Análise sobre Viés de Gênero no Youtube: Um Estudo sobre as Eleições Presidenciais de 2018 e 2022

• Andressa Kappaun UFRJ
• Jonice Oliveira UFRJ

DOI: https://doi.org/10.5753/brasnam.2023.230625

Resumo

Muito se discute sobre o papel das redes sociais na sociedade atual, pois seus algoritmos acabam reforçando discursos predominantes e limitando a circulação de pautas minoritárias. Este trabalho investigou a presença de viés de gênero através da análise de sentimento dos comentários em vídeos do Youtube produzidos por canais de notícias contendo nome de homens ou mulheres no título dos vídeos. Para tal, foi escolhido os cenários brasileiros das eleições presidenciais de 2018 e 2022, utilizando classificador de sentimento pySentimiento com análises quantitativas e estatísticas através de teste de chiquadrado. Os resultados da pesquisa revelaram que há presença de viés de gênero para os dados de 2022, porém, em 2018, foi inconclusivo.

Palavras-chave: viés de gênero, redes sociais, política

Referências

Bonifati, A., Mior, M. J., Naumann, F., and Sina Noack, N. (2022). How inclusive are we? ACM SIGMOD Record, 50(4):30–35.

Del Vicario, M., Bessi, A., Zollo, F., Petroni, F., Scala, A., Caldarelli, G., Stanley, H. E., and Quattrociocchi, W. (2016). The spreading of misinformation online. Proceedings of the national academy of Sciences, 113(3):554–559.

Diniz, D. and Foltran, P. (2004). Gênero e feminismo no brasil: uma análise da revista estudos feministas. Revista Estudos Feministas, 12:245–253.

Döring, N. and Mohseni, M. R. (2019). Male dominance and sexism on youtube: results of three content analyses. Feminist Media Studies, 19(4):512–524.

Landrum, A. R. (2021). Are women a missing audience for science on youtube? an exploratory study. Frontiers in Communication, 6:610920.

Pérez, J. M., Giudici, J. C., and Luque, F. (2021). pysentimiento: A python toolkit for sentiment analysis and socialnlp tasks. arXiv preprint arXiv:2106.09462.

Plath, H. O., Paiva, M. E. O., Pinto, D. L., and Costa, P. D. (2022). Detecção de discurso de ódio contra mulheres em textos em português brasileiro: Construção da base mina-br e modelo de classificação. Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação, 20(3).

Salles, I. A. and Pappa, G. L. (2021). Viés de gênero em biografias da wikipédia em português. In Anais do X Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining, pages 211–216. SBC.

Sirius, A. (2019). Das fake news aos discursos de ódio: Uma análise à luz da constituição cidadã nas mídias sociais.

Stechemesser, A., Wenz, L., and Levermann, A. (2020). Corona crisis fuels racially profiled hate in social media networks. EClinicalMedicine, 23.

Stoica, A.-A. and Chaintreau, A. (2019). Fairness in social influence maximization. In Companion Proceedings of The 2019 World Wide Web Conference, pages 569–574.

Stoica, A.-A., Riederer, C., and Chaintreau, A. (2018). Algorithmic glass ceiling in social networks: The effects of social recommendations on network diversity. In Proceedings of the 2018 World Wide Web Conference, pages 923–932.

Uyheng, J. and Carley, K. M. (2020). Bots and online hate during the covid-19 pandemic: case studies in the united states and the philippines. Journal of computational social science, 3:445–468.

Wegener, C., Prommer, E., and Linke, C. (2020). Gender representations on youtube: The exclusion of female diversity. M/C Journal, 23(6).

Wotanis, L. and McMillan, L. (2014). Performing gender on youtube: How jenna marbles negotiates a hostile online environment. Feminist Media Studies, 14(6):912–928.