Equalização e normalização nos estados brasileiros: mídias digitais e as eleições para a Câmara dos Deputados em 2022Resumos
A eleição de 2018 trouxe novo recorde de renovação à Câmara dos Deputados. Quatro anos depois, 64% dos eleitos eram novatos ou estavam no fim do primeiro mandato. Essa renovação ocorreu em meio ao surgimento de atores políticos não tradicionais fortemente relacionados com as mídias digitais. Nesse contexto, o objetivo deste artigo é analisar como esse grupo renovador se relacionou com as ferramentas on-line no pleito de 2022. Fazemos isso a partir do debate equalização/normalização, que discute os efeitos das mídias digitais sobre a competição eleitoral. Investigamos as campanhas digitais do grupo renovador procurando sinais de equalização, a partir da análise estatística de interações nas mídias sociais e do investimento em anúncios digitais. Nossos resultados mostram que, em geral, a renovação está relacionada às mídias digitais, mas nem toda renovação pode ser considerada equalização.
equalização; Câmara dos Deputados; Brasil; eleições 2022; mídias digitais
Abstract
The 2018 election brought a record renewal to the Chamber of Deputies. Four years later, 64% of those elected were newcomers or at the end of their first term. This renewal occurred amid the emergence of non-traditional actors strongly related to digital media. The objective of this article is to analyze how this new group related to online tools in the 2022 election. We do this based on the equalization/normalization debate, which discusses the effects of digital media on electoral competition. Thus, we investigate the digital campaigns of the renovative group, looking for signs of equalization through statistical analysis of social media interactions and the investment in digital ads. Our results show that, in general, renewal is related to digital media, but not all renewal can be considered equalization.
equalization; Chamber of Deputies; Brazil; 2022 elections; digital media
Resumen
La elección de 2018 trajo un récord de renovación a la Cámara de Diputados. Cuatro años después, el 64% de los elegidos eran novatos o estaban al final de su primer mandato. Esta renovación ocurre en medio del surgimiento de actores no tradicionales relacionados con los medios digitales. En este contexto, el objetivo de este artículo es analizar cómo este grupo renovador se relacionó con las herramientas en línea en las elecciones de 2022. Hacemos esto a partir del debate sobre la igualación/normalización, que discute los efectos de los medios digitales en la competencia electoral. Investigamos las campañas digitales del grupo renovador buscando señales de igualación, a través del análisis estadístico de interacciones en redes sociales y de la inversión relativa en anuncios digitales. Nuestros resultados muestran que, en general, la renovación está más relacionada con los medios digitales, pero no toda renovación puede considerarse igualación.
igualación; Cámara de Diputados; Brasil; elecciones 2022; medios digitales
Résumé
L'élection de 2018 a conduit à un niveau record de renouvellement à la Chambre des députés. Quatre ans plus tard, 64 % des élus étaient des députés novices ou en fin de premier mandat. Ce renouvellement est survenu en pleine émergence d'acteurs non traditionnels liés aux médias numériques. Dans ce contexte, l'objectif de cet article est d'analyser comment ce groupe du renouvellement s'est lié aux outils en ligne lors des élections de 2022. Nous le faisons sur la base du débat d'égalisation/normalisation, qui discute des effets des médias numériques sur la compétition électorale. Ainsi, nous étudions les campagnes numériques du groupe du renouvellement à la recherche de signes d'égalisation, à travers l'analyse statistique des interactions sur les réseaux sociaux et de l'investissement relatif dans les annonces numériques. Nos résultats montrent que, en général, le renouvellement est plutôt lié aux médias numériques, mais tout renouvellement ne peut être considéré comme une égalisation.
égalisation; Chambre des députés; Brésil; élections de 2022; médias numériques
Introdução
A eleição de 2018 trouxe novo recorde de renovação ao Congresso Nacional desde a redemocratização brasileira. O índice de renovação na Câmara dos Deputados naquela eleição foi de 47,37%5. Em números proporcionais, foi a maior renovação desde a eleição da Assembleia Constituinte, em 1986. Em 2018, foram eleitos 243 deputados novos (de primeiro mandato) e reeleitos 251. Outros 19 chegaram de legislaturas anteriores (3,7%).
De fato, 2018 simbolizou um ano de mudanças, com a chegada de Jair Bolsonaro (PSL) à Presidência da República depois de mais de duas décadas de domínio do Partido dos Trabalhadores (PT) e do Partido da Social Democracia Brasileira (PSDB) na disputa pelo Executivo federal. Além disso, pela primeira vez, um candidato saiu vitorioso na disputa presidencial com uma campanha com pouquíssimo tempo na televisão (8s), mas com uma enorme presença no ambiente digital, bem à frente dos outros candidatos nas principais mídias sociais. Essa presença se somou aos grupos de Whatsapp, que tiveram papel fundamental nas eleições de 2018 (Ituassu et al., 2019).
Nas eleições de 2022, uma primeira percepção é de volta à normalidade, com a eleição à Presidência de Luiz Inácio Lula da Silva, do tradicional Partido dos Trabalhadores (PT), e uma taxa de reeleição na Câmara dos Deputados de 57%. A renovação entre os deputados federais foi de 39%, mesmo índice de 2014. Além disso, 4% dos deputados eleitos vieram de legislações anteriores. Os resultados colocam o pleito 1pp acima da taxa média de reeleição (56%) e de volta ao patamar entre 35% e 40% de renovação que ocorreu entre 1994 e 20146.
No entanto, é importante atentar que 127, ou 43%, dos 294 deputados reeleitos em 2022 eram representantes de primeiro mandato em 2018. Chama a atenção que, na Legislatura 57 (2023-2027), 64%, ou 330 deputados, são novatos em primeiro mandato (203) ou estão em segundo mandato, tendo sido novatos em 2018 e reeleitos em 2022 (127). Exemplos desse perfil são Carla Zambelli (PL-SP), Tabata Amaral (PSB-SP), Kim Kataguiri (União-SP), André Ferreira (PL-PE) e Marcel Van Haten (NOVO-RS), para ficar somente entre os cinco mais votados entre os novatos em 2018 e reeleitos em 2022. As votações desses representantes ficaram entre os 946 mil votos de Carla Zambelli (PL-SP) e os 256 mil de Marcel Van Hatten (NOVO-RS).
