Mapping COVID-19 information and political dynamics on X/Twitter through graph-embedding cartography of large retweet networks
- 13 de jul.
- 1 min de leitura
Atualizado: 29 de jul.
Applied Network Science
Este artigo examina a comunicação política no X/Twitter brasileiro durante os primeiros meses da pandemia de COVID-19, um período marcado por tensões entre autoridades federais, governadores estaduais e atores da mídia. Consideramos como a plataforma reflete a circulação de narrativas relacionadas às políticas públicas, incluindo posições controversas, como o tratamento precoce com hidroxicloroquina.
Para apoiar a análise de dados de interação em larga escala, construímos uma rede de retuítes (março–junho de 2020) e aplicamos uma abordagem de mapeamento baseada em graph embeddings, combinada com agrupamento topológico (topological clustering). Esse método foi desenvolvido para possibilitar a exploração visual de redes muito grandes, cuja análise e interpretação seriam, de outra forma, computacionalmente custosas. Ao organizar a rede em regiões de influência, a abordagem oferece uma visão estruturada dos padrões de interação entre diferentes grupos de atores.
Os resultados ilustram como conteúdos da mídia e conteúdos hiperpartidários ocupam regiões distintas da rede e como os padrões de interação evoluem em torno de atores políticos centrais ao longo do período analisado.
Como citar: Thiago Ciodaro, Victor do Carmo, Felipe Ferreira et al.
(2026): Mapping COVID-19 Information and Political Dynamics on X/Twitter Through Graph-Embedding Cartography of Large Retweet Networks, Applied Network Science. DOI: 10.1007/s41109-026-00810-6.
