Quais foram as pautas dos veículos de imprensa durante o governo Bolsonaro?

19/09/2023 por Nathalia Garcia

Quais foram as pautas dos veículos de imprensa durante o governo Bolsonaro?

Análise  desenvolvida pelo colaborador Augusto Coutinho

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Não é de hoje que há um profundo interesse na investigação da relação entre a mídia e política. Isso porque, de fato, são objetos que possuem influências mútuas, além de que, entendendo sua relação, entende-se parte significativa da tonalidade que um governo adotou frente a uma importante dimensão: os veículos de imprensa. Com isso, debruçar sobre esse tipo de temática é, sem dúvida, essencial para a compreensão do cenário político.

 

Com o passar do tempo, novas técnicas surgem justamente com o intuito de aprimorar e dar mais precisão ao entendimento dessa influência de um campo em outro, e a modelagem de tópico é uma das abordagens que mais se encaixam nesse tipo de problemática.

 

A modelagem de tópico é uma das técnicas utilizadas na mineração de dados e possui como objetivo processar um conjunto de dados textuais e retornar tópicos. A depender do algoritmo utilizado esse processamento ocorrerá de determinada forma. Aqui, será utilizado o LDA, um modelo que entende cada documento como uma combinação de tópicos, onde o tópico será uma combinação de termos. No fim, o que o modelo resultará é um conjunto de termos que apareceram de forma associada ao longo dos textos, podendo-se a partir disso dar nomes aos tópicos.

Ilustração da nuvem de palavras de todas as notícias coletadas

Com isso em mente, a ideia deste pequeno escrito é apresentar os tópicos utilizados pela imprensa online ao longo dos quatro anos de governo do ex-presidente Jair Bolsonaro.

 

Para isso, foi feita, usando um scraper (script feito em linguagem R para raspar informações), a coleta dos 100 resultados mais “relevantes” na semana do Google após pesquisar o termo “jair bolsonaro”, durante os quatro anos de mandato. No total, foram 19.2 mil resultados analisados pelo modelo. Entende-se por resultados, o título, site e a url do portal que publicou a notícia. Quanto à quantidade de tópicos, entendeu-se que 10 categorias era o número que melhor agregava melhor todos os termos, de modo a se ter tópicos mais coesos e que de fato transmitisse uma ideia do que foi tratado por um conjunto de notícias.

 

Vale mencionar que O Globo (1.2 mil), G1 (1 mil), Poder360 (951), Carta Capital (894), e Veja (838) foram os sites que mais apareceram enquanto relevantes para o buscador. Dos sites que notadamente apresentaram um editorial mais próximo do antigo governo, cabe destacar o Pleno News (110), Jovem Pan (90) e o Jornal da Cidade Online (2).

 

Os tópicos

É de se imaginar que há uma variedade temática que um governo pode promover, e durante a gestão Bolsonaro não foi diferente. De forma rápida, pode-se observar que os tópicos que o modelo resultou foram: pandemia/vacina, família do ex-presidente (Michelle, Eduardo, Flávio e Carlos Bolsonaro), projetos enviados ao Congresso Nacional, declarações do ex-presidente, política externa, eventos e participações diversas, eleições presidencial e do congresso e questões ministeriais.

Ilustração da nuvem de palavras do tópico sobre vacina

Quanto às vacinas, o que se pode observar é a relação com a hidroxicloroquina, remédio bastante indicado. Matérias que noticiavam compra, falta e polêmicas envolvendo vacinas também foram destaque dentro da temática. Seja o atraso na compra da vacina, medidas adotadas pelo ex-ministro Eduardo Pazuello até os desdobramentos da CPI da Pandemia, todos foram eventos bastante publicados, com o tópico ocupando cerca de 15% de todo o conteúdo temático publicado.

 

Outra temática bastante discutida durante o governo Bolsonaro foi a família do ex-presidente. Todos os integrantes foram bastante mencionados em diversas matérias dos jornais de maior relevância no Google.

Ilustração da nuvem de palavras dos tópicos sobre a família do ex-presidente

Seja a ex-primeira-dama ou os filhos do ex-presidente, todos foram alvos de notícias, na maioria das vezes, em teor crítico à postura, ações ou supostos esquemas envolvendo a família do ex-chefe do Executivo.

Ilustração da nuvem de palavras dos tópicos sobre o Congresso Nacional

Outro tópico que o modelo apresentou foi o que abarcou a relação do antigo governo com o Congresso Nacional. Para além das questões de eleições das Casas – o que mereceu um tópico à parte –, o tópico que abordou principalmente as reformas (tributária, ministerial, administrativa e agrária), o auxílio emergencial e a LDO. No tópico sobre as eleições, por sua vez, a questão foram os apoios e os acordos feitos em torno da eleição de um ou outro presidente – notadamente, Arthur Lira (PP/AL) e Baleia Rossi (MDB/SP).

 

Ainda, a imprensa online noticiou declarações diversas do presidente, indo desde falas com relação às vacinas, covid e pandemia até defesas de acusações e comentários sobre tramitação de projetos no Congresso. Quanto à política externa, o principal ator foi o ex-presidente Donald Trump e suas relações com a política internacional de Bolsonaro.

 

Quanto ao corpo ministerial, foram publicadas notícias diversas tratando desde o ex-ministro Sérgio Moro, da Economia, Paulo Guedes, da Saúde, Eduardo Pazuello, e da Educação – nesse caso, o ministério.

Ilustração da nuvem de palavras dos tópicos sobre o corpo ministerial

Sobre a eleição presidencial, o grande destaque foi o atual presidente Lula. Aqui foi tratado desde momentos das eleições, debates e ideias até acusações entre os candidatos – principalmente entre Lula e Bolsonaro.

 

No fim, pode-se perceber o quanto foi extensa a quantidade de temas e, ainda que a modelagem de tópico coloque toda essa variedade em uma quantidade limitada de tópicos, é possível entender quais foram os principais. Notadamente, a família do ex-presidente, articulações com o Congresso, a pandemia, questões ministeriais e as eleições foram as mais debatidas, pois estavam dentre as mais relevantes – de acordo com o Google.

 

Sem dúvidas a técnica de modelagem de tópicos é uma das várias que surgem para preencher essa lacuna que aparece quando se faz qualquer referência à análise textual, trazendo uma série de artifícios para auxiliar na análise e dar-nos parâmetros mais seguros de análise.