No contexto das eleições brasileiras de 2022, este artigo procura se debruçar sobre o que enxerga como um momento político de renovação relacionado com as mídias digitais. Para isso, identifica 330 representantes da Legislatura 57 que foram eleitos pela primeira vez em 2018 ou 2022 e investiga suas campanhas on-line. A intenção, assim, é contribuir, com o caso brasileiro, para o debate global relativo a possíveis consequências das mídias digitais para os processos eleitorais (Bennett; Livingston, 2018; Coleman, 2020; Howard, 2006; Miller; Vaccari, 2020; Persily; Tucker, 2020; Pfetsch, 2020; Roemmele; Gibson, 2020; Tenove, 2020; Van Aelst et al., 2017; Zhang; Davis, 2022).
Neste artigo, entendemos que a relação entre um contexto de renovação política e as mídias digitais pode ser analisada a partir do debate equalização/normalização, tema já de um número considerável de estudos (Barbieri et al., 2021; Bene, 2021; Braga; Carlomagno, 2018; Fischer; Gilardi, 2023; Gainous et al., 2018; Gibson; McAllister, 2015; Haleva-Amir, 2021; Ituassu, 2023; Lev-On; Haleva-Amir, 2018; Lusoli, 2005; Margolis; Resnick; Wolfe, 1999; Samuel-Azran; Yarchi, 2020; Sobaci, 2018; Spierings; Jacobs, 2019; Steinfeld; Lev-On, 2024; Strandberg, 2008; Tarn; Ying; Yeo, 2016; Vanden Eynde et al., 2023; Vesa et al., 2022; Yang; Kim, 2017). Em meio a esse debate, testaremos a hipótese de que há uma relação relevante do grupo renovador (330 deputados eleitos) com as mídias digitais, sugerindo que essa relação pode ser vista como uma tendência de equalização do processo eleitoral. Afinal, enquanto a teoria da equalização sustenta que as campanhas digitais criam um ambiente eleitoral de maior equilíbrio, fortalecendo atores não estabelecidos, não tradicionais, outsiders e com menos recursos, a normalização chama a atenção para um benefício maior de atores políticos estabelecidos, com mais recursos à disposição e um reforço à desigualdade eleitoral, o que torna mais difícil a entrada no ambiente político profissional.
A hipótese da equalização será testada a partir de uma série de correlações (Pearson) e ordenamentos estatísticos desenvolvidos com as seguintes variáveis levantadas para os 513 deputados eleitos em 2022: 1) o volume total de interações no Facebook durante a campanha; 2) o volume total de interações no Instagram durante a campanha; 3) o custo total da campanha eleita; 4) a porcentagem dos gastos da campanha investida em anúncios digitais; e 5) a quantidade de votos recebidos por cada um. Além disso, trabalhamos com variáveis de controle como o partido e a Unidade Federativa dos deputados.
As interações no Facebook e no Instagram são entendidas como a soma do número de reações em geral, comentários e compartilhamentos de cada postagem na mídia social. Os volumes totais de interações que cada candidato obteve durante a campanha foram obtidos na plataforma Crowdtangle, disponibilizada, até então, pela Meta7. Os dados relativos aos anúncios digitais foram retirados das Bibliotecas de Anúncios criadas pela Meta e pelo Google para o pleito de 2022. O restante dos dados foi levantado do Tribunal Superior Eleitoral (TSE) e o período da campanha foi considerado de 1º de julho a 2 de outubro, quando a eleição ocorreu.
Todos os valores foram trabalhados na escala de 0 a 1. Além disso, foi também incluída uma variável dummy para identificar o grupo renovador, recebendo valor “1” aqueles deputados em primeiro mandato em 2018 ou 2022 e valor “0” os demais representantes. As correlações procuraram avaliar a relação desse grupo com medidas de campanha digital.
Nesse sentido, este artigo se divide em mais quatro seções após esta Introdução. Na próxima seção, vamos apresentar o debate equalização/normalização e os posicionamentos deste artigo sobre a discussão. Na seção seguinte, apresentaremos a metodologia e, em seguida, discutiremos os achados para, por fim, fazermos a conclusão formal. Como intenção última, esperamos chamar a atenção para o potencial de se analisar as mídias digitais e suas consequências políticas em perspectiva comparada, nas especificidades dos contextos eleitorais dos estados brasileiros.
Equalização e normalização
O debate equalização/normalização se insere em um âmbito analítico mais amplo que procura entender as transformações nos campos da política e da democracia relacionadas ao desenvolvimento das mídias digitais. Nesse contexto, alguns autores exaltaram, desde os anos 1990, o potencial democratizante da internet (Dahlberg, 2001; Gomes, 2005; Negroponte, 1995; Rheingold, 1993). Ao mesmo tempo, os primeiros movimentos de alguns partidos no Reino Unido e nos Estados Unidos, em particular, suscitaram especulações de que os sistemas partidários veriam um reequilíbrio de poder em favor de atores menores ou menos estabelecidos. A internet, com seus baixos custos de entrada, crescente alcance e sua comunicação não mediada, apresentaria uma via de oportunidade para políticos marginalizados pela mídia tradicional poderem transmitir suas mensagens para um público mais amplo (Corrado; Firestone, 1996; Gibson; Ward, 1998; Rash, 1997).
Os primeiros estudos tenderam a reforçar essa hipótese. Gibson e Ward (1998, p. 22), por exemplo, em pesquisa sobre as eleições de 1997 no Reino Unido, afirmaram que a internet estaria “fazendo mais pela equalização na exposição das ideias dos diferentes partidos que qualquer outra mídia antes”. Entretanto, ainda nessa época pré-mídias sociais, o acúmulo de pesquisas e o desenvolvimento de novas tecnologias na construção de websites passaram a favorecer a hipótese da normalização, quando os atores políticos mais estabelecidos e com mais recursos acabam sendo favorecidos (Margolis; Resnick, 2000). Esses primeiros estudos estão, em geral, calcados na análise da adoção de websites e tecnologias relacionadas por partidos e políticos em diferentes contextos eleitorais, especialmente na Europa Ocidental e nos Estados Unidos.
A chamada Web 2.0 trouxe um novo impulso ao debate equalização/normalização, com grandes expectativas sobre um processo democratizante. A natureza em rede e viral das mídias sociais passou a ser vista como um caminho aberto para políticos e partidos minoritários menos favorecidos, que carecem de acesso aos meios tradicionais de comunicação (Gibson; McAllister, 2015). Novamente, os primeiros estudos apontaram para um processo equalizante, tendo como exemplos importantes o sucesso inicial de Howard Dean nas primárias americanas de 2004 e a campanha de Barack Obama contra Hillary Clinton pela candidatura presidencial democrata de 2008 (Hindman, 2009; Gomes et al., 2009, Gibson, 2013).
