Breve análise sobre os Movimentos Sociais progressistas no Twitter em 2016

Quais os principais alvos na esquerda e no campo progressista? Quem é o principal adversário dos movimentos sociais nesse momento? Qual o perfil dos usuários e usuárias envolvidos nos debates? Para entender essas e outras perguntas, resolvi por em prática uma coleta de menções no Twitter que se estendeu durante parte do ano de 2016.

A coleta foi dividida em dois períodos: o primeiro capturou 374.761 ocorrências entre os dias 21/05 e 24/10. O segundo período 257.624 ocorrências entre os dias 03/10 e 22/12. Os termos utilizados para a captura de menções foram os principais movimentos sociais do Brasil alinhados ao campo da esquerda/progressista.

Primeiro Período.png

Gráfico 1 – Primeiro período de coleta

Segundo Período.png

Gráfico 2 – Segundo período de coleta

É importante ressaltar a variação observada entre os dois períodos, como por exemplo os picos de citações registrados que atingiriam mais de 22.500 ocorrências no primeiro período, enquanto o segundo período foi marcado por um pico de aproximadamente 7.000 menções.

Após a captura das ocorrências realizada por meio de uma ferramenta comercial de monitoramento de redes sociais online, os dados foram filtrados, organizados e analisados com a ferramenta Gephi, plotando a rede com o layout Force Atlas 2 e escalonando o tamanho dos nós pela métrica de grau. Finalmente, nós identificamos os clusters em cada rede aplicando o algorítimo de Modularidade, que agrupa nós próximos de acordo com a densidade de conexões entre eles.

MTST - Geral.png

Figura 1 – Grafo original criado a partir da ocorrências coletadas

Após a aplicação do algoritimo de modularidade foi possível constatar dois grandes clusters que dominam quase que por completo a rede capturada. A partir daqui, os clusters serão identificados enquanto cluster azul e cluster amarelo.

Os clusters são definidos por posições político-ideológicas extremamente distintas em suas extremidades, e separados por uma tênue linha de usuários ligados à imprensa dita tradiconal. Assim, podemos observar que o cluster amarelo segue uma linha de esquerda/progressista, enquanto o cluster azul engloba usuários de direita/conservadores presentes no  Twitter.

O cluster azul aparece com um número elevado de nós se comparado ao cluster amarelo (31.539 contra 29.350), porém apresenta um número inferior de arestas (135.724 contra 137.585). Os número denotam uma densidade maior no cluster amarelo, retratando assim uma maior “interação” entre os usuários presentes nesse cluster se comparado ao cluster azul.

NÓS ARESTAS DENSIDADE
Cluster Azul 31.539 135.724 0,00027
Cluster Amarelo 29.350 137.585 0,00032
Total 87.059 305.170 0,00008

O debate entorno das ocorrências capturadas é controlado, marjoritariamente, por usuários do sexo masculino. No entanto, ao analisarmos apenas os dois maiores clusters do grafo, observamos uma variação positiva no número de usuários masculinos (+5,42% no cluster azul e +1,83% no cluster amarelo). Já os usuários que se identificaram como feminino registraram uma variação negativa no cluster azul (-4,34%) e também no cluster amarelo (-0,6%).

MASCULINO FEMININO NÃO INFORMADO
Cluster Azul 62,55% 34,15% 3,3%
Cluster Amarelo 58,96% 37,89% 3,15%
Total 57,13% 38,49% 4,38%


CLUSTERS

Conforme ressaltado anteriormente, dois clusters se destacam no grafo originado a partir das ocorrências capturadas na coleta de dados: cluster azul e amarelo. Portanto, ambos os clusters serão analisados mais profundamente a partir de dois dados fornecidos pelas ocorrências capturadas: conteúdo dos tweets e bios dos usuários.

Para tal, por meio da modularidade rodada anteriormente, foi possível filtrar no grafo retratado na figura 1 ambos os clusters, dando origem a dois novos grafos. Assim, dentro desses grafos foi repetido o processo: plotando a rede com o layout Force Atlas 2 e escalonando o tamanho dos nós pela métrica de grau. Finalmente, nós identificamos os clusters em cada rede aplicando o algoritimo de Modularidade.

