O GPS Ideológico, ferramenta da Folha que acompanha a discussão política no Twitter, passou por atualização em 2022.

Para o posicionamento ideológico, a referência passa a ser a lista de 614 parlamentares que atuaram na legislatura atual e têm contas ativas.

Eles são agrupados a partir da tendência de seus seguidores seguirem os mesmos perfis na rede. Funciona assim: se dois parlamentares são seguidos por um grupo semelhante, ficam mais próximos. Se seus seguidores são muito distintos, eles se afastam e são posicionados em polos mais distantes.

Em seguida, são inseridos na reta os demais 1.520 influenciadores, que se posicionam de acordo com a afinidade de seus seguidores e os seguidores dos parlamentares. Se os seguidores de Anitta também seguem Marcelo Freixo (PSB), por exemplo, ela terá posição semelhante à dele — nesse caso, à esquerda.

Os 1,8 milhões de seguidores foram divididos em 20 grupos (cada um com 5% do universo estudado), também do mais à direita ao mais à esquerda. A separação em grupos menores permite que sejam feitas análises mais focadas em cada espectro.

A mesma lógica foi aplicada para a esquerda e para o centro.

Só foram considerados para o posicionamento dos parlamentares seguidores que seguem ao menos três congressistas.

Para o posicionamento dos seguidores, foram considerados aqueles que seguiam ao menos cinco influenciadores (e ao menos 20 perfis no total), tuitaram nos últimos 6 meses, tinham contas abertas e tinham 200 posts, sendo pelo menos 25% deles em português.

As informações do Twitter foram coletadas de junho a setembro. Ao todo, foram incluídos na análise 2.134 influenciadores ligados à política.

Abaixo, confira a metodologia completa.

Metodologia

1. Foi elaborada uma lista com os perfis do Twitter de influenciadores políticos. Foram considerados perfis das seguintes categorias:

• Pessoas que ocuparam cargo de senador na legislatura atual;
• Pessoas que ocuparam cargo de deputado federal na legislatura atual;
• Membros e ex-membros do STF;
• Governadores e ex-governadores desde 2020;
• Prefeitos e ex-prefeitos de capitais desde 2020;
• Ministros e ex-ministros desde 1994;
• Candidatos a prefeito de capitais em 2020;
• Candidatos a presidente em 2018 e em 2022;
• Candidatos a governador em 2022;
• Estatais e autarquias do Governo Federal;
• Perfil dos partidos;
• Perfis de meios de comunicação;
• Jornalistas e economistas brasileiros que provocam mais engajamento e que falam sobre temas política;
• Perfis que falam sobre política e são seguidos 65% mais por perfis de esquerda do que de direita (e vice-versa). Nesse caso se usou a métrica do GPS Ideológico de 2020 para classificar os seguidores à direita e à esquerda

2. Foi obtida a lista de seguidores dos influenciadores

3. Foram coletadas as informações dos 41.108.792 seguidores dos influenciadores

4. Para considerar somente seguidores ativos, foram removidos seguidores que:

• Tinham conta bloqueada; 2.836.733 (7%) não passaram nesse filtro
• Seguiam menos de 20 contas; 6.026.637 (15%) não passaram nesse filtro
• Não tinham postado nos últimos 180 dias; 21.585.785 (52%) não passaram nesse filtro
• Tinham menos de 200 posts no perfil; 34.451.897 (84%) não passaram nesse filtro

No total, 2.928.396 (7%) dos usuários passaram em todos os filtros.

5. Desses influenciadores foram analisados os últimos 200 posts e, a partir deles, foram removidos usuários que:

• Tinham menos de 25% dos posts em português
• Tinham mais de 95% de chance de serem bots segundo a função tweetbotornot do pacote de mesmo nome da linguagem programação R.

6. Foram removidos da lista de influenciadores os não parlamentares que tinham menos de 10 seguidores válidos;

7. Foi feita uma matriz binária de adjacência entre os influenciadores e seguidores, ou seja, uma tabela em que cada coluna representa um influenciador e cada linha um seguidor. Os valores são 1 (quando o usuário segue a conta) ou 0 (quando não segue);

8. A partir da conta dos parlamentares com pelo menos três seguidores na matriz, calculou-se a posição ideal deles utilizando análise de correspondência com a função CA do pacote tweetscores da linguagem de programação R.

9. Com a mesma função se projetou sobre essa dimensão as demais contas de influenciadores políticos;

10. Usando o resultado da função tweetscores, utilizou-se a função supplementaryRows do mesmo pacote para projetar a posição de seguidores que seguiam pelo menos cinco influenciadores (1.829.531 dos seguidores; 4,5% dos seguidores obtidos inicialmente).

11. Para visualização, foram retirados políticos que não tinham ao menos 10 seguidores ou não políticos com menos de 5.000 seguidores.