Nesse momento, os estudos começam a adotar métricas de mídias sociais como elemento de investigação e novos contextos são analisados. Samuel-Azran, Yarchi e Wolfsfeld (2015), por exemplo, mediram o volume de curtidas e compartilhamentos em contas de políticos no Facebook durante a campanha de 2013 em Israel, indicando a capacidade de atores desafiadores de gerar níveis semelhantes de engajamento dos incumbentes nas mídias sociais, o que para os autores ilustraria “o potencial democratizante” dessas plataformas. Também sobre o contexto israelense, mas nas eleições de 2015, Lev-On e Haleva-Amir (2018) analisaram o número de seguidores das contas de políticos no Facebook, o número de posts dos candidatos durante a campanha e o volume de engajamento que receberam (reações, comentários e compartilhamentos) para reforçar a tese de que uma comparação entre partidos dominantes e periféricos em todos os indicadores é consistente com a hipótese da normalização.
Bene (2021) também se debruça sobre o Facebook, mas para analisar contas de partidos de 28 países no contexto das eleições para o Parlamento Europeu de 2019. Os resultados demonstraram que, em termos absolutos, a tese de equalização prevalece no volume de atividade e publicidade no Facebook, enquanto a tese de normalização é confirmada no que diz respeito ao alcance orgânico (sem impulsionamento). Sobaci (2018) é mais um autor que aborda o papel do Facebook, mas em contexto não eleitoral na Turquia, de modo a entender a mídia social como equalizadora ou normalizadora da competição entre partidos no país. Nessa pesquisa, coletou métricas e indicadores de 14 partidos na mídia social entre dezembro de 2015 e novembro de 2016 e os resultados confirmaram a tese da normalização.
Recentemente, uma nova prática nas mídias sociais aqueceu os debates: os anúncios digitais, i.e., as postagens que, pagas, são impulsionadas nas plataformas. Com relação especificamente aos digital ads, Vanden Eynde, Put e Maddens (2023) sugerem um forte apoio à tese da equalização nas eleições federais de 2019 na Bélgica.
No Brasil, não são muitos os estudos inseridos nesse debate. Braga e Carlomagno (2018, p. 31) analisaram as mudanças provocadas pelas mídias digitais nas campanhas eleitorais no Brasil entre 1986 e 2016 e perguntaram se estaria havendo uma tendência à normalização, i.e., “repetição dos padrões assimétricos existentes no mundo” ou à equalização, com “maior igualdade de oportunidades”. Os autores concluem tendendo à equalização dado o acesso facilitado e barato às mídias sociais.
Por outro lado, Barbieri et al. (2021) analisaram o uso do Facebook por candidatas à Câmara dos Deputados por São Paulo em 2018 com foco na questão: “equalização da disputa ou reprodução de desigualdades?”. Para as autoras, em vez de reduzir, o uso do Facebook reproduziu desigualdades existentes entre as candidatas. A análise se preocupou em averiguar se o Facebook seria capaz de reduzir as desigualdades relativas à raça, ao grau de instrução, à idade e ao estrato sócio-ocupacional preexistentes. Ainda sobre o contexto brasileiro, Ituassu (2023) levanta a hipótese da equalização ao produzir uma contextualização histórica das campanhas digitais no país entre 2010 e 2020.
Em suma, as pesquisas relacionadas ao debate equalização/normalização trazem um mix de resultados. Algumas pesquisas reforçam a tese da equalização (Corrado; Firestone, 1996; Gibson; Ward, 2000; Gibson; McAllister, 2015; Norris, 2003; Xenos; Foot, 2005) e outras, da normalização (Jacobs; Spierings, 2016; Lusoli, 2005; Margolis et al., 1999; Margolis; Resnick, 2000).
Neste artigo, consideramos que ambos os conceitos devem ser pensados como “tipos ideais”, importando perceber tendências para um lado ou outro. Além disso, este artigo se diferencia de boa parte da literatura especializada cujo foco está nos partidos, como sujeitos em processos de equalização ou normalização em sistemas parlamentaristas, como aqueles da Europa. No caso brasileiro, nosso foco é mais em políticos e candidatos e não em partidos. Abordamos aqui a relação de políticos novatos no ambiente de representação federal com as mídias digitais, o que não significa que análises com foco nos partidos não possam ser desenvolvidas posteriormente.
No mesmo sentido, é preciso considerar o componente “mídias digitais” nesta análise. Como vimos, os primeiros estudos foram, em geral, calcados na maior ou menor adoção de websites e tecnologias relacionadas. As mídias sociais deram um novo impulso à discussão e trouxeram as métricas para o debate, mas com pesquisas em geral limitadas à análise de um contexto ou uma plataforma somente, com ampla preponderância do Facebook. Também, como vimos, práticas mais recentes como os anúncios digitais já foram incorporadas, mas ainda de forma isolada. De modo a contemplar essa lacuna, este artigo trabalha as mídias digitais em perspectiva multiplataforma, incorporando métricas de engajamento no Facebook e no Instagram, bem como a proporção de recursos destinados aos anúncios digitais na Meta e no Google. Dessa forma, relacionando o contexto de renovação da Câmara dos Deputados com as mídias digitais, em cada uma das Unidades Federativas brasileiras, este artigo investiga as seguintes hipóteses:
H1: Com relação à renovação, esperamos, em geral, correlações negativas do grupo renovador com os gastos totais da campanha, definindo esses políticos eleitos como providos de menos recursos. A hipótese serve para testar o entendimento sobre o grupo renovador como potencial sujeito de um processo de equalização, no qual as mídias digitais compensariam o acesso menor a recursos.
H2: No que diz respeito à relação entre renovação e mídias digitais, esperamos correlações positivas desse grupo com o volume total de interações no Facebook durante a campanha, o volume total de interações no Instagram, bem como com o percentual dos custos da campanha investido em anúncios digitais. A nosso ver, essas correlações positivas indicariam uma tendência mais de equalização que de normalização nos contextos específicos analisados. Da mesma forma, correlações negativas sugeririam cenários mais de normalização que de equalização.
H3: Sobre a relação entre os gastos totais da campanha e as mídias digitais e novamente com base na tese da equalização, esperamos correlações negativas entre os custos da campanha e o volume de interações no Facebook, no Instagram e o percentual investido em anúncios digitais. Da mesma maneira, correlações positivas aqui denotariam uma tendência maior à normalização que à equalização.
