As plataformas digitais têm se configurado como terreno fértil para a propagação de discursos populistas e de desinformação. Neste contexto, o artigo tem como objetivo realizar um estudo da comunicação no Twitter de Jair Bolsonaro, Presidente do Brasil, durante a pandemia da Covid-19. Nesse período, o presidente brasileiro se posicionou contra as medidas de isolamento social e fez a defesa de medicamentos sem eficácia para o tratamento da Covid-19, o que gerou dificuldades para o combate da epidemia no país. Visando estudar as estratégias de comunicação adotadas por Bolsonaro durante o período inicial da pandemia, o estudo realizou uma análise em dois níveis: (i) análise de tópicos de todas as publicações no período; e (ii) análise de conteúdo das 100 mensagens mais retuitadas. Os resultados indicam que a estratégia de comunicação populista, evocando emoções de raiva e com porcentagem relevante de desinformação, produz os conteúdos que são mais compartilhados por seus seguidores.

O posicionamento das pessoas em torno de questões sociais e políticas é muitas vezes realizado via mensagens postadas nas mídias sociais. Prever esse posicionamento sem a ajuda de rotulações manuais pode ser uma tarefa desafiadora. Utilizando um estudo de caso específico, a saber, a CPI da Covid-19, este artigo propõe um método para detectar e quantificar o posicionamento de usuários do Twitter em relação a um tema politicamente controverso e polarizado. Por meio do uso de abordagens computacionais combinadas com fatores sociais, como homofilia e estrutura de rede, foi possível rotular automaticamente 98% dos usuários presentes nas bases de dados estudadas, com pouquíssima intervenção humana, bem como categorizar suas posições por meio de uma pontuação de valência de posicionamento e duas métricas complementares: grau de equilíbrio e engajamento.

This chapter addresses the creation of political conflict on Twitter in a comparative study between Brazil and Spain. Based on an analysis of the political debate on dealing with two countries' health crises, it analyses the most retweeted messages published during the first week of vaccination in Europe and the Americas. Firstly, it analysed the general characteristics of the online debate on the immunisation of COVID-19. Secondly, it carried out an analysis of information disorder in each country. Although governmental positions in both countries are opposed, the results allow establishing common patterns of polarized profiles in both countries that question the management of the pandemic. It can be seen how political polarization is shaped as a characteristic of disinformation in both countries. That reveals that, after the health crisis, there is a crisis of democratic institutions that impact public health actions, but specifically to combat COVID-19.

O artigo tem por objetivo analisar os ataques ao sistema eleitoral brasileiro nas eleições de 2022 no Twitter. Por meio de uma abordagem interdisciplinar e o emprego de ferramentas e técnicas computacionais de rotulação automatizada de perfis e análise de linguagem natural, o artigo identificou os principais tipos de discursos hostis e o posicionamento político dos perfis que produziram conteúdos com hostilidade contra as urnas eletrônicas, o Tribunal Superior Eleitoral (TSE) e os magistrados no tribunal. Os dados apontam que perfis governistas (bolsonaristas) produzem maior número de conteúdos hostis, principalmente com xingamentos contra as urnas eletrônicas e ataques com comentários negativos ou de ódio direcionado à identidade dos ministros do TSE.

Este trabalho faz parte de um estudo mais amplo sobre colaboração científica no sistema de universidades públicas brasileiras. Aqui o principal objetivo é caracterizar a adoção de práticas interdisciplinares no universo das universidades federais brasileiras. Tomando como referência o período de 1997 a 2007, uma primeira seleção de 8.948 artigos científicos foi extraída para análise, todos eles indexados no sistema WebQualis criado pela Capes (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal do Ensino Superior) e/ou indexados na Web of Science do International Institute for Scientific Information (ISI). Em seguida, foi selecionada uma amostra de 1.206 artigos, apontados nessas bases como inter ou multidisciplinares e escritos em coautoria por pesquisadores pertencentes a diferentes instituições. Usando indicadores bibliométricos e recursos da análise de redes sociais, foi possível detectar e visualizar redes de colaboração interdisciplinar e, com base nesse conjunto de artigos, fazer um primeiro retrato das práticas de interdisciplinaridade no Brasil.