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Mídias sociais e resultado eleitoral: relações possíveis

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Não é de hoje que a discussão sobre o uso da análise de mídias sociais na predição de resultados eleitorais é um debate presente, sobretudo no mundo do marketing político. As métricas dos sites de redes sociais se sofisticaram e as ferramentas de monitoramento também, o que permite que hoje seja possível obter uma infinidade de informações sobre o comportamento online dos eleitores. Apesar disso, o uso dessas informações para complementar pesquisas de opinião tradicionais e servir de preditor de resultados eleitorais ainda é incerto e controverso.

Um recente artigo publicado no blog da ferramenta de análise Quintly propõe uma correlação entre o número de seguidores e a taxa de interação de dois candidatos nas primárias americanas com suas respectivas taxas de aprovação. O autor analisa o comportamento das contas de Twitter de Donald Trump e Bernie Sanders. Utilizando o método da correlação, ele chega a conclusão que existe uma correlação positiva entre o crescimento do número de seguidores no Twitter e o aumento das taxas de aprovação. O mesmo não pode ser dito sobre a média de interações por tweet, que se mostrou um preditor moderado.

A questão é que, como o próprio autor do texto cita, correlação não demonstra causalidade e, apenas com esses dados, é impossível dizer se mais seguidores/interação geram mais aprovação ou vice-versa. Além disso, esse tipo de estudo desconsidera o fator financeiro na equação, já que é plenamente plausível hoje comprar seguidores e pagar publicidade para aumentar sua audiência, o que sem dúvida tem pouca relação direta com taxas de aprovação.

Além disso, existe a questão da representatividade da amostra. Certamente o público online tem recortes importantes que impedem que dados retirados deste ambiente sejam, por si só, considerados representativos. É verdade que esse bias varia em cada país e que o aumento do acesso e uso das tecnologias online tende a diminuir esse gap, mas hoje essa questão não pode ser desconsiderada.

Depois de um debate entre os candidatos democratas nas primárias americanas, em outubro de 2015, o Huffington Post publicou uma interessante matéria com os dados do seu mecanismo de pesquisa HuffPollster: Bernie Sanders vence nos grupos focais e nas mídias sociais, mas Hillary vence nas pesquisas pós-debate.

O texto explica que Sanders foi mais procurado nos mecanismos de busca online e ganhou mais seguidores no Facebook durante o debate. Ele também ganhou com grande vantagem nas pesquisas feitas exclusivamente online. As pesquisas feitas após o debate apontaram, no entanto, uma enorme vitória de Hillary (55% X 22%).

Neste contexto, certamente a amostra das pesquisas pós-debate e aquela das pesquisas online devem ser bastante diferentes, o que pode explicar em parte essa gigantesca diferença de resultados. Mas ainda que esse problema se aplique também às mídias sociais, de novo me parece curioso o tipo de métrica utilizada. A quantidade de entradas no Google com o nome de um candidato pode significar muito mais uma grande taxa de desconhecimento dele do que necessariamente um apoio à sua candidatura ou ao seu discurso durante um debate. O crescimento de seguidores no Facebook pode fazer um pouco mais de sentido neste caso, dado que se analisa um momento específico em que, em teoria, as pessoas estão atentas ao discurso e às opiniôes dos candidatos. Nesta situação, é possível que um like signifique realmente simpatia, mas novamente é também possível que ele seja fruto da descoberta de um novo ator político ou do interesse de acompanhá-lo para fazer oposição, o que não é um comportamento raro em campanhas online.

Estes exemplos servem para mostrar o quão impreciso é este campo ainda hoje. Isto não deve esconder, no entanto, a potencialidade desses estudos e as novas descobertas e técnicas que têm sido aplicadas. Uma dissertação defendida em 2014 na Universidade Federal de Minas Gerais, por exemplo, explora métodos de pesquisa de opinião nas redes online não apenas para eleições, mas também no entretenimento, utilizando o caso do Big Brother Brasil (Veja aqui a dissertação Um arcabouço para pesquisas de opinião nas redes sociais, de Renato Miranda Filho).

Parece-me que a sofisticação no uso das métricas das mídias sociais e o desenvolvimento de formas de integração entre esses dados e aqueles provenientes de pesquisas de opinião tradicionais oferecem um horizonte promissor. Se, por um lado, parece claro que dados de ambientes de interação online não podem servir de forma isolada para predizer resultados, por outro, a integração a outros métodos de pesquisa pode levar a resultados mais refinados e complexos.

Nina Santos
Nina Santos é doutoranda no Centro de Análise e Pesquisa Interdisciplinar sobre os Media (CARISM) da Universidade Panthéon-Assas. Tem mestrado em Comunicação e Culturas Contemporâneas pela Universidade Federal da Bahia e especialização em Comunicação e Política pela mesma instituição. Tem experiência profissional no campo da comunicação política, democracia eletrônica e mídias sociais. Durante três anos e meio foi Editora de Mídias Sociais do Instituto Lula.

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