Bots no Twitter: Análise Avaliativa de tweets não autênticos

Luana Santos Gonçalves, Renan de Siqueira Cecchin

Resumo


Dentre as estratégias de manipulação de informações, contas inautênticas em redes sociais têm ganhado força, sobretudo quando relacionadas a temas sobre política. A rede social que mais facilita essa ação é o Twitter, com seu sistema de bots e hashtags. Tendo isso em vista, neste artigo pretendemos localizar, analisar e categorizar ocorrências de avaliações em contas inautênticas que suscitam a disseminação de crenças e opiniões acerca do cenário político atual brasileiro. Por meio do site Bot Sentinel, que utiliza machine learning com base em um modelo matemático (ZHANG, 2020) para prever a autenticidade de um usuário e expor contas inautênticas e suas conexões com os temas mais comentados, coletamos as hashtags mais utilizadas entre maio e outubro de 2020. A partir disso, selecionamos 10 tweets de contas inautênticas contendo a hashtag mais popular em seu referido período para cada mês da coleta. O aparato teórico em que nos baseamos é o sistema de avaliatividade, mais precisamente o subsistema de atitude (MARTIN; WHITE, 2005), para verificarmos como tais avaliações operam para construir relações de alinhamento e relacionamento entre os escritores e seus leitores. Os resultados indicam o uso de padrões avaliativos de capacidade positiva para o Presidente da República e de propriedade negativa para denegrir a imagem de seus opositores, acentuando a ideia de Nós vs. Eles (BORGES; VIDIGAL, 2018).


Palavras-chave


Linguística sistêmico-funcional. Avaliatividade. Contas inautênticas. Bot Sentinel.

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DOI: http://dx.doi.org/10.22168/2237-6321-32285

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