H4: Esperamos, na perspectiva da equalização, um número maior de candidatos eleitos do grupo renovador entre aqueles que apresentam maior volume de interações no Facebook, no Instagram e maior percentual investido em anúncios digitais. Com essa última hipótese, esperamos averiguar a presença renovadora entre aqueles candidatos eleitos mais relacionados com as mídias digitais.
Metodologia
A metodologia do estudo se inicia com a construção de um dataset com dados coletados sobre os 513 deputados eleitos em 2022 para o Congresso Nacional8. Os dados coletados de cada um foram: 1) nome completo; 2) nome de urna: 3) idade quando eleito; 4) partido; 5) Unidade Federativa a que pertence; 6) volume de interações no Facebook durante a campanha; 7) volume de interações no Instagram durante a campanha; 8) custo total da campanha; 9) volume total de gastos com anúncios digitais; e 10) quantidade de votos recebida. Todos os dados vieram do TSE, com exceção dos volumes de interações no Facebook e no Instagram, que foram coletados no Crowdtangle, e os gastos com anúncios digitais, coletados das Bibliotecas de Anúncios do Google e da Meta.
Como já foi dito, chamamos de “interações” a soma das métricas relativas ao número de reações, comentários e compartilhamentos. As interações foram coletadas de um único perfil do candidato eleito, seja no Facebook ou no Instagram. O perfil escolhido foi sempre aquele que apresentou maior número de seguidores, quando o deputado ou a campanha possuía mais de um perfil. O período de campanha considerado foi de 01 de julho a 02 de outubro de 2022, data do pleito. Pelo calendário oficial, a partir de 05 de julho foi permitido ao pré-candidato realizar propaganda intrapartidária com vistas à indicação de seu nome.
Trabalhamos com o Facebook e o Instagram tanto pelo fato de ambas as mídias sociais estarem entre as mais usadas no país9, como pela disponibilidade de coleta dos dados por meio do Crowdtangle. Além disso, optamos pelo uso de métricas de mídias sociais e não pela análise somente da adoção de ferramentas digitais, como vimos ser mais tradicional nos estudos sobre equalização e normalização pré-Web 2.0. Essa escolha foi no sentido de averiguar não somente o uso, mas o sucesso de cada campanha nas plataformas.
A partir daí, incluímos dois novos conjuntos de dados. O primeiro foi a porcentagem do investimento em anúncios digitais em relação ao custo total da campanha, para cada um dos deputados eleitos. Com esses dados, passamos a analisar como cada campanha se comportou com relação aos anúncios digitais pelo montante relativo investido nessa prática, o que acreditamos ser uma medida mais fiel da relevância do impulsionamento para as campanhas.
O segundo conjunto de dados se refere a uma variável dummy que buscou identificar se o deputado eleito fazia ou não parte do grupo da “renovação”, caracterizado por representantes eleitos pela primeira vez em 2018 ou em 2022. Desse grupo, foram retirados aqueles deputados eleitos em 2022 que eram ex-congressistas na Câmara ou no Senado. Como, por exemplo, o caso da deputada eleita Gleisi Hoffmann (PT-PR), que foi senadora pelo Paraná entre 2011 e 2019. Ou de Lindbergh Farias, que já fora deputado federal nos períodos de 1995-99 e 2003-4. Ou mesmo de Aécio Neves, que retornou à Câmara em 2018, tendo sido deputado federal entre 1987 e 2002. Por outro lado, os casos de ocupação de cargos municipais e estaduais não foram considerados problemáticos na avaliação do perfil renovador, que buscou um contexto de ineditismo na representação política federal. Assim, os 330 deputados agrupados como “renovação” são aqueles em primeiro ou segundo mandato no Congresso Nacional eleitos em 2022. Para o deputado com perfil renovador foi designado o valor “1” e para todos os outros o valor “0”.
Feito isso, também separamos os deputados por estado e normalizamos os valores de todas as variáveis trabalhadas para uma escala de 0 a 1, levando em consideração nos cômputos somente os deputados eleitos do mesmo estado. Nesse sentido, o valor máximo 1 foi atribuído ao maior valor relativo em uma dada variável no contexto de cada Unidade Federativa analisada. A ideia de normalizar os valores nessa escala foi no sentido de reforçar a natureza da disputa pelas cadeiras na Câmara, que se dá entre concorrentes no âmbito estadual, com a identificação dos posicionamentos relativos dos candidatos eleitos.
Com os dados em mãos, desenvolvemos técnicas de estatística descritiva para investigar relações entre as variáveis. A primeira técnica se constituiu de uma série de correlações (Pearson). Para cada estado, foram desenvolvidas as seguintes correlações: Série 1) Correlações entre o grupo da renovação e os gastos totais da campanha – essas correlações almejaram averiguar H1, que prevê relações negativas entre as variáveis, reforçando o perfil com menos recursos do grupo renovador; Série 2) Correlações entre o grupo da renovação e as medidas de campanha digital (volume de interações no Facebook durante a campanha, volume de interações no Instagram e porcentagem dos custos da campanha investida em anúncios digitais) – essas correlações procuraram investigar H2, i.e., a potência da relação entre o grupo renovador e as mídias digitais e o grau de equalização ou normalização de cada contexto analisado; Série 3) Correlações entre os gastos totais da campanha e as medidas de campanha digital – essas correlações buscaram avaliar H3, i.e., a relação do volume disponível de recursos pelas campanhas e seu sucesso no ambiente on-line, como uma outra forma de analisar o debate equalização/normalização, dado que são esperadas correlações negativas na tendência à equalização e positivas à normalização. Além disso, desenvolvemos também uma quarta série de correlações envolvendo a variável “quantidade de votos” e as métricas de campanha digital, de modo a se aproximar de uma medida da relevância das mídias digitais nas eleições de 2022 para a Câmara federal. A partir do resultado de todas essas correlações, foi produzida uma tabela com os valores finais para análise geral de cada contexto estadual (Tabela 1 na seção seguinte). Nessa etapa, utilizamos uma escala tradicional que define como fraca uma correlação entre 0.1 e 0.3, como moderada entre 0.3 e 0.5 e como forte entre 0.5 e 1 (p < .001).
A segunda técnica de estatística descritiva procurou medir a presença do grupo renovador entre aqueles mais bem sucedidos nas mídias digitais. Para isso, trabalhamos com o primeiro quartil (Q1) das três medidas de campanha digital (volume de interações no Facebook, no Instagram e porcentagem de investimento em anúncios digitais), todas com distribuição de “cauda longa”, como mostram os Gráficos 1, 2 e 3, na seção seguinte. A análise então procurou identificar o montante de renovação entre os representantes presentes no primeiro quartil de cada medida. Como afirma H4, esperamos, com base na tese da equalização, um número maior de candidatos eleitos do grupo renovador entre aqueles que apresentam maior volume de interações no Facebook, maior volume de interações no Instagram e maior percentual investido em anúncios digitais.
