Contágio entre as redes e as ruas: mapeando o #ProtestoRJ no Twitter

Um dos painéis apresentados no Congresso Conjunto da Sociedade Latino-americana de Estudos Sociais da Ciência e da Tecnologia (ESOCITE) e da Society for Social Studies of Science (4S) foi o trabalho da equipe do MediaLab e Cibercult intitulado “Contágio entre as redes e as ruas: mapeando o #ProtestoRJ no Twitter”. O evento, que aconteceu em Buenos Aires, Argentina, dos dias 20 a 23 de agosto, contou com a participação de diversos estudiosos do campo da cartografia, com o painel “Controversy Mapping Using Digital Tools and Methods in Different Academic Contexts: South(s)-North(s) Dialogs I”.

Neste grupo de trabalho foram levantadas discussões em torno das metodologias sobre os diferentes estudos de controvérsias, desde a análise de documentos até de cartografias em redes sociais. Desenvolvido por Fernanda Bruno, Henrique Antoun e Priscilla Calmon, o trabalho levado pela UFRJ ao congresso buscou enfatizar o campo da mobilização política ao redor do #ProtestoRJ, muito mais do que um embate entre controvérsias. Com este trabalho nosso intuito era entender a dinâmica de contágio nas redes sociais, expressa em forma de grafos, que nos forneciam informações sobre perfis e sua participação na construção de um modelo de comunicação distribuída.

Grafo a partir da estatística de peso com aplicação de modularidade

A rede acima refere-se ao conteúdo abordado nesta apresentação, uma análise entre os dias 16 a 21 de junho de 2013, período que ficou marcado pela intensa onda de protestos que agitaram as ruas das principais capitais do Brasil, em particular, no Rio de Janeiro, desencadeado pelo aumento da passagem do transporte público. Todo o conteúdo discursivo contendo a palavra #ProtestoRJ nesta fase em questão foi então extraído do Twitter e visualizado no Gephi.

A primeira característica marcante da rede de RTS formada pelo #ProtestoRJ é a grande segmentação e altíssimo valor de comunidade. No grafo, observa-se a presença destas diferentes clusterizações, algumas mais marcantes que outras, e de tamanho maior (cor rosa e azul), o que significa um maior peso de ligações, mas em geral, o grafo chama a atenção pela quantidade de clusterizações e pelo tamanho das comunidades. Em seguida, realizamos um corte por dia, para que fosse possível observar uma formação cronológica das redes, de acordo com os acontecimentos das ruas, se tais reverberações nas redes coincidiam com os atos nas ruas, ou vice-versa. A ideia é de que essa divisão nos mostrasse a dinâmica do contágio presente nas redes, e a grande diferença de atores entre um dia e o outro.

Rede formada pelas principais comunidades do #ProtestoRJ

No geral, alguns insights sobre essa cartografia podem ser destacados: primeiro, os perfis com maior popularidade comportam-se como centros emissores, cujas mensagens são replicadas sem maiores transformações. Falam pouco e para muitos, mas não geram embates. É o exemplo do @MarceloTas, que com apenas duas postagens configurou-se como a maior autoridade da rede; terceiro, a dinâmica dos grafos é melhor definida como um processo de contágio do que de disputas ou controvérsias; terceiro, a  relevância efetiva da rede não está relacionada diretamente ao grau de popularidade do discurso e debate, pois há muitas autoridades momentâneas, são perfis que surfam na onda dos protestos. E por fim, observa-se que em casos de  modelos de comunicação distribuída, como o encontrado neste datasaet, observa-se muitas conexões efêmeras, que não se limitam a uma única clusterização responsável por dominar o discurso na rede, mas a várias que se fazem e desfazem a todo momento.

Abaixo segue a versão completa da apresentação do trabalho:

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