Fundamentos morais e características em expressões textuais de grupos antagônicos no Twitter

Abstract

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.