DESINFORMAÇÃO DE GÊNERO NO TWITTER/X: ESTRATÉGIAS E MECANISMOS

Gender Disinformation on Twitter/X: Strategies and Mechanisms

RESUMO

Objetivo:  identificar os mecanismos e estratégias utilizados na disseminação de desinformação de gênero, a partir da interpretação dos elementos-usuários/interagentes, formatos, e formas que constituem o contexto de desinformação de gênero.

Método:  A coleta de dados foi iniciada por meio da busca avançada, utilizando os descritores e os nomes das 12 deputadas federais mais votadas nas eleições de 2022 combinados com os termos "fake news", boleando “and” e "desinformação". Esse procedimento foi realizado no período de julho de 2022 até 30 de outubro de 2022. Adicionalmente, foram consultadas agências de checagem, como a Lupa e Aos Fatos, visando identificar quais desinformações foram verificadas durante esse intervalo de tempo.

Resultado:  Em síntese, identificamos diversos pontos centrais. A desinformação de gênero manifesta-se por meio de diversos formatos, incluindo imagens manipuladas, textos distorcidos e vídeos editados ou recortados. Observa-se que homens predominam como atores na disseminação dessa desinformação. Pseudônimos são frequentemente empregados, conferindo um véu de anonimato aos perpetradores, o que dificulta processos de responsabilização. O ciclo da desinformação envolve várias etapas interconectadas, começando pela produção do conteúdo falso, seguido por sua difusão por meio das redes sociais digitais. Inicialmente, a disseminação ocorre em aplicativos de mensagens como o WhatsApp, através de áudios, textos e vídeos. Em seguida, a desinformação se expande para plataformas como o Twitter/X, onde ganha tração com a adição de links para sites falsos, conferindo-lhe uma aparência de credibilidade. Posteriormente, alcança redes sociais digitais mais visuais, como YouTube, Instagram e Facebook, onde imagens e fotos reforçam a mensagem enganosa, ampliando ainda mais seu alcance e impacto. A desinformação de gênero questiona frequentemente a idoneidade e competência das mulheres, além de difamar e distorcer suas conquistas. Essa natureza insidiosa visa minar a imagem e a credibilidade das mulheres na esfera pública. Os efeitos da desinformação de gênero incluem a propagação de estereótipos prejudiciais, impactando negativamente a percepção pública das mulheres e suas realizações.

Conclusões:  O Twitter/X facilita a participação política, mas enfrenta desafios como o acesso limitado à internet em países como o Brasil. A pesquisa revelou dificuldades devido a mudanças na plataforma, exigindo coleta manual de dados. Além disso, a análise mostra que a desinformação de gênero usa estereótipos para prejudicar as mulheres, também afetando outros grupos como LGBTQIA+. O discurso de ódio amplifica os efeitos negativos nas redes sociais. A governamentalidade algorítmica, baseada em big data, molda comportamentos e exacerba desigualdades sociais.

PALAVRAS-CHAVE:
Desinformação de gênero; Twitter/X; Governamentalidade algorítmica; Estereótipos de gênero.

ABSTRACT

Objective:  Identify the mechanisms and strategies used in the dissemination of gender disinformation, based on the interpretation of user/interactor elements, formats, and forms that constitute the context of gender disinformation..

Methods:  Data collection began through advanced searches, using descriptors and the names of female politicians combined with the terms "fake news," linking "and" and "disinformation." This procedure was conducted from July 2022 to October 30, 2022. Additionally, fact-checking agencies such as Lupa and Aos Fatos were consulted to identify which disinformation was verified during this period.