Como complemento às técnicas de estatística descritiva, foram produzidos quatro índices, dois relativos às mídias digitais e dois à renovação. O Índice de Renovação A (IR-A) mediu o percentual da renovação entre os deputados eleitos de cada estado. O Índice de Renovação B (IR-B), o percentual de deputados eleitos do grupo renovador no primeiro quartil das medidas de campanha digital (interações no Facebook, interações no Instagram e percentual investido em anúncios digitais). Os outros dois índices relativos às mídias digitais são: 1) Média Digital (MÉD DIG), i.e., a média dos valores entre 0 e 1 do volume de interações no Facebook e no Instagram durante a campanha, bem como do percentual investido em anúncios digitais; e 2) Média Orgânica (MÉD ORG), i.e., a média de 0 a 1 entre o volume de interações no Facebook e no Instagram, entre julho e outubro de 2022. Ambos os índices foram incorporados nas Séries 2, 3 e 4 de correlações. Com a Média Digital, procuramos identificar aqueles deputados com maior relação com as três medidas de mídia digital. Com a Média Orgânica, aqueles com maior volume de interações orgânicas, i.e., retirando-se o investimento com o impulsionamento de postagens. Além disso, a diferença entre a Média Digital e a Média Orgânica nos permite avaliar a relevância do impulsionamento em cada uma das campanhas.
Os índices, a série de correlações e o ordenamento estatístico possibilitaram a identificação de resultados contextualizados relativos às hipóteses apresentadas. Esses resultados serão apresentados e discutidos na seção seguinte.
Resultados e discussão
Esta seção se divide em duas partes. Na primeira, apresentaremos os resultados, que serão debatidos em relação às quatro hipóteses apresentadas. Na segunda parte, faremos uma síntese analítica e a discussão desses resultados.
Correlações
Os resultados das quatro séries de correlações estão na Tabela 1, a seguir, com os dados para as 27 Unidades Federativas, com a média das correlações nos estados na última coluna de baixo à direita.
A Série 1 de correlações confirma majoritariamente a primeira hipótese da pesquisa aqui apresentada. Como vimos, esperamos, com H1, correlações negativas do grupo renovador com os gastos totais com a campanha, definindo esses novos políticos eleitos como de perfil com menos recursos à disposição para as contendas eleitorais. Foram encontradas correlações negativas fortes, moderadas e fracas em 19 contextos estaduais (70%). Duas correlações negativas fortes no MT (-.559, p < .001) e no TO (-.604, p < .001); oito moderadas no AC (-.424, p < .001), em AL (-.351, p < .001), no CE (-.401, p < .001), no DF (-.307, p < .001), no ES (-.349, p < .001), no PA (-.476, p < .001), no PI (-.349, p < .001) e no RJ (-.348, p < .001), bem como nove correlações fracas nos contextos de AM (-.289, p < .001), AP (-.148, p < .001), BA (-.205, p < .001), GO (-.119, p < .001), MG (-.163, p < .001), PB (-.137, p < .001), PE (-.250, p < .001), RS (-.170, p < .001) e SE (-.216, p < .001). A Média Geral das correlações foi de -.185 (p < .001). A confirmação da hipótese em 19 (70%) das 27 Unidades Federativas reforça o entendimento do grupo renovador como potencial demandante de equalização pelas mídias digitais, já que possuidor de menos recursos para a campanha.
No entanto, chamam a atenção as correlações positivas encontradas, especialmente no caso do RN (.403, p < .001), onde as três campanhas mais caras entre os deputados eleitos foram do grupo renovador: Benes Leocádio (UNIÃO-RN), eleito em 2018; Paulinho Freire (UNIÃO-RN), eleito em 2022; e Natália Bonavides (PT-RN), eleita em 2018. Da mesma forma, em RO, o grupo da renovação fez as três campanhas mais caras: Silvia Cristina (PL-RO), Maurício Carvalho (UNIÃO-RO) e Lebrão (UNIÃO-RO). Ambos são estados com Índice de Renovação (IR-A) muito altos (88%), como também é o caso de SC, onde as dez campanhas mais caras são do grupo renovador. No caso do MS, as duas campanhas mais caras são de deputados novos: Marcos Pollon (PL-MS) e Luiz Ovando (PP-MS). Nesse sentido, esses casos sugerem uma certa cautela com relação à H1 ou à interpretação de que atores entrantes na Câmara dos Deputados são menos providos de recursos para as suas campanhas.
A Série 2 de correlações confirma parcialmente a Hipótese 2. Vale lembrar, H2 diz respeito à relação entre o grupo da renovação e as mídias digitais, na qual esperamos, pela perspectiva da equalização, correlações positivas desse grupo com o volume de interações no Facebook durante a campanha, o volume de interações no Instagram e o percentual dos custos investido em anúncios digitais. Além disso, identificamos as relações do grupo renovador com dois índices produzidos para esta análise: Média Digital (MÉD DIG) e Média Orgânica (MÉD ORG). A nosso ver, essas cinco correlações positivas indicariam cenários mais de equalização que de normalização nos contextos analisados. Da mesma forma, correlações negativas sugeririam cenários mais de normalização do que de equalização. Nesse sentido, chamam a atenção, com tendências à equalização, os contextos de AM, MS, PB, RO, RS e SE. Além desses, mas em menor intensidade, de AC, AL, AP, MT, PI, RN e SP, totalizando 13 estados (48%).
O contexto amazonense apresentou correlações positivas em todas as relações desenvolvidas entre o grupo da renovação e as mídias digitais, variando de .282 (p < .001) no caso do total de interações no Facebook a .526 (p < .001), na relação entre renovação e a Média Digital. No caso do AM, a relação com a Média Digital é maior que a com a Média Orgânica, o que denota a relevância dos anúncios digitais para o grupo renovador do estado. A correlação entre a renovação e a porcentagem investida em impulsionamento foi positiva em .409 (p < .001). Destaca-se o deputado Capitão Alberto Neto (PL-AM), com quase 1.5 milhão de interações no Facebook durante a campanha e quase 500 mil interações no Instagram, bem à frente, nesses quesitos, de todos os outros candidatos eleitos. Além dele, vale ressaltar o deputado Amon Mandel (CID-AM). Eleito com 21 anos, Mandel investiu 13% dos seus recursos de campanha em anúncios digitais, a maior porcentagem entre a bancada, com uma diferença de 10pp para o segundo maior investimento relativo. Além disso, Mandel obteve mais de 200 mil interações no Facebook no período da campanha.
