Das milícias digitais ao comportamento coordenado: métodos interdisciplinares de análise e identificação de bots nas eleições brasileiras

  • João Guilherme Bastos dos Santos Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Democracia Digital (INCT-DD)
  • Arthur Ituassu Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RJ)
  • Sérgio Lifschitz Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RJ)
  • Thayane Guimarães Instituto de Tecnologia e Sociedade do Rio (ITS Rio)
  • Diego Cerqueira Instituto de Tecnologia e Sociedade do Rio (ITS Rio)
  • Debora Albu Instituto de Tecnologia e Sociedade do Rio (ITS Rio)
  • Redson Fernando Instituto de Tecnologia e Sociedade do Rio (ITS Rio)
  • Julia Hellen Ferreira Instituto de Tecnologia e Sociedade do Rio (ITS Rio)
  • Maria Luiza Mondelli Instituto de Tecnologia e Sociedade do Rio (ITS Rio) / Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC)

Resumo


Para apoiar a detecção de comportamento automatizado em redes sociais no cenário brasileiro, o presente trabalho aplica cinco métodos de identificação de bots - análises de (i) redes, (ii) sentimento, (iii) perfil, (iv) temporal e (v) cruzamento dessas análises - a possı́veis bots nos comentários de tweets dos candidatos à prefeitura das capitais Rio de Janeiro, São Paulo, Recife, Porto Alegre e Fortaleza em 2020. Após identificação, seguimos duas frentes de análise (a saber, de redes e lexical), para identificação de clusters de bots e similaridade de vocabulários utilizados por eles, bem como diferentes tipos de bots. Dentre os resultados preliminares obtidos, destacamos a multiplicidade de tipos de automatização, compreensão das variações regionais e atuação de bots no cenário eleitoral brasileiro.
Palavras-chave: Bots, Eleições, Redes sociais

Referências

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Publicado
18/07/2021
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SANTOS, João Guilherme Bastos dos et al. Das milícias digitais ao comportamento coordenado: métodos interdisciplinares de análise e identificação de bots nas eleições brasileiras. In: BRAZILIAN WORKSHOP ON SOCIAL NETWORK ANALYSIS AND MINING (BRASNAM), 10. , 2021, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 187-192. ISSN 2595-6094. DOI: https://doi.org/10.5753/brasnam.2021.16138.