MENSURANDO EMOÇÃO E MORALIDADE EM CAMPANHAS DIGITAIS: DESAFIOS METODOLÓGICOS DA ANÁLISE AUTOMATIZADA DE SENTIMENTOS EM ELEIÇÕES

Resumen

O crescimento das redes sociais ampliou as possibilidades de estudar comportamento político a partir de grandes volumes de dados textuais, mas a operacionalização de conceitos como emoção e moralidade segue sendo um desafio metodológico. Este trabalho pergunta em que medida técnicas automatizadas de análise de texto, entre elas os dicionários léxicos, conseguem captar conteúdos moralizados e emocionalmente carregados em comunicação política digital. O material reúne 2.716 publicações originais das contas de Lula, Bolsonaro e Ciro Gomes no Twitter, nas eleições de 2022. A moralidade foi medida por dicionário de fundamentos morais, a valência emocional por classificador supervisionado, e modelos de regressão relacionam essas características ao engajamento recebido. Os indicadores reproduzem os padrões da literatura internacional, com mais difusão para conteúdo negativo e moralizado. O exame das medidas encontra dois problemas que nenhum teste convencional detecta. O resultado moral é carregado por uma única categoria do dicionário, em que 61% das ocorrências são as palavras bom e boa. O agrupamento temático separou o corpus por formato de publicação antes de separá-lo por assunto, e é esse controle que elimina a associação da emoção. O trabalho organiza esses achados em uma tipologia e conclui que a validade de uma medida depende da relação entre o instrumento e o corpus.