No MS, também foram positivas todas as correlações entre renovação e mídias digitais, com um índice fraco apenas no que diz respeito aos anúncios. Identificamos correlação forte do grupo renovador com as interações no Facebook (.500, p < .001), com as interações no Instagram (.596, p < .001), com a Média Digital (.600, p < .001) e com a Média Orgânica (.741, p < .001). O contexto parece marcado por uma clara disputa digital entre Camila Jara (PT-MS) e Rodolfo Nogueira (PL-MS). A primeira fez o maior volume de interações no Instagram e investiu 32% dos recursos da campanha em anúncios digitais, 27pp acima da média nacional (5%). O segundo foi o campeão de interações no Facebook da bancada eleita e investiu 24% em digital ads.
O contexto paraibano também apresentou resultados positivos nas cinco correlações entre renovação e mídias digitais. Novamente, o menor índice ficou por conta do investimento relativo em anúncios digitais (.369, p < .001). Em especial a correlação entre o grupo renovador e o volume total de interações no Instagram durante a campanha foi de .706 (p < .001). Os resultados se tornam mais expressivos quando se percebe o baixo Índice de Renovação do estado (IR-A) em 2022, de apenas 33%. Destaca-se Cabo Gilberto Silva (PL-PB), com Média Digital de 0,984, campeão da bancada eleita em interações no Facebook e no investimento relativo em anúncios digitais (13%), tendo tido, entre os eleitos, a segunda melhor performance no Instagram durante a campanha. Além dele, Mersinho Lucena (PP-PB) obteve o maior volume de interações no Instagram.
Em RO, também identificamos cinco correlações positivas entre o grupo renovador e as mídias digitais, com .481 (p < .001), na relação com a Média Digital, e .516 (p < .001), com a Média Orgânica, indicando maior relevância das interações sem impulsionamento sobre os anúncios digitais. Da mesma forma, no RS, foram encontradas cinco correlações positivas, apesar de, em geral, moderadas, com destaque para a relação com os anúncios (.383, p < .001) e com a Média Digital (.396, p < .001). O mesmo ocorreu em SE, onde novamente destaca-se a relação do grupo renovador com os anúncios (.413, p < .001). Além disso, achamos resultados positivos no AC com relação às interações no Instagram (.444, p < .001). Em AL, vimos novamente uma correlação positiva do grupo renovador com os anúncios digitais (.405, p < .001). No AP, todos os resultados foram positivos, mas de intensidade baixa, variando de .221 (p < .001), com relação às interações no Instagram, a .302 (p < .001), relativo aos anúncios. Esse é também o caso do MT, com resultados que variaram entre .133 (p < .001), para as interações no Instagram, e .290 (p < .001) para os anúncios digitais, com uma relação com a Média Digital de .382 (p < .001). No PI, encontramos um resultado positivo moderado (.304, p < .001) do grupo renovador com relação às interações no Instagram. No RN, quatro de cinco resultados foram positivos, mas com intensidade fraca, entre .233 (p < .001) e .249 (p < .001), em relação à Média Orgânica. Em SP, encontramos cinco correlações positivas, mas todas de nível fraco. Em TO, identificamos apenas uma correlação positiva, de nível moderado, em relação aos anúncios digitais (.313, p < .001).
Por outro lado, correlações negativas foram encontradas principalmente no ES, PA e TO, neste último com a única exceção dos anúncios digitais (.313, p < .001). No PI, onde identificamos um resultado positivo moderado (.304, p < .001) com relação às interações no Instagram, também tivemos como resultado uma relação negativa forte da renovação com as interações no Facebook (-.506, p < .001). Esses são casos que denotam, a nosso ver, ambientes mais voltados à normalização que à equalização. Com isso, sugerimos que a Série 2 de correlações confirma parcialmente a Hipótese 2, talvez a principal hipótese relacionada à equalização. Temos, como suspeitávamos, resultados diferenciados a depender do contexto. Identificamos casos potenciais de equalização em AM, MS, PB, RS, RO, SE, MT, RN, SP e AP e de normalização em ES, PA e TO.
Com relação à Hipótese 3, cinco casos chamam a atenção: AM, AP, MS, PB e RS. Como sugerimos, esperamos em H3, com base na tese da equalização, correlações negativas entre os gastos totais da campanha e as mídias digitais. Correlações positivas aqui denotariam uma tendência maior à normalização. Os achados demonstram uma confirmação da hipótese somente em alguns casos. Interessante perceber, por exemplo, nos cinco casos citados, um tipo de espelho invertido, com correlações positivas na Série 2 e negativas na Série 3, o que reforça o entendimento a respeito de um processo de equalização nesses contextos. No AM, foram cinco correlações positivas na Série 2 e cinco correlações negativas na Série 3, com destaque para as correlações negativas fortes entre os custos e o investimento relativo em anúncios digitais (-.689, p < .001), bem como entre os custos da campanha e a Média Digital (-.578, p < .001).
Da mesma forma, no AP tivemos cinco correlações positivas na Série 2 e cinco negativas na Série 3, com destaque para o resultado negativo de intensidade moderada-alta no que diz respeito à relação dos custos da campanha com as interações no Facebook (-.472, p < .001). No MS, novamente identificamos o espelho invertido, com quatro correlações negativas e um resultado nulo, na Série 3. Destaca-se, no caso sul-mato-grossense, a forte correlação negativa entre os custos da campanha e o investimento relativo em anúncios digitais (-.729, p < .001).
Na PB, pudemos identificar novamente o espelho invertido, com destaque para a forte correlação negativa entre os custos da campanha da bancada eleita e suas interações no Facebook (-.600, p < .001). No RS, é possível perceber o espelho invertido, mas com baixa intensidade. No estado, tivemos cinco correlações positivas na Série 2, três delas fracas e duas moderadas. Na Série 3, foram quatro correlações negativas fracas e um resultado nulo. SP tem resultado semelhante ao RS, com relações positivas na Série 2 e negativas na Série 3, mas de baixa intensidade, com destaque para a relação negativa moderada entre os custos da campanha e o investimento relativo em ads (-.333, p < .001). Como era de se esperar, estados mais populosos e com representação mais numerosa apresentam resultados mais diluídos, como é o caso de BA, MG, RJ e SP.
