CARTOGRAFIA DO #NAOVAITERGOLPE NO FACEBOOK

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Cresceu muito, em uma semana, o número de eventos, grupos e páginas criados pelas ruas da esquerda para “defender a democracia”, para dizer “não vai ter golpe” ou ser “contra o golpe”. A cada dia é preciso atualizar os números. Em 19/03, eram 64. Hoje, 27/03, já são 793. São canais no Face criados muito recentemente, praticamente nas últimas duas semanas.
Numa rápida análise, percebi que são segmentos artísticos, universitários e movimentos sociais organizados que mais se destacaram na criação e alimentação desses “canais vermelhos”. A elevada participação desses segmentos é importante para demarcar a diferença entre as ruas da esquerda das da direita. A “tropa de choque” cultural fez amplificar notícias e mobilizações sobre a “deposição constitucional” da presidente Dilma, o chamado golpe paraguaio, agora conduzido por Eduardo Cunha, na Câmara. Fez ainda fomentar um debate dentro do campo das esquerdas (mas é golpe mesmo? não será melhor convocar novas eleições?) e bloqueou a ofensiva dos perfis de direita na rede, que agora acedem a uma perspectiva defensiva, baseada na ideia tautológica do “impeachment está previsto na constituição”. E miram o jogo jogado na Câmara, através de trolagens aos deputados que votarão na Comissão do Impeachemnt.
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Não estão presentes na minha coleção de dados a rede de páginas noticiosas do #naovaitergolpe, ou seja, Jornalistas LIvres, Cafezinho, Ninja e tantas outras. Percebi que começa aparecer eventos contra o “golpe” mais ligados à Igreja Católica. E, apesar da diversidade desses eventos (atos, debates, principalmente), o movimento #NãoVaiTerGolpe ainda não conseguiu construir o que eu e Toret chamamos de “rede de coletivos desencadeadores” no território nacional. Ou seja, Não há, por exemplo, um “Não Vai Ter Golpe SP”, um “Não Vai Ter Golpe RJ”, um “Não Vai ter golpe ES”, como aconteceu com o #NaoVaiTerCopa no Facebook. A estruturação territorial de uma rede de coletivos no Facebook aparece mais nas ruas da direita (em especial, no MBL), embora as páginas da Frente Brasil Popular (com fins governistas) busquem construir essa regionalidade. Na falta disso, de modo emergente, e em cada estado da federação, os hubs das manifestações do dia 31 de março vão aparecendo de modo espontâneo em eventos, grupos e páginas o Face.
Outra pequena nota: No dia 19/03, a página de destaque em volume de interação era http://facebook.com/909827309124576. Já na última semana, http://www.facebook.com/735288736605613. Isso evidencia que há um público que está dispostos a republicar narrativas das ruas de esquerda e não apenas confirmar “participação” em eventos no Facebook. Ou seja, aumentou a tropa de slackativistas, aqueles que não vão aos atos, mas compartilha notícias deles nas redes sociais. Sigo acompanhando os fatos, apontando que as manifestações do dia 31 de março continuam aquecidas.
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Legenda:
Os dois grafos representam dois períodos. O primeiro, Do dia 12 a 19 de março, quando eclodem as manifestações das ruas da esquerda, no dia 18/3. Nota-se um número pequeno de eventos, páginas e grupos sobre eles: 64, com a participação ativa de 20521 usuários.
 
Já o segundo grafo representa o periodo de 19 a 27/3, quando há uma explosão interativa no Facebook – uma expansão no número de canais, de 64 a 793 (esse dado precisa ser sempre atualizado), e de participantes ativos na rede, de 20.521 para 91.114 usuários.
 
