Comentários
Análise mensal consolidada dos comentários públicos coletados no Instagram dos pré-candidatos. Não é pesquisa eleitoral nem intenção de voto, mas apenas um recorte do debate através de Natural Language Processing (Processamento de Linguagem Natural). Veja Metodologia para detalhes sobre o pipeline NLP em múltiplas etapas e limitações.
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Volume diário
Linha tênue · média móvel 7d em destaqueParticipação no debate
Participação diária no total de comentários do recorteÁrea 100% empilhada: mostra a participação relativa de cada candidato no volume diário de comentários observados. Não representa intenção de voto.
Cauda longa dos comentários
Rank dos posts × comentários · escala logEvidencia a dependência de poucos posts muito comentados. Quanto mais abrupta a queda, maior a concentração do debate em virais.
Tendência intra-mês
Regressão linear simples sobre os 30 diasO slope é o coeficiente angular de uma regressão linear simples ajustada sobre os comentários diários do mês — mede a inclinação média da curva (positivo = conversação crescendo, negativo = esfriando). A média é o volume diário médio no período. A classificação (subindo/estável/descendo) usa o slope relativizado pela média, com limiar de ±3% — assim a leitura independe da escala absoluta de cada candidato. Não é projeção eleitoral.
Mix tipológico
Apoio · ataque · crítica · mobilização · outrosConcentração de engajamento
HHI · Top-1 · Top-3 · GiniSíntese executiva
Achados interpretativos por candidato · NLPQualidade do pipeline
Concordância com anotação manual · κ de Cohen · Validação NLPSaldo de sentimento
Distribuição positivos / neutros / negativos por candidatoSentimento dos discursivos
Apenas comentários argumentativosEvolução temporal do saldo
Saldo diário (positivos − negativos) ÷ total × 100Saldo positivo = predomínio de manifestações favoráveis no dia. Linha suave = média móvel de 5 dias (MM5); traço fino = valor bruto diário. Candidatos com poucos comentários diários (base pequena) exibem maior volatilidade — variações entre −100% e +100% são estatisticamente esperadas nesses casos.
Mapa tema × candidato
Heatmap · saldo de sentimento por temaIronia por candidato
Distribuição dos níveis de ironia detectadosIronia inverte a polaridade aparente: um comentário lexicalmente positivo ("parabéns, hein...") pode ser pragmaticamente um ataque. Detecção por sinais lexicais convergentes (NLP).
Inversão pragmática
Heatmap ironia × sentimento aparenteTemas com mais ironia
% de comentários irônicos por temaPara cada tema, qual o percentual de seus comentários classificados como irônicos (provável ou alto). Como um mesmo comentário pode ser associado a mais de um tema (multilabel temático), as porcentagens são independentes por tema e a soma entre temas pode ultrapassar 100% — cada barra é uma medida intra-tema, não uma partição do total.
Radar temático
Top 10 temas · % no candidatoSentimento por tema
Saldo (positivos − negativos) por tema, por candidatoSaldo negativo em "Crítica/oposição" é metodologicamente esperado: comentários classificados nesse tema carregam por natureza sentimento negativo. O gráfico mede o sentimento dentro de cada tema, não a valência do tema em si.
Rede candidato ↔ tema
Grafo bipartido · arestas tóxicas em vermelhoCada aresta = comentários daquele candidato classificados naquele tema. Espessura proporcional ao volume. Vermelho indica taxa de conflito > 5%. Arraste os nós para reorganizar.
Métricas estruturais da rede candidato-tema
Grau ponderado · centralidade de intermediação · modularidade LouvainFluxo tema → sentimento
Sankey · espessura = volume de comentáriosDiversidade temática por post
Entropia de Shannon × nº de temas distintos · bolha = comentáriosPosts no canto superior direito geram debates mais diversos e amplos. Posts à esquerda concentram a discussão em poucos temas.
Top entidades por candidato
Pessoas, lugares e organizações mais citadas nos comentáriosTemas emergentes
Clusters semânticos candidatos a novo eixo temático · (scikit-learn)Radar de toxicidade
6 dimensões lexicais · % por candidatoToxicidade aqui é detecção lexical — termos e padrões, não compreensão semântica.
Toxicidade por tema
Perfil tóxico por tema · % entre dimensões (exclui "sem indício")Fluxo tema → nível de toxicidade
Sankey · espessura = volume de comentáriosTop termos tóxicos por candidato
Detecção lexical · categoria agrupadaTermos centrais
Top 20 termos empilhados por candidatoRede termo-termo por candidato
Coocorrências · cor indica candidatoRede termo-termo geral (agregada)
Top 200 arestas · cores = comunidades LouvainRede agregada de todos os candidatos. Cores diferentes indicam comunidades detectadas pelo algoritmo Louvain — grupos de termos que coocorrem mais entre si do que com o resto da rede.
Métricas estruturais — rede termo-termo
Grau ponderado · centralidade de intermediação (Brandes) · modularidade LouvainComentários × likes
Engajamento relativo no cliente · cada ponto é um postPontos com muitos comentários e poucos likes podem indicar controvérsia; muitos likes e poucos comentários indicam aclamação silenciosa. Leitura exploratória.