Ainda com relação à Série 3, chamam a atenção os cinco casos com forte correlação negativa entre gastos totais da campanha e o investimento relativo em anúncios: AL (-.728, p < .001), AM (-.689, p < .001), MS (-.729, p < .001), MT (-.676, p < .001) e PI (-.634, p < .001). Esses resultados indicam um uso mais intenso do impulsionamento nesses estados por parte de campanhas com menos recursos. Destaca-se o espelho não invertido em SE, onde as campanhas mais caras são também as que apresentam maior volume de interações no Facebook e no Instagram, bem como maior investimento relativo em anúncios digitais, tendendo à normalização. Também é o caso de RO, mas com menor intensidade e mais restrito ao Instagram. Por fim, ainda com relação à Hipótese 3, é interessante perceber como as médias das correlações, que estão na última coluna da Tabela 1, obedecem ao espelho invertido, apesar de os valores encontrados serem de baixa intensidade. Futuros estudos longitudinais podem trazer o benefício de identificar o comportamento dessas correlações ao longo do tempo.
Finalmente, a Hipótese 4 parte do pressuposto da distribuição do tipo “cauda longa” no que diz respeito ao volume de interações no Facebook, volume de interações no Instagram e o investimento relativo em anúncios digitais de cada deputado durante o período da campanha. O pressuposto se confirma nos Gráficos 1, 2 e 3, a seguir, com uma curva menos concentrada no caso dos digital ads:
Vale a pena lembrar: H4 previa, com base na tese da equalização, um número maior de candidatos eleitos do grupo renovador entre aqueles que apresentam maior volume de interações no Facebook, no Instagram e maior percentual investido em anúncios digitais. Com essa última hipótese, o objetivo é averiguar a presença renovadora entre aqueles que apresentam relação mais forte com as mídias digitais. Para tanto, procuramos identificar o Índice de Renovação (IR-B) do Primeiro Quartil (Q1) de cada medida de campanha digital analisada. No âmbito das interações no Facebook, 66% de Q1 são do grupo da renovação. No Instagram, o IR-B chega a 72% e, com relação aos anúncios digitais, 75%. Os resultados confirmam H4, com o IR-B médio acima de 70%.
Por fim, no que concerne à relativa importância das mídias digitais quanto aos votos recebidos por cada candidato eleito, é importante atentar que identificamos correlações positivas fraca, moderada ou forte entre a Média Digital e a quantidade de votos em 18 (66%) das 27 Unidades Federativas. Nesse ponto, destacamos o contexto de ES (.728, p < .001), GO (.682, p < .001), MG (.525, p < .001) e SP (.551, p < .001), onde as mídias digitais parecem ter peso maior. Da mesma maneira, identificamos o mesmo padrão entre a Média Orgânica e a quantidade de votos também em 18 UFs (66%), com destaque para AL (.652, p < .001), ES (.862, p < .001), GO (.794, p < .001), MG (.681, p < .001) e SP (.633, p < .001). A nosso ver, esses resultados são uma boa medida da relevância das mídias digitais nas disputas estaduais pelas cadeiras na Câmara dos Deputados.
Síntese e discussão
Como vimos, H1 se confirmou majoritariamente, H2, parcialmente, H3, somente em alguns casos, e H4 com certa folga, o que denota, em geral, maior tendência à equalização que à normalização. Com H1, esperamos correlações negativas dos deputados eleitos da renovação com os gastos totais da campanha. A confirmação dessa primeira hipótese na maioria dos casos – 19, ou 70%, dos 27 casos analisados – reforça a perspectiva de que o grupo da renovação teve menos recursos à disposição, o que o torna potencial demandante por equalização.
A Série 2 de correlações confirmou parcialmente H2, que previa correlações positivas da renovação com as medidas de campanha digital e os dois índices criados para este artigo: Média Digital e Média Orgânica. Identificamos resultados positivos expressivos nos casos de AM, MS, PB, RO, RS e SE, com achados pontuais ou de menor intensidade nos contextos de AC, AL, AP, MT, PI, RN e SP.
A Série 3 desenvolveu correlações entre os gastos totais da campanha e as medidas de campanha digital. A ideia aqui foi reforçar ou não padrões de equalização a partir da perspectiva dos custos das plataformas eleitorais. Nesse sentido, esperamos correlações negativas entre os custos envolvidos e o volume de interações no Facebook, no Instagram e o investimento relativo feito em anúncios digitais. Procuramos identificar, em especial, os casos de “espelho invertido”, i.e., casos em que houve correlações positivas na Série 2 e negativas na Série 3. Os casos de AM, AP, MS, PB e RS foram singulares nesse sentido. Como sugerimos, é importante atentar para o fato de que as médias gerais das correlações obedeceram ao mesmo padrão do “espelho invertido”, ainda que com baixa intensidade.
Finalmente, a Hipótese 4 se confirmou com certa folga. Previmos em H4, com base na equalização, um número maior de representantes do grupo renovador entre aqueles deputados eleitos que, durante a campanha, apresentaram o maior volume de interações no Facebook, de interações no Instagram e o maior volume relativo de investimentos em anúncios digitais. O montante foi medido pelo Índice de Renovação (IR-B) do Primeiro Quartil (Q1) de cada uma dessas medidas, e o encontrado foi: um IR-B de 66% para o primeiro caso, 72% para o segundo e 75% para o terceiro, com uma média acima de 70% nas três métricas. Em todo esse contexto, apontamos, com a Série 4 de correlações, para a relevância das mídias digitais nas disputas estaduais pelos assentos na Câmara.
A nosso ver, os achados apresentam uma tendência de equalização em, pelo menos, quatro contextos (AM, MS, PB e RS), com claros “espelhos invertidos” se apresentando nas Séries de Correlações 2 e 3. Além disso, temos os casos de RO e SE, com valores positivos consideráveis na Série 2. Ainda, temos também os casos de AP, RN e SP, com um espelho invertido de baixa intensidade, e os resultados pontuais no AC, em relação ao Instagram, e, em AL, para os anúncios digitais. Como se não bastasse, os achados oriundos do teste de H4 reforçam a ideia de que, entre aqueles com maior presença nas mídias digitais, a maior parte (70%) é de novos atores na Câmara dos Deputados, que estão no primeiro ou no segundo mandato da representação federal.