Vocês notaram que os rótulos dos nós são números. Sim, é o ID da página no Facebook. Fiz isso porque, se deixasse o nome das páginas, bagunçaria o grafo todo, pois há canais que possuem nomes enormes. Para ser mais transparente, publico abaixo a lista dos canais mineirados conjuntamente. Decidi coletar os likes (que representam as linhas do grafo) dados usuários (nós) aos posts dessas páginas/eventos/grupos (também nós). Para descobrir qual página representa qual número, é só digitar facebook.com/ID. Caso queira identificá-la na minha lista, é só checar mais abaixo.
 
Peço desculpas antecipadamente se uma dessas páginas não estiver associada aos protestos da esquerda. Tive apenas 1 hora para fazer a limpeza do dataset.
 
Valeu!!!!

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O ANTAGONISMO E A BRUTALIDADE POLICIAL NA VIRALIDADE DAS INTERAÇÕES DA REDE ‪#‎3e80Não‬

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Com a repressão nas ruas de São Paulo, a difusão de mensagens no Twitter se acelerou, mobilizando 72.832 mil tweets sobre o protesto (entre os dias 10 a 13 de janeiro). Metade disso foi gerado ontem. É uma rede bem polarizada, aglutinada em torno da defesa ou da crítica à violência policial contra manifestantes, o que potencializa o conhecimento sobre a causa da manifestação: a redução da tarifa de ônibus e trem. Portanto, no lugar de uma rede mais policentrada, que era o padrão anterior (http://wp.me/p2hCvO-3SL), agora a rede ficou polarizada entre aqueles que defendem o direito dos manifestantes (pólo azul) e àqueles que defendem as ações da Polícia contra o ato político (pólo verde). A posição mediadora é realizada principalmente pelos veículos de imprensa, que estão, em boa parte, sendo muito retuitado pelo pólo azul, gerando assim mais popularidade aos temas dos ativistas.

Importante: a rede governista petista se movimentou para o lado azul, interessada mais em criticar a PM do governador Alckmin do que exigir de Haddad a redução da tarifa. E a rede verde é “team PM”, sendo sustentada ainda pelo discurso do vandalismo, que vem sofrendo redução no volume de tweets/dia (se desidratando, portanto), após as imagens de violênia policial contra ativistas circularem após o ato de ontem em SP.

Os tuiteiros pró-Haddad (que estão no Facebook também) passam por um cãimbra argumentativa, dado que a narrativa preferencial deles (“o MPL alivia para o Alckmin”) já foi para os ares.

A questão agora é saber o quão o MPL vai ter maturidade para qualificar a pauta da redução da tarifa ao mesmo tempo que enfrenta a brutalidade policial nas ruas, que será mais forte quanto maior a viralidade do movimento.

ps: nessa rede de RTs, Alckmin aparece mais ao meio. Não houve nenhuma publicação do governador nesse período. O que ocorreu foi a existência de muitos RTs comentados (a partir disso daqui: http://bit.ly/1IYqqfz). Alckmin, assim, vai sendo devorado pela rede adversária. E virou o alvo mais fácil de ser abatido.

Comentários (replies) em rede: uma nova fronteira a se alcançar na análise de redes sociais

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Grafo 01 – Rede de replies no Twitter. sobre o rompimento da barragem da Samarco em Mariana.

 

Há muitos grafos sobre temas importantes de 2015 que gostaria de ter gerado: o dos refugiados, o da chacina de Osasco, o da cop 21, o da eleição argentina, enfim, são muitos acontecimentos. O consolo está no fato de que os dados sobre eles foram coletados. Mas a rede que NÃO analisei, por decisão pessoal, foi sobre o crime ambiental da Samarco/Vale/BHP. Por um motivo importante: quis fechar (metodologicamente) e abrir (teoricamente) um ciclo novo de trabalho com redes a partir de estudos ambientais, como é o caso do ecocídio em Mariana e por todo Rio Doce. Coletamos o caso da Samarco desde o dia 01 de novembro, antes do rompimento da barragem. Mas incluímos um elemento novo na nossa metodologia de análise estrutural de redes.