Top posts gatilho
Ranking por score composto · hover no shortcode mostra detalhesT90 — Tempo até 90% dos comentários
Histograma · bins de tempo · timestamp real por comentárioTempo (em horas) entre o primeiro comentário e o instante em que 90% do total já foi acumulado. T90 baixo = debate se exaure rápido; T90 alto = engajamento sustentado.
T90 — Boxplot por candidato
Min · Q1 · mediana · Q3 · max · outliersDistribuição em quartis do tempo até 90% dos comentários. A caixa central contém a metade dos posts (Q1 a Q3); a linha mediana divide a amostra ao meio. Os "bigodes" marcam o intervalo típico (1,5×IQR); pontos vermelhos isolados são outliers — posts cuja conversação se prolongou muito além do padrão do candidato.
P90 do volume horário
Percentil 90 de comentários por hora-do-dia ao longo do mêsMostra em quais horários o engajamento de pico costuma se concentrar. Picos noturnos costumam indicar mobilização orgânica; picos no horário comercial podem indicar coordenação.
Alertas discursivos
Picos de volume · posts gatilho · comportamento coordenável · risco discursivoCurva de concentração (Lorenz)
% dos posts × % acumulada dos comentáriosLinha diagonal = engajamento distribuído de forma homogênea. Quanto mais a curva se afasta da diagonal e se aproxima do canto inferior direito, maior a concentração: poucos posts respondem pela maior parte dos comentários.
Cauda longa e dependência de virais
Mediana · P90 · Gini · razão máx/medianaGini próximo de 1 = engajamento concentrado em poucos posts (depende de virais). Razão alta = grande dependência de um único post viral.
Ranking dos posts mais comentados
Top 50 posts · % acumulada do totalDiscursivos vs reações curtas
% comentários por tipo de manifestaçãoPadrões coordenáveis
Distribuição dos usuários sinalizados como "muito alto""Coordenável" indica compatibilidade com mobilização coordenada (repetição textual, rajada temporal, superparticipação), não prova de coordenação.
Top 20 usuários sinalizados
Pseudonimizados · ordenados por score de anomaliaRanking de hiperativos
Top 20 por volume de comentários · pseudonimizadoPrincipais vs replies
Comparativo por tipo de comentárioResumo semiótico
Ocorrências simbólicas · comentários únicos · densidadeUm mesmo comentário pode conter múltiplos signos. Por isso, ocorrências simbólicas não equivalem a comentários únicos; a densidade é normalizada por 1.000 comentários.
Emojis mais usados
Top 20 · empilhado por candidatoHashtags mais usadas
Top 20 · empilhado por candidatoMenções mais recorrentes
Top 20 menções · abordagem comparativa por candidatoDensidade semiótica
Hashtags · emojis · menções · sinais por 1.000 comentáriosRede de coocorrências semióticas
Símbolos que aparecem juntos no mesmo comentárioAresta significa coocorrência no mesmo comentário, não causalidade nem coordenação. O peso indica quantos comentários contêm o par de símbolos.
Semiótica por post
Posts com maior densidade simbólica e federalizaçãoÍndice de federalização simbólica
Sinais nacionais e identitários por 1.000 comentáriosMede ocorrências de signos que deslocam a disputa estadual para chaves nacionais ou identitárias. Não mede adesão eleitoral.
Localismo × nacionalização
Escopo simbólico dos marcadores encontradosFunção discursiva das hashtags
Mobilização · identidade · ataque · território · agendaFunção pragmática dos emojis
Apoio · deboche · raiva · valores · nacionalismoFederalização simbólica
Sinais 22, 13 e bandeira BR por candidatoSinais de federalização: número 22 (referência simbólica a Bolsonaro), número 13 (referência a Lula/PT) e bandeira do Brasil 🇧🇷. Indicador de quanto a disputa estadual é enquadrada em chave nacional pelos comentaristas.
Grafo bipartido · comentaristas ↔ candidatos
Force layout · comentaristas pseudonimizados conectados aos candidatosCada ponto é um comentarista pseudonimizado. As arestas ligam usuários aos candidatos onde comentam, com largura proporcional ao volume. Visualização exploratória de copresença discursiva.
Exclusividade por candidato
Card sintético · % de comentaristas exclusivosExclusividade por candidato
Gráfico · exclusivos vs atravessadoresAtravessadores discursivos
Card sintético · usuários que cruzam 2+ candidatosTop atravessadores
Usuários que comentam em 2+ candidatosComunidades (Louvain)
Top 15 comunidades por tamanho · candidato dominanteCopresença entre candidatos
Usuários compartilhados entre candidaturasMétricas de replies e centralidade operacional
Indegree · outdegree · componentes conversacionaisPrincipais vs replies
Distribuição comparativa por tipo de comentárioComparação entre comentários principais e respostas. Não é inferência de intenção de voto; trata-se de uma leitura de engajamento discursivo observado nos comentários.