  • CLUSTER AZUL

No cluster azul estão presentes usuários notoriamente ligados à direita, identificados como representantes do conservadorismo não apenas nas redes – mas também na mídia impressa, radiofônica e televisiva. Aqui, três clusters se formaram a partir do algorítimo de modularidade:

MTST - Cluster Azul.png

Figura 2 – Grafo criado a partir do cluster azul do grafo original

  • Cluster Azul: uma vasta gama de usuários sem posicionamento partidário-político definido, no entanto, unidos por um adversário em comum: a esquerda e, principalmente, o Partido dos Trabalhadores. Aqui encontram-se inúmeros blogs como @o_antagonista, @implicante_org e @reaconaria, movimentos que foram as ruas pelo impeachment como @VemPraRua e @MBLivre, colunistas de mídias impressas de direita como @joicehasselmann, @BlogDoPim, @diogomainardi, @VillaMarcovilla e @reinaldoazevedo. É interessante observar a ausência de deputados e senadores de peso aqui, com exceção feita ao senador @ronaldocaiado.
  • Cluster Amarelo: Marcado por um conservadorismo agressivo e muitas vezes travestido de humor contra minorias, políticos e grupos de esquerda. Dois fortes representantes desse cluster são @jairbolsonaro e @DaniloGentili.
  • Cluster Verde: Aqui estão os usuários de imprensa como @G1, @Estadao, @JornalOGlobo, @VEJA, entre outros. Chama atenção a presença do perfil de @MichelTemer. O usuário @rede45, perfil oficial do Partido Social Democrata Brasileiro – PSDB – no Twitter, também se encontra nesse cluster.

Após delimitar o cluster e os usuários pertencentes a esse agrupamento, foi possível filtrar a bios de todos eles e classificar as palavras mais utilizadas e repetidas em todas essas descrições, conforme retratado na nuvem de palavras abaixo. As palavras representadas em uma escala maior são aquelas mais utilizadas pelos usuários.

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Figura 3 – Nuvem de palavras da bios dos usuários do cluster azul

A partir da nuvem de palavras exposta acima, podemos propor algumas hipóteses interessantes acerca dos perfis que se se conectam nesse agrupamento.

  • Em um primeiro momento, nos salta aos olhos o alto teor anti-petista desse cluster. Dois dos termos mais utilizados, os termos Anti e PT estão interligados e buscam ressaltar o que une esses usuários entorno de um único cluster. No entanto, outros termos reforçam os ataques não só ao PT, mas também a outros usuários de esquerda. Termos como Comunista, Comunismo, Esquerda, Foro, Esquerdista Lula, Dilma, Comunismo, Socialismo, ForaPT, Ptista, entre outros, tratam de extrapolar as críticas a uma esquerda entendida por esse cluster enquanto adversária direta – ou até mesmo inimiga.
  • Com o objetivo de contrapor-se àqueles condenados por esse cluster, termos são utilizados a fim de identificar-se enquanto defensores da Liberdade, contra a Corrupção, Conservador, Ativista, Liberal, Anticomunista e defensor de instituições como a PM, Exército, Polícia, PF e, acima de tudo, da Lei.
  • Chama atenção também alguns termos que podem estar intimamente ligados ao conservadorismo desses usuários, como a presença de termos como casado, família, cristão, conservador, filho, Jesus, Católico, Cristo, Pai, Mãe, Fé, Pastor, Patriota, dentre outros.
  • É interessante também observar a importância dada a formação dentro desse cluster. Termos como engenheiro, dentista, médico, empresário, empresa, químico, analista, advogada, gerente, diretor, publicitário, jurista, psocóloga, colunista, aposentado professora e especialista reforçam a impressão de que em um primeiro momento definir-se enquanto profissional é de extrema importância nesse cluster.

Após delimitar a bios e os principais termos utilizados pelos usuários para se descrever, busquei analisar o conteúdo dos tweets capturados na coleta a fim de compreender quais foram os principais assuntos abordados durante o período e analisá-los enquanto propositivos e/ou de ataque contra os adversários diretos. Os termos MTST e MST, por serem dois dos termos de busca utilizados na coleta de dados, foram os termos mais citados em ambos os clusters (azul e amarelo). Assim, com o objetivo de aprofundar a análise, foram removidos das nuvens de palavras.

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Figura 4 – Nuvem de palavras dos tweets capturados pela coleta no cluster azul

Um leitor que apenas esteja folheando essa análise logo identificará os dois principais alvos dos tweets desse cluster: Lula e PT. No entanto, é possível afirmar por uma análise não tão complexa que, na realidade, o objetivo central aqui é a criminalização de todos os movimentos sociais progressistas/esquerda. Assim, são citados partidos de esquerda como PC do B e PSOL, CUT, UNE, Foro de São Paulo e os já citados MST e MTST.

Por meio dos termos mais utilizados podemos interpretar também qual foi o principal tema explorado por esse cluster durante o período da coleta de dados: as denúncias de estupro em acampamentos do MST. Termos como Estupro, Estuprada e Feminista fazem referência a esse episódio. Aqui, na lógica do cluster, utilizar-se de pautas da esquerda/progressista para atacar/cobrar seus erros é um movimento com potencial repercussão.