É o seguinte. A maior parte dos grafos na análise de redes sociais é voltado à visualização em torno da difusão das mensagens (retweets, compartilhamentos, likes do Insta etc). Considero relevante a cartografia em torno da disputa de popularidade das mensagens. Afinal, a viralidade é um fator fundamental para entendermos a agenda pública hoje. Mas sempre achei isso incompleto (sobretudo depois que o Labic popularizou a figura de Bots nas disputas eleitorais). Daí numa dessas viagens longas, rascunhei à mão uma proposta de análise de conversação em rede. Qual é a diferença entre difusão e conversação? Tecnicamente a difusão está mais no ato de compartilhar (em geral, ato realizado para irradiar uma ideia ou fato que se pretende publicizar). A conversação está no ato de responder (de comentar e discutir). Compartilhamos mais (muito mais) do que comentamos. Porque a conversa, sobretudo quando é uma discussão, requer repertório para argumentar e contra-argumentar, demanda lidar com revides e até violência e má-educação. Minha hipótese passou a ser que comentar é a raiz da ampliação de sentidos sobre ideias e opiniões. Naquela confusão entre Malafaia e Boechat (um dos grandes momentos de 2015), o jornalista publicou esse tweet (https://goo.gl/ctTAiY), gerando um assustador número de comentários (replies, na linguagem do Twitter). Comecei então a rascunhar ali a ideia de coletar replies e dispô-los no formato de rede (quem comenta quem). Na prática isso já era possível, mas de modo limitado. Por quê? Porque quando coletamos dados precisamos pedir à API do Twitter que nos entregue posts com determinado conjunto de termos. Exemplo. Se simplemente pedimos “boechat+malafaia”, o sistema retornará apenas os comentários contendo frases com essas duas palavras, o que faz com que toda a riqueza que vocês viram aí no link não apareça na coleção de dados recolhidos pelo pesquisador. Isso é o motivo de pesquisadores e analistas não trabalharem com a conversa, ela é intensamente rizomática, com muitos centros de atenção e muitas conversas paralelas. Pensei então em fazer scraping dos comentários (https://goo.gl/BnaOp4), recolhendo os IDs dos tweets e depois recoletá-los pela API do Twitter (isso permite o acesso aos 42 metadados de um tweet). Feito isso poderia mapear concretamente as conversas juntando com os tweets já coletados, dando um salto assim nas minhas pesquisas, cujo meu ciclo laboratorial (mais hard) se fecha em 2015. Devo a equipe do Labic, em particular ao Gustavo e ao Nelson, que minha ideia virasse um programa. 2016 então será só de (re)escritura. Isso tudo para dizer que a rede abaixo representa 37 mil conversas (replies) sobre o crime da Samarco, coletados apenas no mês de novembro no Twitter. Sem o programa seria menos de 10 mil.

Algumas hipóteses estruturais para entender redes de replies (conversações):

