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Tipo do documento: Dissertação
Título: Fundamentos morais e características em expressões textuais de grupos antagônicos no Twitter
Título(s) alternativo(s): Moral foundations and characteristics in textual expressions of antagonistic groups on Twitter
Autor(es): Santos, Larissa de Medeiros Torres
Orientador(a): Alvim, Leandro Guimarães Marques
Primeiro coorientador: Tavares, Rodrigo de Souza
Primeiro membro da banca: Alvim, Leandro Guimarães Marques
Segundo membro da banca: Corrêa, Ricardo Cordeiro
Terceiro membro da banca: Almeida, Guilherme da Franca de
Palavras-chave: Teoria dos Fundamentos Morais;Português Brasileiro;Modelagem de Tópicos;Moral Foundations Theory;Brazilian Portuguese;Topic Modeling
Área(s) do CNPq: Interdisciplinar
Idioma: por
Data do documento: 26-Out-2021
Editor: Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
Sigla da instituição: UFRRJ
Departamento: Instituto Multidisciplinar de Nova Iguaçu
Programa: Programa de Pós-Graduação Interdisciplinar em Humanidades Digitais
Citação: SANTOS, Larissa de Medeiros Torres. Fundamentos morais e características em expressões textuais de grupos antagônicos no Twitter. 2021. 75 f. Dissertação (Mestrado em Humanidades Digitais) - Instituto Multidisciplinar de Nova Iguaçu, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Nova Iguaçu, RJ, 2021.
Resumo: Textos registrados em rede social virtual são resultantes de um sistema de crenças in-dividuais e são reflexo do contexto extralinguístico em que o indivíduo está inserido. Com o objetivo de identificar se há, e quais são, as características morais atreladas aos textos criados por grupos polarizados a respeito de um tema no ambiente virtual de interação social conhecido como Twitter, na presente pesquisa, adota-se o método exploratório e descritivo. Inicialmente, identificam-se características quantitativas de textos escritos em português brasileiro oriundos dessa rede social. Depois realiza-se um levantamento dos principais temas abordados por cada grupo polarizado do conjunto de textos (Modelagem de Tópicos). Em seguida, categorizam-se as postagens de maneira automatizada a fim de aplicar a técnica de Análise de Conteúdo em cada tópico e confirmar os temas mapeados na Modelagem de Tópicos. Logo depois, identificam-se associações da linguagem usada nos textos com valores morais definidos na Teoria dos Funda-mentos Morais. E por fim, integraram-se as análises e organiza-se o debate referente ao objeto de estudo. Dois objetos de estudo associados a situações polêmicas no contexto brasileiro são utilizados. Cada objeto é representado por uma dupla de hashtags semanticamente antagônicas do ponto de vista das manifestações de opinião dos usuários do Twitter: hashtags #fechado-combolsonaro e #forabolsonaro, e hashtags #mariferrermentiu e #justicapormariferrer. Com as hashtags associadas ao presidente brasileiro Jair Bolsonaro, 76.803 postagens públicas do Twitter de Abril de 2020 são analisadas e, como resultado, identificou-se a presença dos fun-damentos da Lealdade e da Autoridade no grupo representado por #fechadocombolsonaro. No grupo representado por #forabolsonaro, detectou-se os fundamentos do Dano e da Degradação. Desse mapeamento, inferiu-se que críticos e apoiadores de Jair Bolsonaro tendem a se preocu-par com assuntos diferentes, e por isso não se estabelece uma comunicação efetiva entre esses grupos. Com as hashtags associadas à denúncia de estupro da brasileira Mariana Ferrer, 59.625 postagens do Twitter de Novembro de 2020 são analisadas e, como resultado, identificou-se a predominância do fundamento da Degradação em ambos os grupos de textos, corroborando para as expectativas de significações extralinguísticas do contexto brasileiro em torno do tema violência contra mulher. O que diferenciou os grupos foram os temas centrais identificados na etapa de Análise de Conteúdo: indivíduos usaram #mariferrermentiu para participar do debate e destacar suas postagens, e usaram #justicapormariferrer para manifestar apoio à Mariana.
Abstract: Texts recorded in virtual social networks are the result of an individual belief system and reflect the extra-linguistic context in which the individual is inserted. In order to identify whether there are, and which are, the moral characteristics attached to the texts created by polarized groups about a theme in the virtual environment of social interaction known as Twitter, in this research, the exploratory and descriptive method is adopted. Initially, we identify quantitative charac-teristics of texts written in Brazilian Portuguese from this social network. Then, a survey is made of the main topics addressed by each polarized group of the set of texts of the object of study (Topic Modeling). Then, posts are categorized in an automated way in order to apply the Content Analysis technique in each topic and to confirm the themes mapped in the Topic Mod-eling. Next, associations of the language used in the texts with moral values defined in Moral Foundations Theory are identified. And finally, the analyses are integrated and the debate con-cerning the object of study is organized. Two objects of study associated with controversial situations in the Brazilian context are used. Each object is represented by a pair of semantically antagonistic hashtags from the point of view of Twitter users’ expressions of opinion: hashtags #fechadocombolsonaro and #forabolsonaro, and hashtags #mariferrermentiu and #justicapor-mariferrer. With the hashtags associated with Brazilian President Jair Bolsonaro, 76.803 public Twitter posts from April 2020 are analyzed and, as a result, the presence of the fundamentals of Loyalty and Authority was identified in the group represented by #fechadocombolsonaro. In the group represented by #forabolsonaro, the fundamentals of Harm and Degradation were detected. From this mapping, it was inferred that critics and supporters of Jair Bolsonaro tends to care about different issues, and therefore no effective communication is established between these groups. With the hashtags associated with the rape denunciation of the Brazilian woman Mariana Ferrer, 59.625 Twitter posts from November 2020 are analyzed and, as a result, the predominance of the foundation of Degradation in both groups of texts was identified, corrobo-rating to the expectations of extra-linguistic meanings in the Brazilian context around the theme of violence against women. What differentiated these groups were the central themes identified in the Content Analysis step: individuals used #mariferrermentiu to participate in the debate and to highlight their post, and they used #justicapormariferrer to express support for Mariana.
URI: https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/14060
Aparece nas coleções:Mestrado em Humanidades Digitais

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