A polarização política no Brasil em 2016 – Big Data e Social Network Analysis

[Texto do prof. Neylson Crepalde,  Doutorando e Mestre em Sociologia pela Universidade Federal de Minas Gerais e membro do GIARS (Grupo Interdisciplinar de Pesquisa em Análise de Redes Sociais)]

Neste post vamos usar ferramentas de Big Data para estudar o grande movimento de polarização política que vem ocorrendo no Brasil nos últimos meses. Para isso, vamos analisar posts das páginas da UNE e do MBL, organizações estudantis assumidamente de esquerda e direita respectivamente. Para isso, utilizamos a ferramenta Netvizz.

# Carregando os pacotes necessários
library(magrittr)
library(readr)
library(descr)
library(tm)
library(wordcloud)
library(igraph)
library(lubridate)
library(ggplot2)

UNE

A UNE (União Nacional dos Estudantes) é uma organização da sociedade civil de representação estudantil com posicionamento político assumidamente de esquerda. De acordo com a própria página da organização:

“A UNE foi fundada em 1937 e ao longo de seus 78 anos, marcou presença nos principais acontecimentos políticos, sociais e culturais do Brasil. Desde a luta pelo fim da ditadura do Estado Novo, atravessando a luta do desenvolvimento nacional, a exemplo da campanha do Petróleo, os anos de chumbo do regime militar, as Diretas Já e o impeachment do presidente Collor. Da mesma forma, foi um dos principais focos de resistência às privatizações e ao neoliberalismo que marcou a Era FHC.”

Vamos começar com uma análise preliminar dos dados usando uma nuvem de palavras. Maiores informações sobre o procedimento de limpeza das postagens e sobre o uso do pacote tm podem ser vistas aqui.

UNE = read_tsv('/home/neylson/Documentos/Neylson Crepalde/Doutorado/UNE_MBL/UNE/page_241149405912525_2016_11_18_02_59_37_comments.tab')
posts_une = UNE$post_text %>% unique
# identificando alguns assuntos
unep = Corpus(VectorSource(posts_une))
unep <- tm_map(unep, content_transformer(tolower))
unep <- tm_map(unep, removePunctuation)
unep <- tm_map(unep, function(x)removeWords(x,stopwords("pt")))
unep <- tm_map(unep, function(x)removeWords(x, 'campus'))
pal = brewer.pal(5, "Set2")
# Nuvem de palavras
wordcloud(unep, min.freq = 3, max.words = 100, random.order = F, colors = pal)
title(xlab = "Facebook - UNE\nDe 17/09/2016 a 17/11/2016")

facebook-une

Agora vamos tentar identificar alguns assuntos através da clusterização hierárquica das palavras das postagens.

tdm <- TermDocumentMatrix(unep)
tdm <- removeSparseTerms(tdm, sparse = 0.91)
df <- as.data.frame(inspect(tdm))
<<TermDocumentMatrix (terms: 36, documents: 244)>>
Non-/sparse entries: 1332/7452
Sparsity           : 85%
Maximal term length: 13
Weighting          : term frequency (tf)

               Docs
Terms           1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41
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  brasil        0 1 0 1 0 2 1 2 2  0  0  0  2  3  2  1  1  1  0  2  1  2  2  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  2  0  0  0  1
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               Docs
Terms           42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79
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               Docs
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               Docs
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               Docs
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               Docs
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               Docs
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  brasil          0   0   0   1   0   0   0   0   0   0   0   1   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   1   0
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  dia             0   0   0   1   0   0   1   1   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   0   0
               Docs
Terms           225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244
  241             0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
  brasil          0   1   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   0   0
  contra          0   0   0   0   0   0   0   0   0   1   1   0   0   2   0   0   0   0   0   0
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 [ reached getOption("max.print") -- omitted 32 rows ]
dim(df)
[1]  36 244
df.scale <- scale(df)
d <- dist(df.scale, method = "euclidean")
fit.ward2 <- hclust(d, method = "ward.D2")
plot(fit.ward2, main="Clusterização Hierárquica\nFacebook - UNE", xlab = "De 17/09/2016 a 17/11/2016")
rect.hclust(fit.ward2, k=7)

facebook-une2

O vocábulo mais citado nas postagens da UNE foi a palavra campus. A UNE tem se preocupado em atualizar os leitores sobre quantas e quais são as universidades ocupadas no Brasil. Por se tratar disso, a palavra foi retirada de nosso Corpus de análise para que possamos identificar outros assuntos relevantes. O momento das ocupações estudantis nas escolas e universidades acontece em oposição à PEC 55 e à MP do ensino médio. As palavras contra, pec e 241 formando um cluster reforçam a ideia de oposição à PEC 55 e à MP do ensino médio. O grande cluster posicionado no meio da figura tem palavras como reforma, ensino, médio, luta, ocupações, resistência reforçando ainda o mesmo assunto.

Usaremos agora uma matriz termos X documentos para elaborar uma rede semântica.

matriz <- as.matrix(df)
g = graph_from_incidence_matrix(matriz)
p = bipartite_projection(g, which = "FALSE")
V(p)$shape = "none"
deg = degree(p)
plot(p, vertex.label.cex=deg/35, edge.width=(E(p)$weight)/10, 
     edge.color=adjustcolor("grey60", .5),
     vertex.label.color=adjustcolor("#005d26", .7),
     main = "Facebook - UNE", xlab = "De 17/09/2016 a 17/11/2016")

facebook-une3

Como podemos ver, a rede reforça os resultados da clusterização hierárquica mostrando um grande assunto sendo desenvolvido nas postagens da UNE. Não há diversificação mas todas as palavras formam um componente gigante conectado.

Comentários

Vamos olhar agora para os comentários na página da UNE. Seguiremos as mesmas estratégias analíticas, inclusive a exclusão da palavra campus.

comments_une = UNE$comment_message %>% unique
unec = Corpus(VectorSource(comments_une))
unec <- tm_map(unec, content_transformer(tolower))
unec <- tm_map(unec, removePunctuation)
unec <- tm_map(unec, function(x)removeWords(x,stopwords("pt")))
unec <- tm_map(unec, function(x)removeWords(x, 'campus'))
pal = brewer.pal(5, "Set2")
# Nuvem de palavras
wordcloud(unec, min.freq = 3, max.words = 100, random.order = F, colors = pal)
title(xlab = "Facebook - UNE - Comments\nDe 17/09/2016 a 17/11/2016")

facebook-une4

As principais palavras encontradas na nuvem de palavras são bastante parecidas com aquelas das postagens. Vamos investigar o fluxo de comentários no tempo.

UNE$comment_date = ymd_hms(UNE$comment_published)
UNE$comment_date = round_date(UNE$comment_date, 'day')
datas = as.data.frame(table(UNE$comment_date), stringsAsFactors = F)
datas$Var1 = as.Date(datas$Var1)
limits = ymd(c(20160916, 20161118)) %>% as.Date
ggplot(datas, aes(x=Var1, y=Freq))+geom_line()+scale_x_date(date_minor_breaks = '1 day', date_breaks = '1 week', date_labels = '%d-%m', limits = limits)+
  labs(x='UNE',y='Número de Comentários')

facebook-une5

O gráfico apresenta três picos de comentários nos dias 12/10, 26/10 e 15/11. Após uma rápida consulta ao Google, não parece haver nenhum motivo especial para esses picos para além dos feriados.

MBL

A análise da página do MBL (Movimento Brasil Livre) foi um pouco mais difícil. Trata-se de uma página muito mais movimentada do que a página da UNE. No período selecionado (17/09 a 17/11), o Netvizz identificou 2248 posts. Para viabilizar a análise, foram coletados apenas os 200 comentários mais relevantes.

MBL = read_tsv('/home/neylson/Documentos/Neylson Crepalde/Doutorado/UNE_MBL/MBL/page_204223673035117_2016_11_18_14_11_51_topcomments.tab')
|==                                                                             |   2%    3 MB
|===                                                                            |   3%    4 MB
|====                                                                           |   5%    6 MB
|====                                                                           |   6%    7 MB
|=====                                                                          |   6%    7 MB
|======                                                                         |   7%    9 MB
|=======                                                                        |   8%   10 MB
|========                                                                       |  10%   12 MB
|=========                                                                      |  11%   13 MB
|=========                                                                      |  12%   14 MB
|==========                                                                     |  13%   15 MB
|===========                                                                    |  14%   17 MB
|============                                                                   |  15%   18 MB
|=============                                                                  |  16%   19 MB
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|===============                                                                |  18%   22 MB
|================                                                               |  20%   24 MB
|=================                                                              |  21%   25 MB
|==================                                                             |  22%   27 MB
|==================                                                             |  23%   28 MB
|====================                                                           |  25%   30 MB
|====================                                                           |  25%   31 MB
|=====================                                                          |  26%   32 MB
|======================                                                         |  27%   33 MB
|======================                                                         |  28%   33 MB
|=======================                                                        |  29%   34 MB
|========================                                                       |  30%   36 MB
|========================                                                       |  31%   37 MB
|==========================                                                     |  32%   39 MB
|===========================                                                    |  33%   40 MB
|===========================                                                    |  34%   41 MB
|============================                                                   |  35%   42 MB
|=============================                                                  |  37%   44 MB
|==============================                                                 |  38%   46 MB
|===============================                                                |  39%   47 MB
|================================                                               |  40%   48 MB
|================================                                               |  41%   49 MB
|=================================                                              |  42%   50 MB
|==================================                                             |  43%   52 MB
|===================================                                            |  44%   53 MB
|====================================                                           |  45%   54 MB
|=====================================                                          |  46%   56 MB
|=====================================                                          |  47%   57 MB
|======================================                                         |  47%   57 MB
|======================================                                         |  48%   58 MB
|=======================================                                        |  49%   59 MB
|========================================                                       |  50%   60 MB
|=========================================                                      |  51%   62 MB
|=========================================                                      |  52%   62 MB
|==========================================                                     |  53%   63 MB
|===========================================                                    |  54%   65 MB
|============================================                                   |  55%   66 MB
|============================================                                   |  55%   67 MB
|=============================================                                  |  57%   68 MB
|==============================================                                 |  58%   70 MB
|===============================================                                |  59%   71 MB
|================================================                               |  60%   72 MB
|=================================================                              |  61%   74 MB
|==================================================                             |  62%   75 MB
|==================================================                             |  63%   76 MB
|===================================================                            |  64%   77 MB
|====================================================                           |  65%   78 MB
|=====================================================                          |  66%   79 MB
|======================================================                         |  67%   81 MB
|======================================================                         |  68%   82 MB
|=======================================================                        |  69%   83 MB
|========================================================                       |  70%   84 MB
|========================================================                       |  70%   85 MB
|=========================================================                      |  71%   85 MB
|==========================================================                     |  72%   87 MB
|===========================================================                    |  74%   89 MB
|===========================================================                    |  74%   90 MB
|============================================================                   |  75%   91 MB
|============================================================                   |  76%   91 MB
|=============================================================                  |  76%   92 MB
|=============================================================                  |  77%   92 MB
|==============================================================                 |  78%   93 MB
|===============================================================                |  78%   94 MB
|===============================================================                |  79%   95 MB
|================================================================               |  80%   97 MB
|=================================================================              |  81%   98 MB
|==================================================================             |  82%   99 MB
|==================================================================             |  83%  100 MB
|===================================================================            |  84%  101 MB
|====================================================================           |  85%  102 MB
|====================================================================           |  85%  103 MB
|=====================================================================          |  87%  104 MB
|======================================================================         |  88%  106 MB
|=======================================================================        |  89%  107 MB
|========================================================================       |  90%  108 MB
|========================================================================       |  90%  108 MB
|========================================================================       |  91%  109 MB
|==========================================================================     |  92%  111 MB
|==========================================================================     |  93%  112 MB
|===========================================================================    |  93%  112 MB
|===========================================================================    |  94%  113 MB
|============================================================================   |  95%  114 MB
|=============================================================================  |  96%  115 MB
|=============================================================================  |  97%  117 MB
|============================================================================== |  98%  117 MB
|===============================================================================|  98%  118 MB
|===============================================================================|  99%  119 MB
|================================================================================| 100%  120 MB
posts_mbl = MBL$post_text %>% unique
# identificando alguns assuntos
mblp = Corpus(VectorSource(posts_mbl))
mblp <- tm_map(mblp, content_transformer(tolower))
mblp <- tm_map(mblp, removePunctuation)
mblp <- tm_map(mblp, function(x)removeWords(x,stopwords("pt")))
mblp <- tm_map(mblp, function(x)removeWords(x, c('httpswwwkickantecombrcampanhasiicongressonacionaldomovimentobrasillivre',
                                                 'httpswwwsymplacombriicongressonacionaldomovimentobrasillivre96736')))
pal = brewer.pal(5, "Set2")
# Nuvem de palavras
wordcloud(mblp, min.freq = 3, max.words = 100, random.order = F, colors = pal)
title(xlab = "Facebook - MBL\nDe 17/09/2016 a 17/11/2016")

facebook-mbl1

Agora fazendo a clusterização hierárquica.

tdm <- TermDocumentMatrix(mblp)
tdm <- removeSparseTerms(tdm, sparse = 0.965)
df <- as.data.frame(inspect(tdm))
<<TermDocumentMatrix (terms: 32, documents: 1425)>>
Non-/sparse entries: 3512/42088
Sparsity           : 92%
Maximal term length: 16
Weighting          : term frequency (tf)

                  Docs
Terms              1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
                  Docs
Terms              41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77
                  Docs
Terms              78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110
                  Docs
Terms              111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137
                  Docs
Terms              138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164
                  Docs
Terms              165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191
                  Docs
Terms              192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218
                  Docs
Terms              219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245
                  Docs
Terms              246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272
                  Docs
Terms              273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299
                  Docs
Terms              300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326
                  Docs
Terms              327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353
                  Docs
Terms              354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380
                  Docs
Terms              381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407
                  Docs
Terms              408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434
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Terms              435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461
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Terms              462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488
                  Docs
Terms              489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515
                  Docs
Terms              516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542
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Terms              543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569
                  Docs
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Terms              1420 1421 1422 1423 1424 1425
 [ reached getOption("max.print") -- omitted 32 rows ]
dim(df)
[1]   32 1425
df.scale <- scale(df)
d <- dist(df.scale, method = "euclidean")
fit.ward2 <- hclust(d, method = "ward.D2")
plot(fit.ward2, main="Clusterização Hierárquica\nFacebook - MBL", xlab = "De 17/09/2016 a 17/11/2016")
rect.hclust(fit.ward2, k=8)

facebook-mbl2

Tanto na nuvem de palavras quanto no dendograma é posível observar dois sites, a saber, a loja da MBL e um site PayPal para fazer doações para a organização. Além desses sites, outros dois aparecem com grande frequência (foram retirados da nuvem e do dendograma por serem excessivamente grandes): um deles para inscrições no congresso nacional do MBL e outro para doações financeiras para o mesmo congresso através da plataforma kickante.

Para além de palavras como movimento, brasil, livre, mbl que caracterizam a organização, percebemos que Lula também recebe grande atenção nas postagens (tanto quanto o nome da organização em quantidade). Há um cluster apenas com a palavra contra indicando um posicionamento político específico, outro cluster com o nome do político recém-eleito Fernando Holiday e um grande cluster com as palavras dilma, esquerda, petistas e com as palavras congresso, nacional, colabore, participe.

O MBL parece claramente chamar a atenção para seu congresso nacional convidando as pessoas a participarem e também com reiterados pedidos de ajuda financeira. Ao mesmo tempo, se posicionam contra o movimento de esquerda brasileiro. A palavra escolas sugere um posicionamento também contra as ocupações estudantis.

Usaremos a matriz termos X documentos gerada pela clusterização hierárquica para elaborar uma rede semântica.

matriz <- as.matrix(df)
g = graph_from_incidence_matrix(matriz)
p = bipartite_projection(g, which = "FALSE")
V(p)$shape = "none"
deg = degree(p)
plot(p, vertex.label.cex=deg/35, edge.width=(E(p)$weight)/10, 
     edge.color=adjustcolor("grey60", .5),
     vertex.label.color=adjustcolor("#005d26", .7),
     main = "Facebook - MBL", xlab = "De 17/09/2016 a 17/11/2016")

facebook-mbl3

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Vamos olhar agora para os comentários na página da MBL.

comments_mbl = MBL$comment_message %>% unique
mblc = Corpus(VectorSource(comments_mbl))
mblc <- tm_map(mblc, content_transformer(tolower))
mblc <- tm_map(mblc, removePunctuation)
mblc <- tm_map(mblc, function(x)removeWords(x,stopwords("pt")))
mblc <- tm_map(mblc, function(x)removeWords(x, c('httpswwwkickantecombrcampanhasiicongressonacionaldomovimentobrasillivre',
                                                 'httpswwwsymplacombriicongressonacionaldomovimentobrasillivre96736')))
pal = brewer.pal(5, "Set2")
# Nuvem de palavras
wordcloud(mblc, min.freq = 3, max.words = 100, random.order = F, colors = pal)
title(xlab = "Facebook - MBL - Comments\nDe 17/09/2016 a 17/11/2016")

facebook-mbl4

A nuvem de palavras dos comentários do MBL também é bastante parecida com a nuvem das postagens. Vamos investigar o fluxo de comentários no tempo.

MBL$comment_date = ymd_hms(MBL$comment_published)
MBL$comment_date = round_date(MBL$comment_date, 'day')
datas = as.data.frame(table(MBL$comment_date), stringsAsFactors = F)
datas$Var1 = as.Date(datas$Var1)
limits = ymd(c(20160916, 20161118)) %>% as.Date
ggplot(datas, aes(x=Var1, y=Freq))+geom_line()+scale_x_date(date_minor_breaks = '1 day', date_breaks = '1 week', date_labels = '%d-%m',  limits = limits)+
  labs(x='MBL',y='Número de Comentários')

facebook-mbl5

É possível perceber que a página da MBL possui uma movimentação bem maior em relação à pagina da UNE. Os comentários giram em torno dos 2500 comentários com apenas um pico no último dia registrado (17/11).

Por fim…

A página da MBL possui uma quantidade maior de comentários em relação à UNE e também possui uma regularidade maior nesses comentários. Mais pessoas interajem regularmente com essa página. Os pedidos constantes de ajuda financeira e as propagandas sempre presentes do congresso nacional do MBL e de sua loja de souvenirs onde vendem camisetas com os dizeres “O Brasil venceu o PT”, “Eu derrotei o PT”, “Fora PT”, algumas autografadas pelo apresentador Danilo Gentilli, canecas com a foto do juiz Sérgio Moro, dentre outros.

A página da UNE, por sua vez, tem menos comentários e menos postagens. Suas postagens convergem para a temática das ocupações e da resistência contra a PEC 55 e a MP do ensino médio. Apesar de haver na página pedidos de auxílio financeiro, esses parecem ser mais esporádicos em comparação com o MBL. Parece não haver vendas de souvenirs.

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