1. Clusterização densa é um fenômeno de dificil ocorrência em redes de conversação. Isso porque um cluster, em rede de conversação, é formado por perfis com pontos de vista conflitantes, diferente de redes de difusão, onde clusters são formados por pontos de vistas comuns. Os diferentes estão mais próximos quando comentam do que quando retuitam.
2. Redes de comentários tendem aglutinar mais conversas em torno de: (1) perfis noticiosos, que geralmente possuem seguidores com pontos de vistas heterogêneos, como é o caso de veículos de imprensa; (2) perfis que são alvos de ataque em função de questionamentos sobre atos considerados danoso à sociede. como foi o caso do perfil da Vale, uma das sócias da Samarco; ou aqueles perfis envolvidos em alguma controvérsia nas redes sociais (tretas, disputas, etc).
3. Quanto maior é a família de uma conversa, mais múltipla será uma discussão. O Twitter denomina de ancestral aquele reply que gera uma onda de comentários em torno dele. Um tweet pode assim gerar vários ancestrais, que funcionam como tópicos de discussão numa conversa (no tweet aqui – https://goo.gl/ctTAiY – você verá-los, pois são separados por um “mostrar mais”). Isso permite medirmos os tweets pela sua capacidade de gerar ancestralidades.
4. Quanto maior é a periferia, maior é a multiplicação de conversas, que gera multiplicação de sentidos expandindo e sobrecargas interativas em perfis. Toda rede de conversação tende a um paralelismo de discussão, por fragmentar-se em rede de múltiplas conversas, cuja localização preferencial está na periferia, que, em determinados casos, pode ser muito maior que o centro de gravidade da rede. No caso da rede ‪#‎Samarco‬, a periferia (grafo 2) representa 1/3 do total das conversações.
5. Bots e Spammers não conversam. Seria uma perda de tempo para eles. Que maravilha!
6. Redes de conversações são capazes de revelar relações de poder em regime de tensão. como é o caso da entrada em cena da Vale – nó conversador no grafo – ao tentar se defender através de argumentos baseados na ideia que está a proteger os humanos, os bichos e o local da tragédia. Veja https://goo.gl/NUEhUl. Ou o tweet de Miriam Leitão (https://goo.gl/oFZ7TN), em que a jornalista coloca o dedo na ferida, gerando uma onda de comentários, de crítica à Vale e aos governos que ela financia.

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Grafo 02 – Mesmo grafo, tendo como foco apenas as conversas na periferia da rede, representando 30% da coleção de dados.

2016 está chegando. Um feliz ano novo de muitos estudos, felizes estudos, com saúde e paz para vocês, amigos e amigas!

O #20D na Espanha: a hegemonia das “forças do Câmbio” no Twitter

#20D significa 20 de dezembro, quando ocorreram as eleições gerais na Espanha. Essa hashtag (#20D) foi bastante utilizada pelos partidos, candidatos, militantes e veículos de imprensa. O que fiz foi coletar os tweets dessa hashtag entre os dias 15 de dezembro (1h01min, horário de Madrid) a 21 de dezembro (1h01min, horário de Madrid). Alguns números: foram gerados 657.843 tweets publicados por 202.167 users. 16.545 desses tweets são replies, 478437 são retweets (feitos por 162507 remetentes para 24880 destinatários). E 261690 tweets possuem dados linkados (úteis para se coletar imagens, gifs, links de notícias etc).

O grafo representa os Retweets entre os perfis. Em rede desse tipo, a disputa eleitoral ocorre em torno do espalhamento de mensagens, para que os temas partidários se mantenham vivos nas timelines dos seguidores/amigos. Não há muita conversação e diálogo nessas redes, e sim uma disputa por abrangência e permanência das pautas partidárias no imaginário do eleitor-seguidor. Redes de Retweets são “territórios” dos iniciados, de militantes que atuam continuamente em torno de uma causa. Os indecisos – ou os menos atentos às disputas de opinião – podem estar nas bordas dessas redes (tá aí um território bom para ser explorado: os nós com “baixa gravidade”, que se parece, num analogia com o offline, com aquele popular que assiste um comício de longe: está atraído, mas prefere conversar com amigo ao lado, que também avalia tudo de longe).

 

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Mapa das interações entre perfis que retuitaram, em espanhol, mensagens contendo o termo #20D no Twitter.

Algumas observações que envolvem as eleições espanholas (a partir dessa rede de retweets com a hashtag #20D):

1. A rede #Podemos (mancha roxa) é a rede de maior protagonismo nos retweets acerca do #20D. Podemos é hoje a terceira força política da Espanha. É um partido com menos de dois anos de vida, nascido da confluência de forças sociais que emergem após os grandes acampamentos de praças em 2011. Aliás o termo “confluência” – e não “coalização” – tem sido um dos mantras dessa rede para significar um novo modo de se fazer política. Interessante notar a camada de movimentos (olha lá o @democraciareal) e da experiência catalã do en_comu_podem (que saiu vencedora na Catalunia) que circundam a rede #Podemos, que obteve 5,3 milhões de votos (um pouco a menos do que o PSOE). Uma boa hipótese para pesquisar: uma alta intensidade de (re)tweets, contagiante, de um grupo partidário pode apontar supresas eleitorais (no caso espanhol, o rompimento do bipartidarismo), mas não significa vitória no número de votos absolutos. Talvez são as redes de conversações (replies) que podem apontar uma relação mais próxima com os resultados eleitorais. Replies são como os comentários no Facebook, incontroláveis.