É interessante observar também o papel central que alguns influenciadores tem dentro desse cluster. Antagonista, MBL, roxmo, BlogDoJefferson, Reaconaria, SargentoFahur entre outros são muito citados, seja em menções e/ou retweets.

Chama atenção a criminalização excessiva dos atos e ações promovidas pelo MTST e MST em fazendas e prédios ociosos/desocupados. Aqui, termos como invasores, terrorista, invadido, vandalismo, vândalos, assentamento, acampamento, fazenda, propriedade, invasão, privada, entre outros tratam de criminalizar as ações pontuais dos movimentos.

Alguns políticos de esquerda/progressistas são constamente  citados por esse cluster. Dentre eles, podemos citar Jandia Feghali, Vanessa Grazziotin, Stédile, Guilherme Boulos, Lula, Dilma, Gleisi Hoffman, Haddad, Fernando Pimentel, entre outros.

  • CLUSTER AMARELO

O cluster amarelo é marcado pela presença de usuários de esquerda/progressistas. Aqui, observamos três clusters importantes de serem analisados.

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Figura 5 – Grafo criado a partir do cluster amarelo do grafo original

  • Cluster Amarelo: marcado pela significativa presença de usuários a-) ligados à chamada blogosfera progressista como @brasil247, @ConversaAfiada, @redebrasilatual, @revistaforum, @cartamaior, @Brasil_De_Fato, @VIOMUNDO, @JornalGGN, @DCM_online, @carosamigos, @debprogressista, @cbaraodeitarare, entre outros; b-) políticos atuantes nas redes de esquerda como @jandira_feghali, @LulapeloBrasil, @LindbergFarias, @esuplicy, @IvanValente, @mariadorosario, @DeputadoFederal, @humbertocostapt; c-) movimentos sociais, dentre os quais se destacam @MST_Oficial, @CUT_Brasil, @uneoficial e mtst_; d-) dois dos principais usuários desse cluster: @MidiaNINJA e @j_livres. São eles que, na maior parte das vezes, fornecem a cobertura de eventos, atos e manifestações em tempo real para esse cluster, se descolando do modelo “engessado” adotado não só pela grande mídia, mas também pela maior parte dos blogs deste cluster.
  • Cluster Verde: são usuários que em sua maioria abordam e se engajam não apenas com temas ligados à política. Aqui, se destacam o @buzzfeedbrasil, @pablovillaca e @diimabr, por exemplo.
  • Cluster Vermelho: veículos de imprensa “sequestrados” por esse cluster, como @folha e @UOLnotícias que, curiosamente, pertencem ao mesmo grupo e seguem a mesma linha editorial. Vale ressaltar que entre seus colunistas estão muitos usuários presentes no cluster progressista/esquerda como Leonardo Sakamoto e Guilherme Boulos, por exemplo.

Em seguida também foi analisada a Bios dos usuários que compõe esse cluster a fim de encontrar padrões por meio das palavras mais utilizadas na descrição provida pelos próprios usuários para se definir no Twitter.

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Figura 6 – Nuvem de palavras da bios dos usuários do cluster amarelo

A partir da nuvem de palavras exposta acima, podemos propor algumas hipóteses interessantes acerca dos perfis que se se conectam nesse agrupamento.

  • Bem como no cluster anteriormente analisado, as profissões tomam conta das descrições promovidas pelos usuários. No entanto, termos como Professor, Jornalista, Advogado, Trabalhador(a), Fotógrafo, Médico, matemática, veterinário, filósofo, administrador, Professora, Escritor, Bancário, Profissional, Engenheiro, Periodista, geógrafo, sanitarista, cientista, researcher, student, doutorando, graduado, agricultor, analista, aposentado e Sociólogo.
  • Termos que liguem os usuários a luta política são constantes nesse cluster: partido, petista, socialista, defensor, comunista, lulista, dilmista, sindical, sindicato, ativista, socialismo, lutar, revolucionário, lucha e justiça.
  • Três são os partidos políticos aqui citados: PT, PC do B PSOL.
  • É interessante observar a presença de palavras em espanhol como lucha, mujer, latino, medio, trabajador, izquierda, Chavez, Argentina, Venezuela, bolivariano, Pueblo, activista e revolución. Demonstra um engajamento de usuários latino-americanos não observado no cluster anterior.
  • Vale ressaltar a presença de termos ligados à religião também nesse cluster. Pastor, Fé e Cristão.
  • A divisão por estados proposta pelos própriros denota uma maioria de usuários do norte/nordeste (11 termos) se comparado ao centro/sul (7 termos): Pernambuco, Norte, nordestino, Pernambucano, Cearense, Recife, Recifense, Carioca, Mineiro, Goiás, Maranhão, Fortaleza, Ceará, Amazônia, Gaúcho, RJ, carioca Sul.

