O levantamento analisou, por meio de métodos computacionais, 282 milhões de publicações no Twitter (atual X) feitas entre julho e dezembro de 2022. Segundo os pesquisadores, a aproximação do pleito coincidiu com a intensificação do uso de termos pejorativos vinculados à palavra “nordestino”. Em outubro, mês dos dois turnos da eleição, a proporção de postagens que mencionavam o Nordeste foi três vezes maior do que nos meses anteriores.

O estudo recebeu financiamento da FAPESP e teve seus resultados publicados em artigo na revista científica GEMInIS.

Padrões além da percepção humana

Para identificar essas tendências, a equipe utilizou técnicas de processamento de linguagem natural (PLN), área da inteligência artificial voltada à análise automática de grandes volumes de texto. Foram aplicadas quatro abordagens computacionais complementares, com destaque para o algoritmo Word2Vec, que mede a proximidade semântica entre palavras.

De acordo com os autores, o algoritmo estabelece o grau de associação entre termos em uma escala de 0% (nenhuma relação) a 100% (significado semântico equivalente). A técnica permite verificar quais palavras aparecem com maior frequência em um mesmo contexto. Assim, quando termos como “nordestino” e “ingrato” são recorrentes em textos próximos, o sistema identifica e quantifica essa relação, sem emitir juízos de valor sobre o conteúdo analisado.

Os resultados indicaram uma progressão temporal clara. Em julho de 2022, predominavam associações com palavras neutras ou de caráter geográfico, como “sertão”, “interior” e nomes de estados. Em setembro, o termo “pobre” passou de 57% para 67% de associação com “nordestino”. Já em outubro, surgiram pela primeira vez palavras de conotação pejorativa, como “ingrato”, com 64% de associação, e “analfabeto”, com 59%.

Segundo os pesquisadores, essas palavras não foram previamente definidas no estudo, mas emergiram da própria análise dos dados. Para a equipe, isso indica que os textos coletados associam, de forma recorrente, nordestinos e o Nordeste brasileiro a estereótipos negativos.

Padrão histórico

As conclusões do estudo dialogam com dados da ONG Safernet, que atua em cooperação com o Ministério Público Federal. De acordo com a organização, 2022 marcou o terceiro ano eleitoral consecutivo de crescimento significativo de crimes de ódio on-line. Além da xenofobia, que liderou o ranking com alta de 821%, também houve aumento de casos de intolerância religiosa (522%) e misoginia (184%).

Os pesquisadores observam que o preconceito regional direcionado aos nordestinos configura uma forma de xenofobia contemporânea no Brasil, sustentada por estereótipos históricos que remontam ao final do século 19 e se relacionam a fatores climáticos, econômicos e migratórios.

No campo jurídico, o estudo aponta que a aplicação da Lei nº 7.716/1989 (Lei Antirracismo) a episódios de xenofobia regional ainda é limitada. Para os autores, as evidências quantitativas reunidas podem contribuir para o debate sobre a regulação das plataformas digitais e o aprimoramento de políticas de moderação de conteúdo.

Segundo a pesquisa, as redes sociais dispõem de tecnologias capazes de identificar conteúdos problemáticos, semelhantes às utilizadas na detecção de violações de direitos autorais. A adoção dessas ferramentas no enfrentamento aos discursos de ódio, no entanto, depende de decisões corporativas e de marcos regulatórios.

*Com informações da Agência Fapesp.