Results:  In summary, we identified several central points. Gender disinformation manifests in various formats, including manipulated images, distorted texts, and edited or cropped videos. It is observed that men predominated as actors in the dissemination of this disinformation. Pseudonyms are frequently used, providing a veil of anonymity to the perpetrators, making accountability processes difficult. The disinformation cycle involves several interconnected stages, beginning with the production of false content, followed by its diffusion through digital social networks. Initially, dissemination occurs in messaging apps such as WhatsApp, through audios, texts, and videos. Then, disinformation expands to platforms like Twitter/X, where it gains traction by adding links to fake websites, giving it an appearance of credibility. Subsequently, it reaches more visual digital social networks like YouTube, Instagram, and Facebook, where images and photos reinforce the misleading message, further expanding its reach and impact. Gender disinformation often questions the integrity and competence of women, as well as defaming and distorting their achievements. This insidious nature aims to undermine the image and credibility of women in the public sphere. The effects of gender disinformation include the propagation of harmful stereotypes, negatively affecting the public perception of women and their accomplishments.

Conclusions:  Twitter/X facilitates political participation but faces challenges such as limited internet access in countries like Brazil. The research revealed difficulties due to changes in the platform, requiring manual data collection. Furthermore, the analysis shows that gender disinformation uses stereotypes to harm women, also affecting other groups like LGBTQIA+. Hate speech amplifies the negative effects on social networks. Algorithmic governmentality, based on big data, shapes behaviors and exacerbates social inequalities.

KEYWORDS:
Gender disinformation; Twitter/X; Algorithmic governmentality; Gender stereotypes.

1 INTRODUÇÃO

‘

A plataforma Twitter, recentemente renomeada como X, passou por transformações significativas a partir de sua aquisição por Elon Musk em outubro de 2022. Antes de sua aquisição, o Twitter era uma empresa de capital aberto, tendo como fundadores Jack Dorsey, Noah Glass, Biz Stone e Evan Williams. As mudanças promovidas por Musk refletem não apenas uma reestruturação estética e técnica, mas também uma reformulação nas lógicas de uso, circulação de conteúdo e moderação da informação.

Sob a gestão de Elon Musk, a plataforma passou a adotar uma abordagem mais permissiva à chamada “liberdade de expressão”. No entanto, é fundamental considerar que o conceito de liberdade de expressão possui interpretações distintas nos contextos norte-americano e brasileiro. Enquanto nos Estados Unidos prevalece uma visão mais absolutista, amparada pela Primeira Emenda, no Brasil o princípio constitucional da liberdade de expressão é moderado por outros direitos fundamentais, como a proteção à honra, à imagem e à dignidade da pessoa humana (Brasil, 1988).

Ao tratar da circulação de discursos políticos e ideológicos, Foucault (2008), por sua vez, entende a linguagem como um instrumento de governamentalidade, operando na constituição dos sujeitos e na manutenção de certas normatividades sociais. Assim, uma visão puramente liberal da liberdade de expressão, como a que tem sido promovida por Musk, tende a desconsiderar os efeitos materiais e simbólicos dessa liberdade sobre os grupos historicamente marginalizados, como mulheres, pessoas LGBTQIA+ e pessoas negras.

Dentre as alterações que impactaram a experiência do usuário e a integridade informacional na plataforma, destacam-se a substituição do logo, a implementação de recursos, como o Twitter Blue (verificação mediante assinatura); tuítes extensos e editáveis, a introdução da aba 'Para Você', a reformulação do sistema de checagem colaborativa (Community Notes) e mudanças nas mensagens diretas (DMs). Essas alterações, ainda que justificadas por estratégias de inovação, levantam preocupações quanto à propagação de conteúdos desinformativos, à confiabilidade de fontes e à eficácia da moderação.

A ampliação do formato de postagens e vídeos para conteúdos mais longos tem potencializado a disseminação da desinformação ao permitir a construção de narrativas mais sofisticadas e persuasivas. Segundo Wardle e Derakhshan (2017), narrativas desinformativas complexas exploram estruturas emocionais e cognitivas, tornando mais difícil sua identificação pelos usuários e pelas próprias plataformas.

