Detección de Posicionamiento como Enfoque para la identificación de Contenido desinformativo

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.18800/conexion.202601.003

Palabras clave:

Desinformación, Detección de Posicionamiento, Urnas Electrónicas, Redes Sociales, Comportamiento en Línea.

Resumen

Compreender as posições expressas em textos é essencial para detectar e combater a disseminação de desinformação online. Ao analisar como os usuários se posicionam sobre tópicos específicos, é possível identificar padrões de comportamento e conteúdo potencialmente enganoso. Este estudo visa avaliar a aplicabilidade da detecção de posicionamento como uma abordagem para identificar conteúdo de desinformação, com foco em discussões sobre urnas eletrônicas no Brasil entre fevereiro e novembro de 2022. Busca-se identificar o posicionamento dos usuários em mídias sociais, destacar formações discursivas e atores influentes, e caracterizar o comportamento interacional na disseminação de desinformação. Os procedimentos metodológicos incluem técnicas algorítmicas para análise de dados de mídias sociais, identificação de posicionamento a partir de interações, modelagem de tópicos e o uso de TF-IDF para rotulagem e análise. As fontes de dados são publicações públicas no Twitter (agora X) e conteúdo verificado por agências de checagem de fatos confiáveis.

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Biografía del autor/a

  • Raphael Moises Pereira Brito, Universidade Federal do ABC

    Científico en formación en neurociencia y ciencia de datos, con interés en neurociencia aplicada a redes sociales, computación social, emociones y desinformación. Participa en estudios que combinan análisis de redes y PLN aplicados al estudio de odio, desinformación y violencia política. Integra el proyecto Observatorio de Agricultura Familiar en las Redes, en colaboración con el Ministerio de Desarrollo Agrario.

  • Paulo Roberto Elias de Souza, Universidade Federal do ABC

    científico político y investigador. Doctor en Ciencias Humanas y Sociales en UFABC. Investigador de post-doctorado en la misma instituición y con beca de la Capes - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Ivestigador Asociado del Instituto Democracia em Xeque. Realiza investigaciones en Comunicación y Política, Internet y Política, Partidos Políticos y Sistemas Electorales,Teorías de la Democracia, Teorías del Discurso, Teorías del Populismo. Investigador asociado en el proyeto Observatorio de Agricultura Familiar en las Redes, en colaboración con el Ministerio de Desarrollo Agrario y Agricultura Familiar de Brasil.

  • Patricia Dias dos Santos, Universidade Federal do ABC

    analista de datos y doctora en Ciencia de la Computación por la UFABC, investigadora asociada al Instituto Democracia em Xeque. Realiza investigaciones en Análisis de Redes Sociales, Computación Social y Procesamiento de Lenguaje Natural aplicados al estudio de discursos de odio, desinformación y violencia política en plataformas digitales. Actualmente integra el proyecto Observatorio de Agricultura Familiar en las Redes, en colaboración con el Ministerio de Desarrollo Agrario y Agricultura Familiar de Brasil, y participó en el proyecto Observatorio de Conflictos en Internet, apoyado por FAPESP.

  • Denise Hideko Goya, Universidade Federal do ABC

    Profesora de Ciencias de la Computación en la UFABC, realiza investigaciones en Análisis de Redes Sociales y Computación Social; algunos proyectos de investigación en curso: (1) Observatorio de Agricultura Familiar en Redes con el Ministerio de Desarrollo Agrario y Agricultura Familiar de Brasil; (2) Centro de Ciencia para el Desarrollo de Tecnología Asistiva para la Educación Bilingüe de los Sordos, apoyado por Fapesp.

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Publicado

2026-07-10

Número

Núm. 25 (2026): Democracia, plataformas y elecciones en Latinoamérica

Sección

Artículos

Licencia

Derechos de autor 2026 Conexión

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Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.

Cómo citar

Detección de Posicionamiento como Enfoque para la identificación de Contenido desinformativo . (2026). Conexión, 25, 73-103. https://doi.org/10.18800/conexion.202601.003