao lado das mulheres e do movimento #elenão.
A influência de robôs na campanha presidencial no Twitter
O uso de robôs na campanha presidencial dos Estados Unidos em 2016 já é amplamente conhecido. Há duas semanas, uma pesquisa foi divulgada por pesquisadores da Australian National University em que foi medida a influência de bots no Twitter na campanha. O estudo concluiu que democratas e republicanos usaram robôs, mas aqueles que apoiavam Trump eram mais numerosos, mais engajados politicamente e mais influentes – conseguiam gerar mais retuítes e curtidas – do que os bots apoiadores de Hillary Clinton. Em pelo menos um dos debates na TV na campanha americana, os bots foram 2,5 vezes mais influentes do que seres humanos no Twitter.
A influência de bots e ações coordenadas no Twitter vem sendo analisada pela AJA semanalmente há quase sete meses. Entre as ações que mais se destacam, as iniciativas da campanha de Bolsonaro, que vêm impulsionando ativamente seus tuítes e os de apoiadores escolhidos, numa combinação para promover perfis e temas.
As táticas da campanha do candidato do PSL são parecidas com aquelas usadas pela campanha de Donald Trump na eleição presidencial americana, em 2016. A semelhança pode ser explicada pela influência de integrantes da equipe que trabalhou na campanha do presidente americano, como seria o caso de Steve Bannon, estrategista de Trump na época, e que estaria ajudando Bolsonaro, segundo um de seus filhos.
Os estudos feitos até agora no Brasil ou no exterior, porém, não conseguiram ainda medir a influência das campanhas nas redes e dos robôs sobre o voto dos eleitores. No caso das eleições no Brasil, a pesquisa da AJA constata, na reta final para o primeiro turno, que a tática pode ter criado uma alta predominância ilusória de alguns candidatos. Ao aumentar artificialmente o número de engajamentos (como curtidas e compartilhamentos) o eleitor-usuário pode ter sido levado a acreditar que eles eram reais e pode ter sido influenciado pelo candidato que utiliza a tática.
Nessas 29 semanas, a coleta de dados sobre a interação das campanhas com eleitores em potencial pelas redes sociais indicou que a visibilidade e relevância de alguns candidatos flutuou fortemente, bem como houve saltos totalmente fora da curva no crescimento do número de seguidores.
O mapa em cinza e vermelho mostra uma espécie de desnível na nuvem à direita, que representa graficamente a órbita de Bolsonaro no Twitter esta semana: usuários com pouca relevância, em grande número, na periferia da nuvem, circundando o candidato e as hashtags; a relevância sobe bruscamente quando se aproxima do candidato.
São chamados “robôs” ou “bots”nas redes sociais, perfis automatizados em algum grau. A técnica não é nova, mas vale a pena ser explicada: é possível construir um programa que analisa cada nova publicação no Twitter e reage a uma sequência de letras, números, ou uma frase. Assim, por exemplo, se instrui um programa a reagir a cada vez que alguém diz “azul” (ou outra palavra) na linha do tempo, por meio de uma curtida ou um compartilhamento. Esta modalidade representa o robô completamente automatizado.
Há usuários (agentes humanos) que “emprestam” sua conta para que alguém publique em seu nome, há também os cabos eleitorais e apoiadores humanos, assim como há perfis completamentes automatizados que publicam frases “mais humanas”, de linguagem fática, como “está calor”, na tentativa de driblar mecanismos de detecção de robôs. Técnicas proprietárias de análise permitiram que a AJA identificasse falhas e a publicação de variáveis armazenadas, identificando uma rede de robôs que foi mapeada.
O mapeamento dos perfis completamente automatizados mostra que eles têm sido usados para “subir hashtags”, ou seja, fazer com que hashtags ligadas a certos candidatos ganhem visibilidade o suficiente para estarem na lista dos “assuntos do momento” (ou “trending topics”) no Twitter. Robôs propagam memes e outros bots impulsionam tuítes.
O número de seguidores também é usado para impressionar o usuário, e a presença de robôs faz volume, mas prejudica o candidato na eficiência comunicacional e na efetividade de sensibilização de sua mensagem, que a AJA mede a cada semana.
A pesquisa da AJA analisou 4.751.315 interações entre 1.962.571 usuários no ecossistema das eleições no Twitter na semana de 20 a 27 de setembro. Os números mostram o crescente interesse pela eleição na rede. Os mapas de relevância e visibilidade e de influência e afinidade dos pré-candidatos revela os erros, acertos e os caminhos que podem ser feitos para ganhar relevância na rede. A versão interativa dos mapas está disponível para assinantes.Para continuar a leitura, clique aqui.
Mapeamentos da rede
Colhemos 3.586.639 interações entre 1.497.392 usuários na semana de 13 a 20 de setembro nas redes sociais para investigar a visibilidade dos principais pré-candidatos à próxima eleição presidencial no Brasil.
Em seguida, filtramos os dados descobrir onde estão interações mais relevantes para em seguida mapear o comportamento do usuário-eleitor: como interage com o conteúdo publicado pelos candidatos, o que compartilha, como se organiza e como participa nas redes sociais com suas opiniões, hashtags e memes.
O resultado do mapeamento, além das análises aqui apresentadas, são representadas visualmente em forma de duas cartografias que representam visibilidade, relevância e afinidade.
A primeira cartografia abaixo é feita de pontos que podem ser um tuíte, um usuário, uma imagem ou uma hashtag (veja a legenda). Já tamanho de cada ponto é proporcional à visibilidade e à relevância que lhe é aferido. As linhas mostram os fluxos de mensagens e conexões entre usuários.
Em seguida, a segunda cartografia tem a mesma estrutura da primeira, porém com uma diferença: as cores indicam comunidades. No caso das eleições, cada cor delimita uma zona de influência de um candidato, indicando quais usuários ou mensagens estão em maior afinidade com ele. Deste modo, podemos visualizar a variação do crescimento das zonas informacionais de cada um dos candidatos e o fluxo de informações entre as diferentes esferas de influência.
Ao final de cada mês, apresentamos gráficos da performance no Facebook dos candidatos.
Esta visualização de dados possui uma versão interativa, disponível para todos os navegadores e sistemas operacionais e que permite explorar a nuvem de usuários, com todos os dados que coletamos. O acesso é gratuito para assinantes da nossa newsletter semanal. Entre em contato conosco para uma demonstração do relatório completo ou seja notificado por e-mail quando um novo relatório estiver disponível.