2. O crescimento da esquerda catalã (mancha vermelha clara, à direita) demonstra que a organização da campanha eleitoral dessa região é um dado político relevante a se considerar em termos das disputas em torno da “concluência” que ocorre agora após o pleito, quando um pacto precisará ser feito para a formação de um novo governo (em contrário, uma nova eleição deverá ser convocada).

3. Os partidos PP e PSOE (respectivamente, a primeira e a segunda força política espanhola) também estão desidratados no volume nas interações no Twitter. O PSOE (macha vermelha escura) e PP (macha azul escuro) foram atropelados pelas forças de “cambio” presentes no Twitter (o que inclui o novo partido – mais liberal – chamado Ciudadanos, a mancha laranja na rede) . Talvez o maior impacto desse desidratar-se no Twitter (rede de alta intensidade na Espanha) mostra-se agora nas redes, quando o dilema PSOE (ser ou não ser base de um possível governo do PP; ou ser ou não ser a liderança que puxaria mudanças profundas junto com o Podemos) revela a incapacidade de mobilizar apoios na rede para sua plataforma política num eventual novo governo. Assim, vale à pena os estudos de comunicação política digital centrarem força em responder por que partidos vitoriosos nas urnas não conseguem ter sustentação política (em termos de percepção e opinião) nas redes sociais, e até quando eles sobreviverão, e até quando suas estratégias offline estarão desconectadas.

4. Pelo que eu vi, as redes do Twitter são ótimas por permitir visualizar todas as forças políticas no mesmo platô. Pode ser interessante a coleta de dados dos últimos 3200 tweets (o que o Twitter oferece) de todos os 162507 perfis presentes na rede, para estudos políticos mais aprofundados.
Para quem não entende esse monte de pontinhos e linhas coloridas. Uma curta explicação:
* os pontinhos são perfis no Twitter (ou seja: gente, instituições, imprensa, bots, fakes e outros bichos). Já as linhas representam ligações entre perfis, isto é, representam retweets (que é o ato de compartilhar uma mensagem no Twitter). Assim, quando há um retweet, o software cria uma linha entre dois pontos. Quando um perfil retuita muitas vezes um outro, a linha entre eles ficará grossa. Linhas grossas significam intensidade de relação entre dois pontos.
* as cores denotam os (1) “grupinhos” que esses perfis formam ao compartilhar mensagens uns dos outros; ou denotam um grupo de fãs que compartilha a mensagem de um “ídolo”.
* Tecnicamente esses grupinhos são chamados de “clusters”, mas eu os conceituo como ‘perspectivas’, por representarem pontos de vistas dessa multiplicidade de perfis (que acedem a um modo de ver, sentir ou perceber um acontecimento). Na prática, a mancha vermelha “pensa” de forma distinta da mancha laranja. A questão é então é saber as diferenças/multiplicidades que esses pensares implicam. É claro que com isso me filio aos estudos que atuam mais no horizonte da multiplicidade do que das individualidades.
* quanto mais densas são as cores que representam esses “grupinhos”, mais homogênea é a relação entre eles, ou seja, maior será a coesão do grupo em torno de ideias, pessoas e visões de mundo.

Crônica da Derrubada da Maioridade Penal

Eu adoro grafos temporais, porque, nas redes sociais, seguem as dinâmicas cognitivas/afetivas dos usuários. E demonstram como vivemos nessa realidade misturada – o “mundo virtual/real”, entre redes sociais e televisão etc.

