Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/56380
Type: Dissertação
Title: Caracterização e análise de propagandas políticas microdirecionadas no Brasil: um estudo de caso do Facebook e Instagram
Other Titles: Characterization andanalysis of microtargeted political advertising in Brazil: a case study of advertisements Running on Meta Technologies
Authors: Cora Silberschneider
First Advisor: Fabrício Benevenuto de Souza
First Referee: Mirella Moura Moro
Second Referee: Olga Nikolaevna Goussevskaia
Third Referee: Julio Cesar Soares dos Reis
Abstract: As redes sociais têm se tornado cada vez mais a fonte de informação dos brasileiros. A maioria dos políticos, figuras públicas e candidatos políticos utilizam plataformas de publicidade online para divulgar seus valores e mensagens políticas. Desde 2018, a empresa Meta (antiga empresa Facebook), disponibiliza uma Biblioteca de Anúncios que fornece transparência publicitária de seus produtos, como Facebook e Instagram, para evitar interferências em eleições e outras questões políticas. Considerando isso, neste trabalho, fornecemos uma caracterização dos dados de anúncios no Brasil para entender a dinâmica dos anúncios políticos no Facebook e Instagram, visto que os anunciantes mal-intencionados podem utilizar os recursos das plataformas para influenciar o ambiente político e social brasileiro. Tal análise é crucial para o entendimento dos tipos de anúncios que a Meta seleciona para a biblioteca de dados, pois existem anúncios que são escolhidos para integrar a biblioteca através de um algoritmo, que não é totalmente conhecido. Analisamos 2.981.807 anúncios e suas métricas de impressões e dinheiro gasto, com foco nos períodos eleitorais. Nossas análises mostram que a cada ano os anunciantes investiram mais dinheiro com anúncios nos períodos eleitorais, observando um crescimento entre o primeiro e segundo turno das eleições. Além disso, identificamos quem são os anunciantes que mais investem em anúncios no Facebook e Instagram, e que tipos de anúncios envolveram alto investimento para execução. Por fim, realizamos a análise do conteúdo textual das propagandas, através de uma modelagem de tópicos, para compreender quais assuntos são objeto de maior investimento nos períodos eleitorais.
Abstract: Social networks have become the source of information for Brazilians. As a result, most politicians, public figures and political candidates use online advertising platforms to spread their values and political messages. Since 2018, the Meta company (former Facebook company) has made available an Ad Library that provides advertising transparency for its products, such as Facebook and Instagram, to avoid interference in elections and other political issues. In this work, we provide a characterization of ad data in Brazil to understand the dynamics of political ads on Facebook and Instagram, as malicious advertisers can use the platforms resources to influence the Brazilian political and social environment. Such an analysis is crucial for understanding the types of ads that Meta selects for the data library, since there are ads chosen to integrate the library through an algorithm, which is not fully known. We analyzed 2,981,807 ads and their metrics for impressions and money spent, focusing on election periods. Our analysis shows that each year, advertisers spend more money on ads during election periods, with growth between the first and second rounds of elections. In addition, we identified the advertisers who invested the most in ads on Facebook and Instagram, and which types of ads had a high investment. Finally, we made an analysis of the textual content of advertisements, through topic modeling, to understand which subjects are most invested in election periods.
Subject: Computação – Teses
Facebook (Recursos eletrônicos) – Teses
Instagram– Teses
Propaganda politica – Teses.
language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: ICX - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Rights: Acesso Restrito
URI: http://hdl.handle.net/1843/56380
Issue Date: 31-Mar-2023
metadata.dc.description.embargo: 16-Oct-2023
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado

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