#ParadaGay – Análise da rede de menções

São Paulo recebeu no dia 07 de junho de 2015 a 19º edição da já tradicional #ParadaGay. Tão tradicional quando o evento, sua repercussão em redes sociais na internet mobilizou ativistas pró e contrários ao movimento LGBT, gerando uma extensa rede de debate com mais de 200 mil menções apenas no Twitter.

Tweets por dia
Volume total de tweets com os termos #ParadaGay e “Parada Gay”.

Monitorei entre os dias 07 e 10 de junho um total de 42.700 ocorrências das palavras-chave “#ParadaGay” e “Parada Gay” no Twitter, de modo a poder analisar sua repercussão e os grupos de discussão formados.

Com as ocorrências coletadas pude construir o grafo abaixo. O grafo é uma representação visual de uma rede interativa, num determinado contexto. Os nós, ou pontos, representam os usuários de Twitter que mencionaram os termos monitorados. As arestas entre os nós representam interações, sejam RTs ou menções de usuários.

grafo_paradagay
Rede de usuários que mencionaram os termos #ParadaGay e “Parada Gay”

Este primeiro grafo apresenta a rede completa, utilizando a modelagem “Force Atlas 2”, cuja função é dispor de forma a ficaram mais atraídos os usuários com mais afinidade entre si. Aos nós, atribuí a métrica de grau ponderado médio, que leva em conta a diversidade de conexões que cada nó recebe, bem como a influência dos nós aos quais ele está conectado. Dessa forma é possível observar os usuários mais influentes da rede apresentada.

Também foi aplicada a estatística de modularidade, cuja função é detectar grupos de interesse. Os grupos, ou clusters, estão identificados com cores distintas.

O centro da rede: grupos favoráveis ao evento
Clusters centrais - Para publicar
Clusters localizados no centro da rede são pró-evento.

A análise do conteúdo das menções mostra que a região central do grafo, mais densa, é composta por perfis favoráveis ao movimento gay. Predominam perfis de usuários jovens, poucos perfis informativos, além de alguns bots. Sua densidade mostra que os clusters envolvidos estão mais interconectados, mais atraídos entre si, o que os faz ocupar a parte central da rede. Notam-se também poucos usuários com elevado poder de influência na rede, a notar pelo raio dos nós, como mostrado abaixo. É portanto uma rede mais “democrática”, onde a influência está dividida entre diversos perfis.

Periferia da rede: grupos de oposição ao evento
Clusters inimigos 02 - Publicar
Na periferia da rede, grupos de perfis com opiniões contrárias ao evento.

Pode-se notar dois principais clusters de usuários que tecem críticas à #ParadaGay. Observando o conteúdo dos tweets, nota-se uma clara diferença entre as motivações que levam os grupos a se posicionarem contra a parada: o grupo verde, tendo como principal ator o perfil @silasmalafaia é tomado por conceitos religiosos, enquanto o laranja, usa argumentos políticos. Os clusters de opositores são bastante isolados em relação aos demais grupos visíveis no grafo, conectando-se a eles principalmente através de perfis de veículos de mídia, como pode ser visto abaixo.

Grau de intermediação dos nós
Rede toda - Betweness - Publicar
Rede após aplicação da estatística de centralidade de intermediação.

Para esta análise foi aplicado ao grafo a estatística betweenness, ou grau de intermediação, que calcula o diâmetro dos nós de acordo com sua capacidade de conectar grupos distintos. É possível observar que alguns dos perfis com maior grau ponderado médio tem baixo poder de conectar grupos, caracterizando os clusters fechados entre si.

Nesta observação destaco dois pontos: os clusters com tendência favorável ao evento tem diversos perfis com elevado grau de intermediação, caracterizando novamente grupos de maior afinidade. Já nos clusters contrários ao evento, notam-se que perfis com discursos políticos têm elevado poder de intermediação. Poucos usuários que adotam um discurso religioso são capazes de conectar grupos distintos.

Mais informações podem ser retiradas de uma análise aprofundada da rede, considerando um maior volume de menções e uma análise estatística das palavras utilizadas nos posts. Dessa forma, será possível evoluir na compreensão de como um tema ainda polêmico é abordado por redes de pessoas em mídias sociais.

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