Dados são a partir de 221 mil tweets, 95 mil Retweets. A mancha laranja representa a turma da ‪#‎NaoAReducao‬ e a lilás a do ‪#‎ReducaoSim‬. No meio, um mundaréu de agentes (com destaques, agora, para celebridades de televisão e do mundo jurídico – depois com mais calma e tempo detalho a análise de perfis). 

Por agora, é interessante fazer a crônica dos grafos. (grafo 1) Amanhece o dia, gente no aeroporto aguardando deputados que chegavam a Brasília. (1) e (2) rede laranja começa a atuação difundindo debates sobre o porquê de não reduzir a idade penal; (4) Eduardo Cunha abre a discussão da pauta da sessão extraordinária (a rede #ReducaoSim surge junto com o “meião” – imprensa e muita celebridade). (5) A pauta é colocada em votação; (7) Redução não é aprovada – explosão de interações. (8) Repercussão (até 9h de hj) da decisão, com protagonismo da rede que “perdeu” a votação.

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Labic lança webaplicativo #EstadãoNaCopa


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Aplicativo #EstadãoNaCopa reúne tudo o que as pessoas estão falando no Twitter sobre o maior evento do futebol mundial, a Copa do Mundo. Filtre por personalidade, jogador, hashtag, cidades, estádios ou seleção.

O aplicativo coleta, em tempo real, no Twitter, os posts publicados sobre diferentes termos sobre a Copa do Mundo de 2014. A partir disso, são visualizados no aplicativo os tweets mais populares, separados em:

  • Hits: os conteúdos mais replicados de celebridades, jogadores e de hashtags sobre o Mundial de Futebol.
  • Cidades: as publicações no Twitter mais viralizadas nas sedes da Copa.
  • Seleções: os tweets com maior destaque de cada uma das seleções que disputam o torneio.

Esse trabalho foi possível graças à técnica de coleta, modelagem e análise de dados em redes complexas. Os tweets são coletados e filtrados a partir de uma biblioteca de termos associados a cada uma das seleções, jogadores e cidades. Um agradecimento especial ao esforço das turmas do Medialab/UFRJ e Cibercult (grupos de pesquisa que são nossas maiores influências teóricas), da Prospectar (pelo apoio no processo de produção), da Saleiro (pelo apoio na implantação do design) e do Institute for Scientific Interchange de Torino/Itália (pelo apoio no processo de coleta de dados), nossos grandes parceiros nesse trabalho complexo de jornalismo de dados feito pelo Labic.

A equipe é grande e forma exatamente dois times de futebol (e mais um time de salão, de fora). Fabio Goveia, Fábio Malini e Patrick Ciarelli coordenaram o desenvolvimento, respectivo, da modelagem de texto, da modelagem da imagem e do desenvolvimento tecnológico da aplicação. Marcus Leite, Willian Lopes, Andrei Bastos formaram um timaço para fazer todo o back end do app. Gabriel Herkenhoff, Allan Cancian, Nelson Reis, Marianne Malini, Priscilla Calmon, Lorena Regattieri, Rafael de Angeli, Priscila Belial, Vitor Simões e Jean Maycon, realizaram a árdua tarefa de modelar as palavras e visualizar os grafos. Verônica Haacke, Lia Carreira, Lucas Cypriano, Mateus Tassinari, Johanna Honorato, Vitor Almeida compuseram a atividade inovadora da análise em tempor real das imagens (o usuário terá a oportunidade de ver nascer um trabalho muito inovador nesse campo). Igor Van Der Put e Mario Zuany fizeram o belo trabalho do front end do aplicativo.

O aplicativo vai ser documentado. E, no seu devido tempo, liberado o código fonte, como manda o espírito livre do Labic.

Espalhe-o, gente!!! http://esportes.estadao.com.br/futebol/copa-do-mundo/estadao-na-copa/#