Crédito:Domínio Público CC0 Os membros do Congresso tendem a utilizar uma linguagem mais politicamente polarizadora em fóruns com maior probabilidade de atrair uma audiência nacional, de acordo com um novo estudo co-escrito por um investigador de políticas públicas da Universidade de Massachusetts Amherst. As conclusões fornecem novas perspectivas sobre a retórica ideológica e política, especialmente nas redes sociais, e ilustram que avaliar as opiniões dos políticos com base num único local é insuficiente.
O estudo foi publicado na revista Political Research Quarterly .
Kelsey Shoub, professora assistente de políticas públicas na UMass Amherst, descobriu que as posições dos legisladores muitas vezes mudam dentro dos limites do que é aceitável dentro do seu respectivo partido político, com base no local. Em uma análise de tweets oficiais, postagens no Facebook, boletins eletrônicos, comunicados à imprensa e discursos de um minuto no plenário da Câmara para o 116º Congresso dos EUA, a pesquisa mostra que, em média, os membros usaram uma linguagem mais polarizadora em postagens nas redes sociais e a linguagem menos polarizadora. linguagem em boletins informativos e discursos no plenário.
“Embora seja fácil separar Democratas e Republicanos analisando as suas declarações nestas plataformas, as suas posições intrapartidárias variam dependendo do meio que utilizam”, diz Shoub. “Isso ajuda a explicar o culto de alguns membros que usam as redes sociais para oferecer opiniões inflamadas sobre questões nacionais.”
O 116º Congresso (3 de janeiro de 2019 a 3 de janeiro de 2021) abrangeu as eleições presidenciais de 2020, quando o partidarismo estava em plena exibição, diz Shoub. Embora os membros do Congresso sejam mais propensos a desviar-se dos líderes dos seus partidos e a exibir menos partidarismo durante as eleições intercalares, ela espera que a retórica política nas redes sociais aumente no período que antecede o dia das eleições de 2024.
Para chegar às suas descobertas, Shoub e os coautores Jon Green da Duke University, Rachel Blum da University of Oklahoma e Lindsey Cormack do Stevens Institute of Technology usaram a regressão inversa multinomial, uma técnica de aprendizado de máquina, para analisar quase 800.000 declarações publicamente disponíveis por 440 legisladores nos cinco locais. Cada declaração foi pontuada com base no uso de linguagem partidária em relação a outras declarações naquele local.
Somando-se à compreensão da polarização política, o estudo baseia-se em pesquisas que documentaram que os legisladores muitas vezes se apresentam de maneiras diferentes a diferentes círculos eleitorais durante a campanha. Por exemplo, um membro com uma presença nacional descomunal pode usar uma retórica mais extrema nas redes sociais, mas comunicar uma mensagem mais moderada aos eleitores em boletins electrónicos ou aos colegas no plenário da Câmara.
“Se você usar apenas as redes sociais, o mundo parecerá muito pior do que realmente é. É por isso que devemos olhar para vários locais para obter uma imagem mais completa”, conclui Shoub. “Dito isto, é muito fácil identificar democratas e republicanos apenas olhando para as suas declarações em qualquer um dos locais que estudamos”.