Nesse contexto, ao adentrar nos estudos das redes sociais digitais, é fundamental considerar tanto a estrutura dessas plataformas quanto as dinâmicas de interação que nelas ocorrem. Enquanto a análise estrutural busca compreender como se organizam as relações sociais - como quem segue quem, quais perfis são mencionados e as atualizações realizadas (Recuero; Bastos; Zago, 2015) -, os estudos das dinâmicas focam nos processos de interação, observando, por exemplo, quais mensagens são repetidas em determinado período, com quem os perfis dialogam e qual é a audiência e entonação predominantes. Já que discursos são atravessados por relações de poder, e que as tecnologias de informação e comunicação não estão isentas dessas dinâmicas.

Em resumo, as mudanças na interface do Twitter podem criar um ambiente mais complexo e desafiador no que diz respeito à detecção e combate à desinformação. Embora algumas alterações tenham sido motivadas por objetivos estratégicos e comerciais, elas criam desafios significativos no combate à desinformação, exigindo maior criticidade por parte dos usuários e esforços mais robustos de regulação e moderação. Sob a gestão de Elon Musk, a abordagem mais permissiva à liberdade de expressão reduziu os níveis de moderação, criando um ambiente onde conteúdos controversos, incluindo discursos de ódio e desinformação, circulam com maior facilidade. Essa flexibilização, embora promovida como um valor democrático, potencializou a disseminação de informações nocivas ao privilegiar a pluralidade sem contrapesos eficazes.

Além disso, as alterações no algoritmo da plataforma, voltadas para priorizar engajamento, intensificaram a visibilidade de conteúdos polêmicos e sensacionalistas. Essa estratégia, ao focar em interações e alcance, frequentemente beneficia narrativas desinformativas, que se destacam pela polarização e controvérsia geradas.

A credibilidade das informações também foi comprometida com a implementação do modelo de verificação pago. O selo azul, antes sinônimo de autenticidade, passou a ser acessível mediante pagamento, permitindo que agentes de desinformação e contas não confiáveis adquiram o status de verificação. Combinada à redução das equipes de moderação e à menor atuação contra bots e contas falsas, essa mudança tornou mais difícil identificar fontes confiáveis.

Assim, ao tratar de desinformação de gênero, é necessário reconhecer que estamos diante de um fenômeno que envolve disputas simbólicas, interesses econômicos e estruturas sociais desiguais.

Nesta pesquisa, a atenção concentra-se principalmente nas dinâmicas que emergem na plataforma Twitter/X, explorando os processos de interação que influenciam diretamente a circulação e o impacto de narrativas, incluindo aquelas ligadas à desinformação. Tendo como objetivo de identificar os mecanismos e estratégias utilizados na disseminação de desinformação de gênero, a partir da interpretação dos elementos-usuários/interagentes, formatos, e formas que constituem o contexto de desinformação de gênero.

2 METODOLOGIA

O estudo tem como objetivo identificar os mecanismos e estratégias utilizados na disseminação de desinformação de gênero contra parlamentares eleitas. Para isso, a amostra consiste nas 12 deputadas federais mais votadas nas eleições de 2022, selecionadas com base em uma amostragem intencional e não probabilística, de acordo com os seguintes critérios: inclusão de representantes de partidos com diferentes orientações ideológicas (conservadores, progressistas e centristas); candidatas eleitas especificamente ao cargo de deputada federal em 2022, restringindo o campo semântico de atuação política; priorização das mais votadas, por apresentarem maior projeção pública e, consequentemente, maior exposição à desinformação; representatividade regional e diversidade de atuação política.

A escolha por deputadas federais, em detrimento de senadoras, governadoras ou deputadas estaduais, se deu pela quantidade significativamente maior de parlamentares eleitas nessa categoria, viabilizando a coleta de dados mais expressiva e alinhada ao objetivo da pesquisa. A diversidade ideológica também foi considerada essencial, permitindo observar possíveis diferenças na mobilização da desinformação conforme o espectro político das candidatas.

Inicialmente, o plano metodológico previa a extração automatizada de dados por meio da API do Twitter/X em conjunto com a linguagem de programação Python, o que permitiria um volume de dados maior e análises quantitativas mais robustas. No entanto, alterações na política de acesso à API da plataforma, como a implementação de planos pagos, impuseram limitações técnicas e financeiras, inviabilizando a continuidade dessa abordagem. Como alternativa, optou-se por uma coleta manual por meio da busca avançada, realizada entre julho e 30 de outubro de 2022.

A coleta consistiu na combinação dos nomes das 12 deputadas federais mais votadas com termos-chave como "fake news", "desinformação", e operadores booleanos como o AND. Esse procedimento permitiu mapear tweets que veiculavam ou reagiam a conteúdos de desinformação direcionados às parlamentares.

Além da busca direta na plataforma, foram consultadas as agências de checagem Aos Fatos e Agência Lupa, como forma de triangulação dos dados, com o objetivo de validar e aprofundar a identificação das narrativas de desinformação. A escolha dessas agências foi baseada em sua atuação consolidada no campo da verificação de fatos no Brasil.

Os resultados de cada pesquisa foram exportados em planilhas e posteriormente analisados. Foram recuperados 895 tweets, contendo 87 tipos diferentes de desinformações. Procedeu-se à análise dos resultados com base nas informações fornecidas pelo Twitter/X para cada tweet que continha a palavra-chave buscada. Identificaram-se inicialmente as postagens que disseminavam notícias falsas, as quais foram posteriormente verificadas na própria rede social. Após a confirmação das fakes news, foram registrados o nome dos usuários, o conteúdo e o tipo de mídia utilizada.

3 RESULTADOS

A análise dos tweets recuperados revelou que 59,2% dos agentes envolvidos na disseminação de desinformação de gênero é composta por indivíduos do sexo masculino ou utiliza pseudônimos para ocultar a identidade.

Gráfico 1
Agentes da Desinformação

A escolha deliberada do anonimato, seja por meio de pseudônimos ou da não identificação do sexo, aponta para uma possível tentativa de evitar consequências ou responsabilidades associadas às mensagens disseminadas. Essa estratégia levanta questões importantes sobre a necessidade de abordagens mais abrangentes no combate à disseminação de desinformação de gênero, considerando não apenas os conteúdos em si, mas também os fatores relacionados à identidade e prestação de contas dos agentes envolvidos.

O impacto da propagação de desinformação entre os homens é significativo. No contexto político pode influenciar indevidamente opiniões públicas, moldar percepções distorcidas e até mesmo impactar resultados eleitorais. Portanto, é importante abordar a questão entre os homens, promovendo a conscientização sobre a importância da verificação de fontes e incentivando práticas responsáveis de compartilhamento de informações. A UNESCO (2021), por meio de sua área de Comunicação e Informação, reconhece a Alfabetização Midiática e Informacional (AMI) como uma estratégia fundamental para o enfrentamento à desinformação. A organização destaca que o desenvolvimento dessas competências é indispensável para o empoderamento dos cidadãos, contribuindo para que compreendam e utilizem de forma crítica as mídias e outras fontes de informação. Além disso, a AMI é apontada como um elemento essencial para fortalecer a liberdade de expressão e a resistência à manipulação informacional.

O funcionamento da plataforma, aliado aos sinais da atuação da mídia programática, gera repercussões significativas no contexto de linchamentos virtuais. Quando os ataques se destacam mais do que outros tipos de postagens, a vítima de violência fica exposta a maior visibilidade. Recuero (2013) adverte sobre o risco de interações em rede facilitarem o surgimento de conflitos, pois as ofensas on-line tendem a ser mais públicas, replicáveis e abrangentes. Segundo a autora, uma ofensa é potencializada pela própria rede e pela sua capacidade de reproduzir e amplificar o caso, intensificando seus efeitos para os envolvidos.

Por outro lado, devido à lógica das bolhas de filtro, quando os ataques contra mulheres ganham visibilidade nas redes, eles se destacam para usuários que já consomem esse tipo de conteúdo, servindo como um estímulo para novos atos de trolling. Anjos (2022) argumenta que as redes sociais digitais podem atuar como verdadeiros "viveiros" para o machismo, a homofobia, a crença na supremacia branca, entre outros. Mesmo que esses ataques possam ter sido incentivados por perfis falsos, a mediação algorítmica da plataforma evidencia tais agressões, atraindo a participação de perfis orgânicos dedicados a disseminar ódio nas redes sociais digitais.

3.1 Termos mais utilizados

Os termos mais frequentemente utilizados nos tweets analisados refletem um viés discriminatório, promovendo estereótipos de gênero prejudiciais. Expressões depreciativas e linguagem sexista são recorrentes, evidenciando a intenção de desacreditar ou desvalorizar a participação e papel das mulheres em diferentes esferas. Refere-se à combinação de informações que incorporam rumores e estereótipos, entrelaçadas com narrativas falsas, enganosas ou odiosas, frequentemente expressas em linguagem abusiva. Essas informações apelam a juízos de valor, que estão associados às questões de gênero (Silva; Vilella, 2025).

Figura 2
Termos mais utilizados

Os tweets analisados apresentam um cunho pessoal, apresentando um padrão de conteúdo misógino e preconceituoso, evidenciando uma série de termos pejorativos e estereótipos de gênero. Essas expressões de desrespeito e discriminação, como "Louca", "Burra", "Vagabunda", "Amante", "Traidora", "Incompetente" e "Fraca", apontam para uma manifestação de linguagem depreciativa direcionada a mulheres e são, na maioria, julgamentos morais focados em características pessoais.

Os números expressivos associados a termos como "Vagabunda" demonstram uma disseminação considerável de discurso de ódio on-line. O termo "Vagabunda" é uma expressão que, geralmente, tem em vista difamar a moral ou a reputação da mulher, associando-a a comportamentos considerados socialmente inaceitáveis. Ao usar o termo "Vagabunda", o falante está, de maneira geral, expressando julgamentos sobre a conduta sexual das mulheres.

Aliado ao termo "Amante" e “Traidora”, indicam uma tentativa de desvalorizar e julgar moralmente as mulheres, associando-as novamente a estereótipos negativos relacionados a relacionamentos pessoais e contribuindo para a disseminação de desinformações. Já a utilização recorrente de termos como "Louca" e "Burra", denota a sua adoção como ferramenta de desqualificação e descredibilização e associando-as a estereótipos de instabilidade emocional, além de desvalorizar a inteligência das mulheres, promovendo estereótipos de que as mulheres são menos capazes intelectualmente. Isso reflete uma tentativa de subestimar as habilidades cognitivas das mulheres e reforçar normas de gênero tradicionais e desigualdades, perpetuando a ideia de que as mulheres são emocionalmente instáveis ou intelectualmente inferiores.

A histeria foi empregada para categorizar as mulheres como portadoras de uma patologia, sendo um meio de restringir sua liberdade e impedir que expressassem ideias revolucionárias ou desejos mínimos. O diagnóstico tornava-se uma forma de aprisionar e isolar as mulheres, um princípio compartilhado naquilo que Federici (2017) designou como 'caça às bruxas'.

Assim, "[...] os defeitos femininos não passavam de uma resposta às injustiças de que eram vítimas as mulheres, reduzidas à existência no casamento e da maternidade" (Priore, 1989, p. 91). Seus corpos reprimidos manifestavam sintomas que inconscientemente indicavam a não aceitação do sujeito diante dessa situação.

No passado, alguns filósofos proeminentes sustentaram a crença de que os órgãos femininos colocavam a mulher em uma posição inferior à do homem. Diante disso, alguns médicos começaram a interpretar doenças nervosas, como anorexia, depressão ou histeria, como resultados dos desejos reprimidos das mulheres. Naquela época, as mulheres eram compelidas a manifestar um comportamento caracterizado por doçura, passividade e submissão, sendo obrigadas a se submeter à proteção de uma figura masculina. Isso representa, nesse contexto, uma naturalização de um discurso machista que se origina da ideologia patriarcal.

No entanto, essa perspectiva está enraizada na teoria da incapacidade da mulher, que postula que as mulheres são emocionais e instáveis, e que, sob pressão pública, não conseguem tomar decisões racionais. Isso ocorre porque "[...] os corpos mobilizam enunciados a fim de desestabilizar esse efeito de evidência de sentido proveniente de uma formação discursiva machista que parece persistir no imaginário social contemporâneo" (Radde, 2013, p. 3). Dessa forma, o sujeito esquece seu assujeitamento pela ideologia e, através do recalque do inconsciente, o sujeito-falante não se encontra "[...] por definição, fora da formação discursiva que o domina" (Pêcheux, 1995, p. 173).

Sherry B. Ortner, em um texto conhecido da década de 1970, destaca que o corpo da mulher e suas funções a colocam mais próxima da natureza e do doméstico. Por outro lado, o corpo do homem e suas funções, não diretamente ligadas à reprodução e aos cuidados, permitem que ele esteja mais próximo da cultura, dos lugares públicos e dos espaços de tomada de decisões (Ortner, 1979).

Nesse contexto, deparamo-nos com o conceito de histeria ou mesmo de 'natureza feminina', ainda presente atualmente, quando, durante debates entre homens e mulheres ou mesmo entre mulheres, uma mulher é rotulada como histérica por falar 'mais do que deveria', por expressar emoções ou desviar um pouco do comportamento padrão esperado - este último associado ao âmbito da cultura e, portanto, reconhecido socialmente como um comportamento masculino.

Dessa forma, esses discursos possibilitam desacreditar uma opinião, partindo do pressuposto de que a inadequação das mulheres na esfera pública é inata e não resultante de influências culturais, reforçando a inferioridade das mulheres em relação aos homens com base em princípios formulados em uma interpretação masculina. Somente quando as mulheres brasileiras se apropriam dos conhecimentos científicos e argumentações do campo social e cultural (Barbosa, 2012), às imposições dessa teoria podem ser superadas. Em conjunto, esses termos revelam uma prática sistêmica de linguagem discriminatória e estigmatizante, contribuindo para a disseminação de desinformação de gênero ao construir narrativas pejorativas e distorcidas sobre as mulheres. Esse tipo de linguagem não apenas perpetua estereótipos prejudiciais, mas também reforça desigualdades de gênero e contribui para a criação de um ambiente on-line negativo para as mulheres na política.

Carla Machado (2004) explora o conceito de pânico moral como um validador do controle social, fundamentando-se nas ideias de Cohen. Cohen, ao analisar o funcionamento desses dispositivos na sociedade, destaca três fases cruciais: a etapa inicial, conhecida como "inventário do problema", seguida por uma fase de significação e, por fim, uma fase de ação (Cohen apudMachado, 2004).

Na primeira fase, Machado ressalta a influência das redes sociais digitais, os meios de comunicação desempenham um papel vital na organização de rumores e percepções públicas desordenadas, construindo uma interpretação do problema, é comum observar perfis conservadores compartilhando conteúdos que alertam para os supostos perigos da "ideologia de gênero" (Miskolci, 2021). Este processo se dá mediante mecanismos de exagero e distorção, ampliando e sensacionalizando a questão. O uso de predição, antecipando recorrências prováveis, e simbolização, por palavras, frases ou imagens estereotipadas, dramatizadas e exageradas, são fundamentais nesse processo. Essas ações executam tarefas cruciais para o surgimento do pânico moral, incluindo a definição de um evento como um problema social (Machado, 2004).

Na segunda fase, ocorre a interpretação do problema, quando "[...] a atenção muda do domínio factual para o domínio interpretativo ou do problema em si para suas implicações e consequências" (Machado, 2004, p. 61). Neste estágio, os participantes tentam identificar problemas sociais subjacentes, e surgem os supostos riscos associados à disseminação das discussões sobre gênero e sexualidade.

Por fim, a terceira fase envolve a mobilização para ação e resolução do problema, encorajando o público a adotar uma postura vigilante para evitar a disseminação do problema e manter as coisas como são (Machado, 2004). Essa dinâmica destaca a interconexão entre a disseminação da desinformação, a construção do pânico moral e os esforços para perpetuar narrativas que moldam a percepção pública.

3.2 Rota da disseminação

A repercussão dessas mensagens desinformativas no Twitter/X é significativamente influenciada pela sua disseminação prévia no WhatsApp, ferramenta utilizada pelos brasileiros para manter contato com amigos, familiares e conduzir transações comerciais. Progressivamente, também passou a desempenhar um papel significativo na esfera política. De acordo com pesquisa realizada pela Agência Senado (Brasil, 2019), nas eleições de 2018, 44% dos eleitores no Brasil utilizavam o WhatsApp como meio para acessar informações políticas e eleitorais.

Sob o disfarce de notícias, um formato atrativo e um discurso indignado, as notícias falsas apelam às emoções, convidando-os a distribuí-las impulsivamente. Tudo isso é respaldado por um dispositivo - o telefone celular - no qual a ação de compartilhar é uma questão de confiança. Portanto, eles têm menos probabilidade de verificar um conteúdo antes de reenviá-lo se ele vier de um contato em sua lista de contatos pessoal. (Caetano et al., 2019).

Existem também peculiaridades relacionadas ao capital social. Conforme apontado por Recuero (2013), a robustez do capital social está diretamente ligada à capacidade de influência coletiva. Interações fundamentadas em uma rede social de uso móvel evidenciam um elevado potencial para o desenvolvimento de capital social de segunda ordem. Por exemplo, um grupo no WhatsApp que reúne diversas pessoas de uma comunidade tende a engendrar interações com implicações práticas mais significativas.

Caetano et al. (2019) apresentam uma abordagem para compreender o fluxo de informação e desinformação no aplicativo, introduzindo o conceito de "cascatas de atenção". Essas cascatas iniciam quando um usuário inicia um tópico em uma mensagem para o grupo, podendo incluir texto escrito, fotos ou links para artigos on-line. A propagação da informação ocorre quando outros membros respondem a essa mensagem. A análise das cascatas de atenção baseia-se em uma das principais funcionalidades do WhatsApp: a capacidade de "responder" a uma mensagem.

A análise mostrou que os tweets que recebiam maior atenção no Twitter/X geralmente eram aqueles que já haviam circulado extensivamente em grupos privados. Essa trajetória indica a importância de abordar a desinformação em estágios iniciais para mitigar seu impacto subsequente em plataformas mais abertas. Apesar de não ser classificado técnica e juridicamente como uma rede social - uma vez que se trata de uma plataforma para construir redes privadas e fechadas de comunicação - o aplicativo acabou tendo no Brasil o impacto de uma rede social. Esse cenário tornou significativamente mais desafiadoras as análises, pesquisas e estudos sobre o fluxo de informações, uma vez que o WhatsApp, por ser uma plataforma fechada, está protegido pelo sigilo de correspondência. Diferentemente do Twitter/X, não é possível monitorar suas mensagens de maneira direta.

3.3 Utilização de mídias diversificadas

A pesquisa constatou que a desinformação de gênero é comumente disseminada por meio de imagens editadas, vídeos manipulados e links para páginas de notícias falsas. A prevalência de conteúdos com elementos visuais (imagens com ou sem texto, vídeos e links) em relação a postagens exclusivamente textuais pode ser explicada por sua capacidade de gerar engajamento rápido, além de facilitar a assimilação e propagação das mensagens.

Tais recursos multimídia não apenas tornam a mensagem mais atrativa e impactante, mas também intensificam seu poder persuasivo. Como destacam Caldin e Blattmann (2020), a combinação entre texto e imagem estimula uma participação mais ativa dos usuários, contribuindo para uma experiência imersiva e personalizada que favorece a circulação da desinformação.

