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Comunicação na esfera pública digital: consequências práticas do uso de Big Data para as pesquisas de opinião pública no Brasil

Caldas, Pedro Neris Luiz

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola de Comunicações e Artes 2020-09-30

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Comunicação na esfera pública digital: consequências práticas do uso de Big Data para as pesquisas de opinião pública no Brasil
  • Autor: Caldas, Pedro Neris Luiz
  • Orientador: Romanini, Anderson Vinícius
  • Assuntos: Esfera Pública; Opinião Pública; Pesquisa De Opinião Pública; Semiótica; Pragmatismo; Public Sphere; Public Opinion Poll; Public Opinion; Pragmatism; Semiotics
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Notas Locais: Programa de Pós-graduação em Ciências da Comunicação.
  • Descrição: Dado o desenvolvimento histórico do conceito de esfera pública e de seu aspecto digital na sociedade contemporânea, nesta pesquisa buscamos, sob a lente epistemológica do pragmatismo de Peirce, destacar e descrever as principais diferenças entre pesquisas de opinião pública tradicionais, feitas por meio do conjunto de métodos e técnicas tradicionalmente utilizadas nas ciências sociais (questionários e entrevistas), e aquelas feitas por meio de práticas e processos metodológicos possibilitados pela adoção do uso de Big Data. Com o crescente movimento de datificação do mundo, que é estimulado pelo desenvolvimento tecnológico e, mais especificamente, pela capacidade de armazenamento e processamento de quantidades massivas de dados, transformações sociais, políticas e econômicas vêm à tona. As ciências e as práticas inerentes ao seus campos específicos, por consequência, são fortemente impactadas. Entre as áreas atingidas por essas mudanças, está a das pesquisas de opinião pública. Durante o século passado, o modelo tradicional de pesquisa de opinião pública foi sinônimo da própria opinião pública. Nesse modelo, a opinião pública é tida, em geral, como a agregação de opiniões individuais que, estatisticamente extrapoladas, têm a função de representar o todo de uma população. Ao mesmo tempo, as mídias sociais se apresentam, cada vez mais, como espaços de debate passíveis de análise, e oferecem possibilidades relevantes para o estudo da esfera pública e da opinião pública. Focando-se nas relações entre usuários, grupos e páginas - e não mais nas opiniões individuais -, os estudos sobre mídias sociais se utilizam de processos decorrentes de análises de dados intensivas para mapear a construção e o movimento da opinião pública sobre determinados temas. Dentro desse modelo não há intenção de representar estatisticamente um universo de pessoas a partir de amostras colhidas. Apesar disto, o aspecto conversacional da opinião pública é melhor assegurado. Quais seriam, então, as consequências práticas fundamentais que emergem da adoção do uso de Big Data nas pesquisas de opinião pública? Visando responder a esse e outros questionamentos, a presente dissertação propõe construir o objeto teórico a partir de uma revisão da literatura acadêmica vigente para, em seguida, via estudo de casos comparativo, verificar como se dá a aplicação de tais metodologias no cenário político brasileiro atual. Uma vez concluídas a descrição e comparação entre as pesquisas escolhidas para análise, deliberaremos, a partir da doutrina do pragmatismo de Peirce, sobre as consequências da adoção do uso de Big Data para as pesquisas de opinião pública. Nosso corpus é constituído por duas pesquisas realizadas durante o segundo turno das eleições presidenciais de 2018: a primeira realizada por metodologias tradicionalmente adotadas em pesquisas de opinião pública, e a segunda realizada por metodologias provenientes de práticas metodológicas relacionadas ao Big Data.
  • DOI: 10.11606/D.27.2020.tde-05032021-165215
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola de Comunicações e Artes
  • Data de criação/publicação: 2020-09-30
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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