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Figura 7 – Nuvem de palavras dos tweets capturados pela coleta no cluster amarelo

Por meio da análise dos principais termos utilizados no período por esse cluster em seus tweets, é possível observar que o principal tema abordado foi a invasão, por parte da Polícia Civil à Escola Nacional Florestan FernandesENFF – ação que gerou o pico de citações registrado no gráfico 2. A cobertura feita por meio das redes sociais online supriu a quase que total ausência de abordagem por parte da mídia tradicional acerca do evento. Ainda fazem menção ao ocorrido termos como idoso, violentamente, agride, Parkinson, costela e invadiram.

A importância de movimentos e frentes sociais nas redes sociais online é extremamente relevante, em especial no Twitter. FBP, FPSM, CUT e UNE aparecem entre as palavras mais utilizadas. Já os partidos PSDB, PT e PC do B são os partidos mais mencionados.

É importante ressaltar a importância do usuário @MídiaNinja na divulgação e cobertura de pautas e ações desse cluster, bem como outros usuários que representam a “mídia alternativa” como Viomundo e RevistaForum, por exemplo.

Alguns políticos foram recorrentemente lembrados nesse cluster, com uma nítida divisão entre o teor das menções: de um lado Dilma, Lula, Gleisi, Jandira, Lindbergh, Haddad, Stédile, Boulos e Luciana Genro. Do outro Serra, Jucá, Alckmin, Cunha, Dallagnol, Moro, Doria, Temer e Marta. Com a presença de nomes como Marta, Doria e Haddad é nítido o peso que as eleições municipais de São Paulo tiveram mesmo em um momento de fervoso debate político no âmbito federal.

Curiosamente, termos extremamente utilizados no cluster anterior para definir o cluster amarelo aqui não aparecem ou não tem o mesmo peso, como comunista e socialista.

É possível afirmar que esse cluster tem um inimigo específico por meio dos termos mais utilizados: o judiciário brasileiro. Termos como STJ, Lava Jato, Polícia, Policiais, PM, Ditadura, Exército, Exceção, Judiciário, Criminalização, Arbitrária, Direito, MPF, entre outros, reforçam o caráter de acirramento entre os movimentos sociais e a possível criminalização dos movimentos sociais colocada em prática por parte do judiciário brasileiro.

Observa-se também que o discurso contra o golpe perdeu força no decorrer do ano. O próprio termo (golpe) não é um termo de destaque no período. A disputa, que no primeiro semestre de 2016 se deu contra o impeachment de Dilma Rousseff, voltou-se contra as Propostas de Emendas Constitucionais – PEC – propostas pelo governo de Michel Temer.

CONSIDERAÇÕES

Enquanto usuários do cluster azul miram de forma excessiva o ex-presidente Lula, o cluster amarelo se defende do que eles entendem ser uma fase de criminalização dos movimentos sociais, o que define o poder judiciário como o principal adversário desse cluster. Existem sim ataques à partidos alinhados ao conservadorismo como PSDB e PMDB, porém, eles não são a maioria. Vale ressaltar que os ataques ao judiciário não passam, necessariamente, por críticas ferrenhas à operação Lava Jato, mas sim à repressão e perseguição de movimentos sociais.

Já o cluster azul apresenta como adversário central o PT. É interessante observar que, por mais que os ataques sejam direcionados as mais diversas frentes (Comunista, Comunismo, Esquerda, Foro, Esquerdista Lula, Dilma, Comunismo, Socialismo, ForaPT, Ptista), eles ainda se alicerçam no Partido dos Trabalhadores como um adversário que “englobe” todos os movimentos de direita/conservadores. Em um segundo momento, os ataques passam a se apoiar em “CPIs” em uma tentativa de legitimar a criminalização dos movimentos sociais.

É interessante observar também a ausência do partido PSOL do cluster amarelo. Aqui, os partidos PT e PC do B ainda tem significativa importância, talvez por uma maior ligação com movimentos sociais e sindicatos.

Um dos principais meios de ataque e que atrai maior engajamento entre os usuários do cluster azul são ataques aos movimentos sociais/progressista que se baseiem em pautas defendidas pelo próprio cluster amarelo. Ataques ligados ao feminicídio e estupros, principalmente, foram observados dentro desse cluster.

Duas frentes reuniram um grande número de movimentos sociais: a Frente Brasil Popular e a Povo Sem Medo. Chama atenção o fato de elas serem lembradas apenas pelo cluster amarelo e praticamente ignoradas pelo cluster azul.