A partir das confirmações parciais de H2 e H3 e da confirmação majoritária de H4, sugerimos que há, sem dúvida, uma tendência à equalização no grupo renovador da Câmara federal eleita em 2022. Porém, em função de alguns valores baixos de correlação e de contextos nos quais a tendência à equalização não pôde ser confirmada, afirmamos também que nem toda renovação pode ser considerada equalização ou está relacionada de modo mais claro às mídias digitais. Na perspectiva deste artigo, essa sugestão está bem representada no “espelho invertido” de baixa intensidade percebido nas médias das correlações desenvolvidas nas Séries 2 e 3. Além disso, conseguimos identificar alguns contextos em que a equalização parece ter feito mais a diferença, como nos casos de AM, MS, PB e RS.
Conclusão
A pesquisa relatada neste artigo surgiu de uma inquietação com relação a quebras de paradigmas tradicionais em sistemas políticos por atores novos fortemente relacionados com as mídias digitais. Para lidar com o problema no contexto brasileiro, analisamos as campanhas dos 513 deputados eleitos para a Câmara federal em 2022, procurando averiguar a presença de um grupo renovador e o quanto dessa renovação está relacionada com as mídias digitais. Nesse sentido, buscamos o debate equalização/normalização como um profícuo ambiente teórico para o desenvolvimento desta análise.
A partir desse ponto, trabalhamos com uma série de dados quantitativos sobre os deputados eleitos em 2022, especialmente o volume total de recursos financeiros despendidos e as três medidas que adotamos de campanha digital: total de interações no Facebook, total de interações no Instagram e o investimento relativo em anúncios digitais. Além disso, identificamos, entre os 513 deputados, 330 representantes novatos em primeiro mandato em 2022 (203) ou que, tendo sido novatos em 2018, foram reeleitos em 2022 (127). Esse grupo foi denominado “renovador” ou “da renovação”.
Nesse contexto, apresentamos quatro hipóteses com base na perspectiva da equalização. Com H1, esperamos correlações negativas do grupo renovador com os gastos totais da campanha, algo que se confirmou na maior parte dos estados e reforçou o entendimento do grupo renovador como, em geral, provido de menos recursos.
H2 foi analisada com a Série 2 de cinco correlações que testaram a renovação em sua relação com as mídias digitais. Neste artigo, as mídias digitais foram representadas por três medidas e dois índices. Das medidas volume total de interações no Facebook durante a campanha, volume total de interações no Instagram e investimento relativo em anúncios digitais, tiramos a Média Digital de cada deputado eleito e a Média Orgânica, que excluiu da Média Digital a prática do impulsionamento. Com base nesses dados, identificamos correlações positivas expressivas do grupo renovador com as mídias digitais nos casos de AM, MS, PB, RO, RS e SE, e achados pontuais ou de menor intensidade em AC, AL, AP, MT, PI, RN e SP.
Com H3, procuramos pelos “espelhos invertidos”, casos que apresentassem correlações positivas na Série 2 e correlações negativas na Série 3, que relacionou o custo total da campanha com as medidas de campanha digital e os dois índices produzidos. Os casos de AM, AP, MS, PB e RS foram os que mais chamaram atenção. Finalmente, com H4 trabalhamos o percentual do grupo renovador no Primeiro Quartil dos deputados eleitos com mais interações nas mídias sociais e com maior investimento relativo em anúncios. O resultado positivo desta última hipótese nos permitiu afirmar que, entre aqueles deputados eleitos em 2022 com maior presença no ambiente digital, 70% se elegeram para um primeiro ou segundo mandato.
É importante levar em conta as limitações de um estudo centrado em correlações. De fato, essa técnica estatística não permite designar a mídia digital como elemento causador da eleição do grupo renovador à Câmara federal, o que seria uma indicação mais clara do fenômeno da equalização. Entretanto, esperamos que, com a série de correlações desenvolvidas, tenha sido possível trazer evidências sólidas de uma tendência à equalização (ou normalização) nos diferentes casos analisados. Dessa forma, sugerimos aqui que, sim, há uma tendência de equalização no grupo renovador da Câmara federal eleito em 2022. No entanto, fica claro também, pelos resultados, que nem toda renovação é equalização ou está relacionada às mídias digitais.
Procuramos com este artigo contribuir para o debate equalização/normalização com o caso brasileiro segmentado por disputas eleitorais estaduais para o parlamento nacional. A partir desse ponto, suscitamos novas questões como: de que maneira os resultados aqui encontrados podem variar em análises longitudinais? O que pode ser visto de comum em contextos estaduais mais marcados pela equalização? Quem são os atores que estão se beneficiando com a equalização? Quais são suas bandeiras? Como os resultados no Brasil se relacionam com outras disputas em outros contextos nacionais? Fazemos essas e outras perguntas na esperança de que este estudo possa servir de inspiração para futuras análises do contexto eleitoral brasileiro com base no debate equalização/normalização.
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- Zhang, X.; Davis, M. "E-extremism: A conceptual framework for studying the online far right". New Media & Society, vol. 26, n° 5, p. 2954-2970, 2022.
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5
Sobre isso, ver: <https://www.camara.leg.br/noticias/545896-camara-tem-243-deputados-novos-erenovacao-de-473/. Acesso em: 15 dez. 2024.
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6
Sobre isso, ver: <https://www.camara.leg.br/noticias/912220-reeleicao-na-camara-alcanca-57-vejaquais-deputados-foram-reeleitos/. Acesso em: 15 dez. 2024.
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7
Em 2024, a Meta encerrou o funcionamento da aplicação Crowdtangle, que permitia a coleta de dados de perfis públicos no Facebook e no Instagram.
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8
Esse dataset original está disponível no link: <https://1drv.ms/x/c/1dbdbd0e27477f8e/EcGvYtnEahRApP5_FCvAWz0BuDsVIhusjneZbzJE1OWPlQ?e=UyS1SW> e também no site do Cesop, na seção Revista Opinião Pública, na página deste artigo <https://www.cesop.unicamp.br/por/opiniao_publica.
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9
Sobre isso, ver: <https://datareportal.com/reports/digital-2024-brazil. Acesso em: 15 dez. 2024.
Datas de Publicação
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Publicação nesta coleção
16 Jun 2025 -
Data do Fascículo
2025
Histórico
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Recebido
04 Set 2023 -
Aceito
29 Nov 2024
Fonte: Elaboração própria com dados do Crowdtangle coletados no período de 01/07/2022-02/10/2022.
Fonte: Elaboração própria com dados do Crowdtangle coletados no período de 01/07/2022-02/10/2022.
Fonte: Elaboração própria com dados do custo total da campanha de cada deputado eleito coletado do TSE e do volume total de investimento de cada um em impulsionamento, coletado das Bibliotecas de Anúncios do Google e da Meta para o pleito de 2022.