p A atividade de Donald Trump no Twitter durante as primárias presidenciais de 2016 foi amplamente composta por tweets caracterizados pela competição. Ele se concentrou no desempenho, estilo, ataques pessoais e sua posição nas pesquisas. p Os pesquisadores de comunicação referem-se a este tipo de mensagem política como um quadro de estratégia, que usa fundamentalmente a linguagem da guerra, e as realidades imediatas de ganhar ou perder, para entregar seu ponto. Quadros de problemas, entretanto, lidar com a política, tomando uma decisão, e identificar problemas e propor soluções.

p Não está surpreso com a natureza dos tweets de Trump? Tem mais.

p Entre os outros grandes aspirantes a republicanos, apenas John Kasich, o último do campo GOP originalmente lotado ainda de pé antes de Trump ir para a convenção como o candidato presumido do partido, enfatizou a estratégia sobre os problemas, de acordo com um novo estudo realizado por pesquisadores da University at Buffalo e da Georgia State University.

p Os pesquisadores usaram uma nova ferramenta que desenvolveram recentemente para analisar todos (sim, todos) dos mais de 22, 000 tweets enviados por candidatos presidenciais republicanos durante as primárias de 2016.

p As descobertas publicadas no Jornal Internacional de Comunicação em 22 de setembro, 2019 (Volume 13) também mostra que o enquadramento dos candidatos é dinâmico ao longo do tempo. Por exemplo, quadros de problemas tornam-se mais proeminentes em torno de debates na televisão, enquanto a estratégia retoma seu controle conforme o dia da votação se aproxima.

p A pesquisa, com os insights fornecidos por seu método inovador, está fornecendo um vislumbre nunca antes visto da genética amplamente inexplorada da atividade dos políticos no Twitter em um momento em que sites de mídia social invadem e se preparam para eclipsar o papel de longa data da televisão de definir candidatos presidenciais para o eleitorado americano.

p "A cada volta das eleições, mais e mais pessoas estão obtendo suas informações diretamente dos candidatos por meio de plataformas como o Twitter, "diz Yotam Ophir, um professor assistente no Departamento de Comunicação da UB, co-autor do estudo com Dror Walter, professor assistente no estado da Geórgia.

p "O Twitter dá aos candidatos mais controle e agência sobre sua mensagem do que a mídia de massa tradicional - mas sabemos pouco sobre o que os políticos fazem com esse poder."

p O controle, Ophir menciona, deriva do fato de que o Twitter não tem nenhuma das funções de controle dos meios de comunicação de massa tradicionais. Os titulares de contas são editores de informações, e seu conteúdo é uma questão de escolha pessoal, e não dos julgamentos editoriais da televisão, jornal ou rádio.

p Enquadramento da estratégia, Contudo, vem com um custo. Ophir diz que pesquisas mostram que ele tem consistentemente efeitos prejudiciais no processo democrático, pois tende a aumentar o cinismo entre os eleitores.

p E assim como a mídia tradicional nas últimas décadas tem focado a estratégia em detrimento dos problemas, de acordo com Ophir, assim também foram as duas entradas do GOP de maior sucesso na corrida - Kasich e Trump, o último dos quais teve o maior volume de atividade durante as primárias e usou o menor número de tweets relacionados a questões.

p Mas quem pode analisar todos esses 22, 000 tweets? Ninguém, na realidade. Os dados chegam tão rapidamente e em tal torrent que a análise manual é impossível. É por isso que Ophir e Walter desenvolveram sua análise de redes de modelos de tópicos (ANTMN), que é capaz de processar o que está além do alcance humano.

p "No passado, se você quiser saber como os políticos usam o Twitter, você provavelmente encontrará uma amostra representativa de uma centena de tweets, ou uma quantidade que poderia ser lida em algum período de tempo razoável, e codificá-los manualmente, "diz Ophir." Os humanos são bons em ler textos individuais, mas não tão bom em ler milhares de textos e discernir os padrões. "

p A modelagem de tópicos pode lidar com big data e analisar indutivamente o conteúdo temático.

p "Indutivo é importante, porque não estamos dizendo ao algoritmo o que esperamos encontrar, "diz Ophir." É um aprendizado não supervisionado e o algoritmo identifica padrões por conta própria, reunindo listas de distribuição de palavras que tendem a aparecer juntas. "

p A deficiência da modelagem de tópicos é sua especificidade.

p "Um dos tópicos desta análise pode ser, 'Trump ataca a mídia, 'mas isso é muito específico para aprender qualquer coisa sobre os outros candidatos, "Ophir diz.

p Para resolver essa limitação, assim que terminarem a modelagem do tópico, Ophir e Walter fazem uma análise de rede onde tratam cada tópico como um nó em uma rede.

p "Assim como você pode analisar uma rede de mídia social e ver quem é amigo de quem, ou veja comunidades de amigos do trabalho ou da escola, ANTMN vê associações e cria grupos de tópicos. Nesse caso, ele encontrou estratégia e problema - por conta própria e não porque o programamos para procurar esses dois, "Ophir diz.

p A análise primária de 2016 está entre as etapas iniciais para esta ferramenta e os pesquisadores ao analisar conjuntos de dados complicados e aplicar o que foi aprendido a questões teóricas importantes.

p "Agora temos uma visão do sistema político que não tínhamos, "diz Ophir." Os únicos dois candidatos que ignoraram quase totalmente as questões foram os dois últimos na corrida republicana. "

p Para 2016, Ophir diz que os republicanos, com os 12 principais candidatos do partido, forneceu ao estudo um conjunto de dados mais rico do que o escasso campo democrata, mas ele ainda tem planos maiores para o futuro.

p “Continuamos desenvolvendo o método. Queremos testá-lo em maior escala, e queremos ver os efeitos, "diz ele." Presumimos que os efeitos do enquadramento da estratégia nas redes sociais são iguais aos dos meios de comunicação de massa, mas pode não ser o caso. Não sabemos neste momento. "

p O certo é que Ophir e Walter usarão seu método para analisar a próxima corrida presidencial.

p "Estaremos usando em 2020, "Ophir diz.