Discurso de ódio contra nordestinos cresce 821% nas eleições de 2022

Os pesquisadores empregaram quatro técnicas computacionais complementares. A principal delas foi o algoritmo Word2Vec, que funciona como um mapeador de proximidade entre palavras (imagem: Chris J. Davis/Unsplash)

Agência FAPESP – Um estudo desenvolvido pelo grupo Interfaces da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) observou que a xenofobia contra nordestinos nas redes sociais cresceu 821% na última eleição presidencial, em 2022, apontando padrões de discurso de ódio recorrentes.

A pesquisa quantificou, com métodos computacionais, o fenômeno do preconceito regional nas redes sociais, analisando 282 milhões de tweets postados entre julho e dezembro de 2022.

O estudo revelou que, à medida que o pleito eleitoral se aproximava, termos pejorativos passaram a aparecer cada vez mais associados à palavra “nordestino” nas publicações do Twitter (atual X). No mês de outubro, quando ocorreram os dois turnos da eleição, a proporção de postagens mencionando o Nordeste triplicou em relação aos meses anteriores.

O trabalho contou com financiamento da FAPESP e foi publicado em artigo na revista científica GEMInIS.

Padrões “invisíveis” ao olho humano

Para chegar a essas conclusões, a equipe de pesquisa utilizou técnicas avançadas de processamento de linguagem natural (PLN), um ramo da inteligência artificial que permite aos computadores entender e analisar grandes volumes de texto.

Ao todo, os pesquisadores empregaram quatro técnicas computacionais complementares. A principal delas foi o algoritmo Word2Vec, que funciona como um mapeador de proximidade entre palavras. “Esse algoritmo classifica uma associação entre dois termos de 0% [nenhuma associação] a 100% [significado semântico igual]”, explicaram os autores do artigo à Assessoria de Imprensa do Interfaces.

O método permite identificar quais palavras aparecem frequentemente juntas no mesmo contexto. Se alguém escreve regularmente “nordestino” próximo a “ingrato”, por exemplo, o algoritmo detecta a associação e a quantifica. É uma técnica neutra que apenas mapeia padrões existentes nos textos, sem fazer julgamentos sobre seu conteúdo.

Os dados mostraram uma progressão temporal clara: em julho de 2022, início do período analisado, palavras neutras ou geográficas predominavam nas menções ao Nordeste, termos como “sertão”, “interior” e nomes de Estados. Em setembro, a palavra “pobre” saltou de uma associação de 57% para 67% com “nordestino”. Em outubro, mês das eleições, surgiram pela primeira vez as palavras “ingrato” (64% de associação) e “analfabeto” (59%).

Um detalhe metodológico importante é que as palavras pejorativas não foram pré-selecionadas pelos pesquisadores, mas surgiram da análise computacional dos dados. “Isso é uma evidência de que os textos coletados sob as condições dessa pesquisa contêm sentenças que associam nordestinos e o Nordeste brasileiro às ideias associadas com tais palavras-chave”, afirmaram os cientistas.

Padrão histórico

Os dados coletados pelos pesquisadores corroboram estatísticas da ONG Safernet, que opera em cooperação com o Ministério Público Federal. Segundo a organização, 2022 foi o terceiro ano eleitoral consecutivo com crescimento expressivo de crimes de ódio on-line. Além da xenofobia, que liderou o ranking com aumento de 821%, também cresceram os casos de intolerância religiosa (522%) e misoginia (184%).

“O preconceito regional no Brasil, especificamente contra o nordestino, se constitui em uma forma de xenofobia moderna”, observaram os pesquisadores. Eles explicam que esses discursos se ancoram em estereótipos históricos que remontam ao fim do século 19, relacionados a questões climáticas, econômicas e migratórias.

Do ponto de vista legal, os pesquisadores observam que a aplicação da Lei 7.716/1989 (Lei Antirracismo) aos casos de xenofobia regional permanece limitada no Brasil. O estudo fornece evidências quantitativas que podem subsidiar discussões sobre regulação de plataformas digitais e políticas de moderação de conteúdo.

Os pesquisadores apontam que as plataformas digitais possuem tecnologia para detectar conteúdos problemáticos – similar à usada para identificar violações de direitos autorais –, mas sua aplicação para combater discursos de ódio depende de decisões corporativas e regulatórias.