Ficções no twitter: as transformações nos memeplexos das interações informacionais referentes ao processo de impeachment da presidenta Dilma Rousseff
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
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Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Fictions on twitter: the transformations in the memeplexes of informational interactions regarding the process of impeachment of President Dilma Rousseff
Primeiro orientador
Membros da banca
Gustavo Silva Saldanha
Gustavo Leal Toledo
Fernanda Antunes Carvalho
Eliane Pawlowski de Oliveira Araújo
Thiago Magela Rodrigues Dias
Gustavo Leal Toledo
Fernanda Antunes Carvalho
Eliane Pawlowski de Oliveira Araújo
Thiago Magela Rodrigues Dias
Resumo
Considerando que, entre os séculos XX e XXI, o avanço tecnológico nos meios de
comunicação de massa contribuiu para o crescimento do fluxo de informações mediada por
algoritmos, é preciso reconhecer que esse tipo de comunicação potencializou o contexto de
debates e engajamento político graças à popularização do uso de smartphones e de
plataformas online. Abre-se assim, a necessidade de investigar as relações e os processos que
subjazem esse contexto informacional em suas dimensões simbólicas, afetivas e cognitivas
para se compreender os aspectos que estão subjacentes a esse novo cenário informacional. A
abordagem partiu de uma proposta de análise de um evento político de grande repercussão na
mídia, o processo de impeachment da presidenta Dilma Rousseff. Em especial, objetivou-se
analisar as ficções entendidas como ferramentas úteis para descrever como os indivíduos
usam o imaginário para criar ou adotar narrativas que simplificam e organizam suas
experiências, criadas no contexto das postagens em dois grupos políticos no Twitter - Mídia
Ninja e Movimento Brasil Livre - relacionadas ao processo de impeachment. Foi proposta
uma abordagem do tema a partir da identificação e análise das menores unidades de
informação replicáveis presentes nesse fluxo de comunicação (considerando-as, aqui, como
"memes" na perspectiva do biólogo britânico Richard Dawkins). A intenção é avaliar como
essas informações replicáveis evoluíram desde a reeleição da Presidenta até o julgamento de
seu impeachment. Para realizar essa análise, foi fundamental reunir um conjunto de dados que
permitissem, não apenas examinar o conteúdo, mas também o contexto das informações. A
obtenção desses <social data= foi realizada utilizando uma Application Programming
Interface (API) disponibilizada pelo Twitter em 2020. O acesso e coleta de dados foram feitos
através do desenvolvimento de scripts implementados na linguagem de programação Python,
seguindo as diretrizes da biblioteca Tweepy Documentation. A análise dos dados seguiu a
metodologia de Data Mining e nesse estudo específico o Text Mining com suporte do
programa Orange Canvas. Como resultado, o estudo destacou a competição entre memes por
atenção e influência online e como, por meio deles, é possível perceber o ambiente simbólico
que perfaz as ficções criadas por meio das narrativas contidas nas mensagens. O estudo
esbarrou em algumas dificuldades técnicas, testou possíveis ferramentas para a identificação
de variações meméticas, e propôs pesquisas futuras para aprimorar a compreensão dos
processos informacionais e culturais na era digital, incluindo estudos longitudinais na análise
de redes sociais e a aplicação de modelos cladísticos para entender a evolução dos memes.
Conclui-se por fim, que o estudo oferece contribuições importantes para estudos empíricos
transdisciplinares que integram campos como Biologia, Ciência da Informação, Ciência da
Computação, Comunicação, Psicologia, e outras áreas das Ciências Humanas e Sociais
Aplicadas e propõe alternativas metodológicas para estudos empíricos que visam incorporar
uma nova perspectiva ao campo epistemológico da Ciência da Informação.
Abstract
Considering that, between the 20th and 21st centuries, technological advances in mass media
contributed to the growth of the flow of information mediated by algorithms, it is necessary to
recognize that this type of communication enhanced the context of debates and political
engagement thanks to the popularization of the use of smartphones and online platforms. This
opens up the need to investigate the relationships and processes that underlie this
informational context in its symbolic, affective and cognitive dimensions to understand the
aspects that underlie this new informational scenario. The approach was based on a proposal
to analyze a political event with major repercussions in the media, the impeachment process
of President Dilma Rousseff. In particular, the aim was to analyse fictions understood as
useful tools for describing how individuals use the imaginary to create or adopt narratives that
simplify and organize their experiences, created in the context of posts on two political
Twitter groups - Mídia Ninja and Movimento Brasil Livre - related to the impeachment
process. An approach was proposed based on identifying and analyzing the smallest units of
replicable information present in this flow of communication (considering them here as
<memes= from the perspective of British biologist Richard Dawkins). The intention is to
assess how this replicable information has evolved since the President's re-election until her
impeachment trial. In order to carry out this analysis, it was essential to gather a set of data
that would allow us not only to examine the content, but also the context of the information.
This <social data= was obtained using an Application Programming Interface (API) made
available by Twitter in 2020. Data was accessed and collected by developing scripts
implemented in the Python programming language, following the guidelines of the Tweepy
Documentation library. Data analysis followed the Data Mining methodology and in this
specific study Text Mining with the support of the Orange Canvas program. As a result, the
study highlighted the competition between memes for attention and influence online and how,
through them, it is possible to perceive the symbolic environment that makes up the fictions
created through the narratives contained in the messages. The study encountered some
technical difficulties, tested possible tools for identifying memetic variations, and proposed
future research to improve understanding of informational and cultural processes in the digital
age, including longitudinal studies in social network analysis and the application of cladistic
models to understand the evolution of memes. Finally, we conclude that the study offers
important contributions to transdisciplinary empirical studies that integrate fields such as
Biology, Information Science, Computer Science, Communication, Psychology, and other
areas of the Humanities and Applied Social Sciences, and proposes methodological
alternatives for empirical studies that aim to incorporate a new perspective into the
epistemological field of Information Science.
Assunto
Ciência da informação, Memética, Redes sociais on-line, Ciência - Processamento de dados
Palavras-chave
Fluxo informacional, Memética, Data Science, Plataformas Online, Política
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