A conveniência dos algoritmos

o papel do YouTube nas eleições brasileiras de 2018

  • Ruth Reis Universidade Federal do Espírito Santo
  • Daniela Zanetti Universidade Federal do Espírito Santo
  • Luciano Frizzera Universidade Concórdia
Palavras-chave: YouTube, algoritmo, discurso, política

Resumo

O YouTube, por meio do seu sistema de recomendação de vídeos, vem sendo apontado como uma plataforma de disseminação de ideias conservadoras, na qual se desenvolve um modelo alternativo de influência que favorece a promoção de temas contrários às noções de justiça social e direitos humanos. A partir de um levantamento de vídeos mais recomendados no YouTube durante as eleições de 2018, este estudo traz apontamentos sobre os modos de ação desta plataforma, a atividade dos algoritmos e as estratégias dos actantes, humanos ou robôs, no cenário político eleitoral brasileiro, no qual  predominaram os temas da campanha do candidato Jair Bolsonaro e o discurso conservador que marcou sua trajetória até a presidência do Brasil.

Biografia do Autor

Ruth Reis, Universidade Federal do Espírito Santo

Doutora em Comunicação e Cultura (UFRJ) e docente no curso de Comunicação Social da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES).

Daniela Zanetti, Universidade Federal do Espírito Santo

Doutora em Comunicação e Cultura Contemporâneas (UFBA) e docente no curso de Comunicação Social da UFES.

Luciano Frizzera, Universidade Concórdia

Doutorando em Comunicação na Concordia University.

Referências

ALVES CEPÊDA, V. A Nova Direita no Brasil: contexto e matrizes conceituais. Mediações - Revista de Ciências Sociais, v. 23, n. 2, p. 40, 2 out. 2018.
ARAUJO, T.; NEIJENS, P.; VLIEGENHART, R. Getting the word out on Twitter: The role of influentials, information brokers and strong ties in building word-of-mouth for brands. International Journal of Advertising, v. 36, n. 3, pp. 496-513, 2017. Disponível em: http://dx.doi.org/10.1080/02650487.2016.1173765
BIMBER, B. Digital Media in the Obama Campaigns of 2008 and 2012: Adaptation to the Personalized Political Communication Environment. Journal of Information Technology & Politics v. 11, n. 2, pp. 130-150, Maio de 2014. Disponível em: https://www.researchgate.net/publication/272532756_Digital_Media_in_the_Obama_Campaigns_of_2008_and_2012_Adaptation_to_the_Personalized_Political_Communication_Environment Acesso em: 05/06/2019.
BONAZZI, T. Conservadorismo. In: BOBBIO, Norberto et al, (orgs). Dicionário de Política. Brasília, Editora Universidade de Brasília, 1993.
BOZDAG, E. (2013). Bias in algorithmic filtering and personalization. Ethics and Information Technology, 15(3), 209–227. Disponível em https://doi.org/10.1007/s10676-013-9321-6
BRAGA, S.; CARLOMAGO, M. Eleições como de costume? Uma análise longitudinal das mudanças provocadas nas campanhas eleitorais brasileiras pelos impactos das tecnologias digitais (1998-2016). In: MAIA, R.; PRUDÊNCIO, K.; VIMIEIRO, Ana C. Democracia em ambientes digitais. Eleições, esfera pública e ativismo. Salvador: EDUFBA, 2018.
CODATO, A.; BOLOGNESI, B.; ROEDER, K. M. A nova direita brasileira: uma análise da dinâmica partidária e eleitoral do campo conservador. In: CRUZ, Sebastião Velasco e; KAYSEL, André; CODAS, Gustavo (Orgs.) Direita, volver! O retorno da direita e o ciclo político brasileiro. São Paulo: Editora Fundação Perseu Abramo, 2015.
CASTELLS, M. O poder da comunicação. 2ª Ed. Rio de Janeiro/ São Paulo: Paz e Terra, 2017.
COVINGTON, P., ADAMS, J., & SARGIN, E. Deep Neural Networks for YouTube Recommendations. In Proceedings of the 10th ACM Conference on Recommender Systems - RecSys ’16 (pp. 191–198), 2016. Boston, Massachusetts, USA: ACM Press. https://doi.org/10.1145/2959100.2959190
GIBBS, M.; et al. #Funeral and Instagram: death, social media, and platform vernacular. Journal Information, Communication & Society. Volume 18, 2015. Issue 3. Disponível em: https://opus.lib.uts.edu.au/bitstream/10453/69284/1/Gibbs-Meese-Nansen-Arnold-Carter-full-text_libre.pdf
GOMES, W.; et al. “Politics 2.0”: A campanha on-line de Barack Obama em 2008. Rev. Sociologia Política, Curitiba, v. 17, n. 34, p. 29-43, out. 2009. Disponível em: http://www.scielo.br/pdf/rsocp/v17n34/a04v17n34.pdf
GREEN, J; BURGESS, J. You Tube e a revolução digital. São Paulo: Aleph, 2009.
LEWIS, R. Alternative Influence: Broadcasting the Reactionary Right on YouTube. Data & Society Research Institute. 18/09/2018. Disponível em: https://datasociety.net/wp-content/uploads/2018/09/DS_Alternative_Influence.pdf
MEDIA OWNERSHIP MONITOR BRASIL. Disponível em: Acesso em: 22 dez. 2019.
MESSENBERG, D. A direita que saiu do armário: a cosmovisão dos formadores de opinião dos manifestantes de direita brasileiros. Sociedade e Estado, v. 32, n. 3, p. 621–648, dez. 2017.
NEWMAN, N. Reuters Institute Digital News Report 2019. p. 156, 2019.
PARISER, Eli. O filtro invisível: o que a internet está escondendo de você. Rio de Janeiro: Zahar, 2012
RIEDER, B.; MATAMOROS-FERNÁNDEZ, A.; COROMINA, Ò. From ranking algorithms to ‘ranking cultures’: Investigating the modulation of visibility in YouTube search results. In: Convergence: The International Journal of Research into New Media Technologies. 24(1), 50–68, 2018. Disponível em: https://drive.google.com/open?id=1uOV8J-f6jgYJFGIlcP3bazp-O5Z6RmfA
SILVA, F. C. G. da. A Propaganda eleitoral pela Internet, in I Seminário de Direito Eleitoral: Temas relevantes para as eleições de 2012, Rio de Janeiro, EMERJ, 2012. Disponível em: http://www.emerj.tjrj.jus.br/serieaperfeicoamentodemagistrados/paginas/series/7/seriemagistrado7.html. Acesso em: 20/12/2019
TATAGIBA, L.; TRINDADE, T.; TEIXEIRA, A. C. C. Protestos à direita no Brasil (2007-2015). In: CRUZ, Sebastião Velasco e; KAYSEL, André; CODAS, Gustavo (Orgs.) Direita, volver! O retorno da direita e o ciclo político brasileiro. São Paulo: Editora Fundação Perseu Abramo, 2015.
YOUTUBE INSIGHTS 2017. Disponível em: . Acesso em: 22/12/2019.
Publicado
2020-05-29
Como Citar
Reis, R., Zanetti, D., & Frizzera, L. (2020). A conveniência dos algoritmos. Compolítica, 10(1), 35-58. https://doi.org/https://doi.org/10.21878/compolitica.2020.10.1.333