🕐 ESTA REPORTAGEM FOI PUBLICADA EM Dezembro de 2020. INFORMAÇÕES CONTIDAS NESTE TEXTO PODEM ESTAR DESATUALIZADAS OU TEREM MUDADO.
Com desinformação sobre urnas e pandemia, eleição teve mais de 158 mil conteúdos de baixa qualidade
Mais de 158 mil posts, vídeos e mensagens de baixa qualidade sobre as eleições municipais foram publicados em redes sociais e na web durante a campanha deste ano, mostra o monitoramento da ferramenta automatizada do Radar Aos Fatos, realizado entre 28 de setembro e quarta-feira (2).
Desse total, 50.125 continham termos relacionados à disputa em São Paulo, 16.577 à do Rio de Janeiro e 130.292 às eleições em todo o país (uma mesma postagem pode estar em mais de uma categoria). Entre as plataformas, o Twitter é a que teve o maior número absoluto de mensagens detectadas (cerca de 144.234), seguido do WhatsApp (8.666 mensagens), textos de sites (4.381) e YouTube (1.614 vídeos).
Já entre os temas, destacaram-se alegações de fraudes nas urnas, ataques a candidatos e mensagens sobre a pandemia de Covid-19 (veja mais detalhes abaixo).
Nem todo conteúdo detectado pelo Radar é necessariamente falso. Com base em padrões de linguagem, a ferramenta coleta e destaca automaticamente publicações que têm marcas de baixa qualidade —por exemplo, que combinem termos ligados a campanhas de desinformação, discursos sensacionalistas e expressões alarmistas (entenda a metodologia aqui).
Com o fim do processo eleitoral, o monitoramento de eleições será desativado no domingo (6), mas a ferramenta continuará detectando posts de baixa qualidade sobre Covid-19. Abaixo, veja como os dados do Radar ajudam a explicar três pontos sobre as peças de desinformação que circularam na campanha deste ano.
1. As denúncias de fraude
Como o Aos Fatos já mostrou, a campanha deste ano foi marcada pela reedição de desinformação que circulou em 2018. O gráfico abaixo mostra como duas das peças mais simbólicas daquele ano —a denúncia de fraude eleitoral e o "kit gay"— tiveram comportamentos diferentes nesta eleição.
Impulsionado por blogueiros bolsonaristas e até por parlamentares, o questionamento à confiabilidade das eleições brasileiras foi um dos temas mais comuns no conteúdo encontrado pelo Radar —11,9 mil publicações continham termos associados a esse tipo de desinformação.
Como o gráfico acima mostra, o assunto teve dois picos nas redes em novembro. Primeiro, logo após as eleições dos EUA, quando a rede bolsonarista reproduziu conteúdos enganosos, segundo os quais haveria evidências de fraude no pleito norte-americano, para lançar dúvidas também sobre o sistema brasileiro.
O segundo pico foi após o primeiro turno, quando influenciadores e políticos bolsonaristas usaram o vazamento de dados do TSE (Tribunal Superior Eleitoral) por um ataque hacker e o atraso na divulgação dos resultados para disseminar desinformação sobre a segurança do processo eleitoral brasileiro.
Em contraste, o chamado "kit gay" —a alegação falsa de que partidos de esquerda têm um plano para promover a homossexualidade nas escolas— não decolou. A desinformação, que também circulou em 2018, foi revivida pelo prefeito do Rio de Janeiro, Marcelo Crivella (Republicanos), em dois momentos de sua fracassada campanha à reeleição, mas apenas 116 publicações de baixa qualidade com termos relacionados ao assunto foram encontradas pelo Radar.
2. A pandemia
Um segundo assunto que apareceu em volume significativo durante toda a campanha no conteúdo sobre eleições detectado pelo Radar foi a pandemia, mencionada em 6.391 publicações nas plataformas monitoradas.
Os posts mais populares nesse universo usaram desinformação sobre a doença e a possibilidade de um lockdown para pedir voto em determinados candidatos –como o exemplo abaixo, que 
Outro subtema recorrente foi o das vacinas, presente em 24% das publicações sobre Covid-19 detectadas. Uma das mensagens de Twitter mais populares nesse recorte, por exemplo, reclama da possibilidade de vacinação obrigatória nos estados.
3. Ataques a candidatos
Por fim, houve um volume significativo de ataques a candidatos, frequentemente com uso de desinformação, tanto em São Paulo como no Rio.
Na capital paulista, Guilherme Boulos (PSOL), que tem uma base maior de seguidores nas redes sociais, foi o mais citado em publicações de baixa qualidade encontradas pelo monitoramento do Radar das eleições de São Paulo, com 11.233 publicações. Já seu adversário no segundo turno, Bruno Covas (PSDB), foi mencionado em 5.465 mensagens.
No caso de ambos, menções negativas prevaleceram. Trinta e sete das 50 publicações (74%) mais populares que citam Boulos e que receberam a menor nota possível do algoritmo do Radar (ou seja, têm mais chance de serem desinformativas) continham críticas ao psolista.
Um exemplo recorrente foram mensagens que repercutiram uma denúncia não comprovada, feita por um jornalista bolsonarista, de que Boulos teria usado empresas-laranja para desviar dinheiro do fundo eleitoral:
A mesma denúncia chegou a ser usada no primeiro turno em um vídeo da campanha do candidato Celso Russomanno (Republicanos), mas o conteúdo acabou retirado do ar pela Justiça Eleitoral. Na decisão, o juiz afirmou que a alegação “não encontra lastro nem sequer indícios” e que o conteúdo é “sabidamente inverídico”.
Já os ataques a Covas, que teve 82% de menções negativas entre os 50 conteúdos mais populares detectados pelo Radar sobre as eleições de São Paulo, tentaram principalmente associar o prefeito à atuação do governador João Doria frente a pandemia de Covid-19.
Rio de Janeiro. No Rio, os candidatos tiveram um volume menor de menções, num cenário mais equilibrado que a disputa paulistana: enquanto Eduardo Paes (DEM) apareceu em 4.143 mensagens de baixa qualidade, Crivella, seu oponente no segundo turno, foi citado em 3.074.
Como no caso de Boulos e Covas, a maior parte das menções a Paes é negativa — 46 das 50 (92%) mais populares e com menor nota no Radar. Já Crivella é o único a ter uma minoria de menções negativas em conteúdos de baixa qualidade, apenas 17 (34%) das 50 com mais engajamento. As outras publicações o citam em contextos neutros ou positivos, como o exemplo abaixo:
Referências:
