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A Mudança de Agenda dos Protestos no Brasil
18-06-2013
Mais alguns dados sobre os protestos que estão acontecendo em todo o Brasil. Ontem peguei várias hashtags que emergiam a todo o momento no Twitter e coletei algo como 50 mil tweets. Por que coletei as hashtags? Porque são o indício de organização da narrativa na manifestação que temos. Ao usar uma hashtag para publicar um tweet, o tweet é marcado como parte da narrativa desses protestos. Então o meu método foi organizar as frequencias das palavras nesses diferentes datasets através do NodeXL, filtrar o dataset para pronomes, preposições e alguns elementos menos relevantes (como RT e @s e, é claro, a própria hashtag, porque ela obviamente é a palavra com maior frequência) depois plotar a tagcloud no Wordle.
Comparativos:
Tagcloud das 150 palavras mais frequentes no protesto do dia 13 de junho, hashtag #passelivre (Dataset do dia 14/06, 3 mil tweets). (Clique na imagem para ver em tamanho maior.)
Tagcloud das 150 palavras mais frequentes no protesto do dia 14 de junho, hashtag #protestorj (Dataset do dia 16/06, 19h 5600 tweets). (Clique na imagem para ver em tamanho maior.)
Tagcloud das 150 palavras mais frequentes a partir da hashtag #sp17j (Dataset do dia 17/06 20h, 12 mil tweets). (Clique na imagem para ver em tamanho maior.)
Tagcloud das 150 palavras mais frequentes a partir da hashtag #vemprarua (Dataset do dia 17/06, 21h, 10 mil tweets).(Clique na imagem para ver em tamanho maior.)
Tagcloud das 150 palavras mais frequentes a partir da hashtag #EVerasQueUmFilhoTeuNãoFogeALuta (Dataset do dia 18/06, 07h, 8 mil tweets)
Vale a pena observar as diferenças entre as principais palavras que aparecem nas tagclouds, bem como a substituição das palavras referentes às demandas variadas por palavras de ordem contra o Estado. O protesto que começa contra as tarifas, por um transporte público de maior qualidade vai sendo ampliado e torna-se um protesto contra todas as coisas que incomodam as pessoas (como a falta de investimento em serviços básicos, a Copa, a corrupção e etc.). Claro que esses dados são absolutamente limitados, até porque pegam principalmente aqueles que se manifestam no Twitter e usando as hashtags. Mas creio que oferecem algumas evidências para pensar as manifestações.