A partir da triangulação com conteúdos analisados por agências de checagem (como Aos Fatos e Lupa), foi possível verificar que diversas postagens desinformativas encontradas no Twitter/X já haviam sido detectadas inicialmente em circulação no WhatsApp. Esses dados corroboram a hipótese de que parte da desinformação analisada transita de redes privadas para plataformas abertas, seguindo padrões observados também em pesquisas anteriores (Caetano et al., 2019; Mello, 2020).

A partir disso, foi possível identificar fluxos de disseminação que partem de redes privadas (como grupos de WhatsApp) e ganham projeção em redes mais abertas e visíveis, como o Twitter/X. Essa constatação está em consonância com os estudos de Caetano et al. (2019), que tratam do conceito de “cascatas de atenção” no WhatsApp, evidenciando como mensagens ganham força por meio de interações dentro dos grupos.

Como ressaltado por Mello (2020), a confiança interpessoal típica dessas redes fechadas contribui para a menor verificação das informações compartilhadas, o que favorece a propagação impulsiva de conteúdos desinformativos. Já Recuero (2013) enfatiza que o capital social mobilizado em redes como o WhatsApp tem grande potencial de influência coletiva, o que pode impulsionar a transição dessas mensagens para plataformas públicas.

Esses achados reforçam o objetivo da pesquisa ao evidenciar os mecanismos e formatos recorrentes utilizados para maximizar o impacto da desinformação de gênero, detalhados na figura a seguir:

Figura 3
Mapa da Desinformação

Em síntese, identificamos:

• a) Formatos de Desinformação: A desinformação de gênero manifesta-se por meio de diversos formatos, incluindo imagens manipuladas, textos distorcidos e vídeos editados ou recortados.

• b) Atores/Usuários: Observa-se que homens predominam como atores na disseminação da desinformação de gênero. Pseudônimos são frequentemente empregados, conferindo um véu de anonimato aos perpetradores, dificultando a accountability.

• c) Etapas do Ciclo de Desinformação: O ciclo da desinformação envolve várias etapas interconectadas, começando pela produção do conteúdo falso, seguido por sua difusão por meio das redes sociais digitais. Inicialmente, a disseminação ocorre em aplicativos de mensagens como WhatsApp, através de áudios, textos e vídeos. Em seguida, a desinformação se expande para plataformas como Twitter/X, onde ganha tração com a adição de links para sites falsos, conferindo-lhe uma aparência de credibilidade. Posteriormente, alcança redes sociais digitais mais visuais, como YouTube, Instagram e Facebook, onde imagens e fotos reforçam a mensagem enganosa, ampliando ainda mais seu alcance e impacto.

• d) Natureza da Desinformação: A desinformação de gênero questiona frequentemente a idoneidade e competência das mulheres, além de difamar e distorcer suas conquistas. Essa natureza insidiosa visa minar a imagem e a credibilidade das mulheres na esfera pública

• e) Os efeitos da desinformação de gênero incluem propagar estereótipos prejudiciais, impactando negativamente a percepção pública das mulheres e suas realizações.

Essa caracterização é fundamental para desenvolver estratégias eficazes de combate à desinformação de gênero e promover um ambiente online mais inclusivo.

A inovação desta pesquisa reside na sua aplicação ao cenário brasileiro, onde a relação entre desinformação, gênero e discurso de ódio ainda não havia sido amplamente explorada na literatura acadêmica. Enquanto estudos internacionais já abordavam essas conexões, havia uma lacuna na compreensão do fenômeno dentro do contexto nacional, marcado por dinâmicas políticas e sociais próprias. Ao analisar esse cenário, a pesquisa contribui para o avanço dos estudos sobre desinformação no Brasil, oferecendo uma perspectiva inédita sobre como a desinformação de gênero se manifesta no país, quais grupos são mais impactados e como o discurso de ódio digital amplifica seus efeitos.

4 CONSIDERAÇÕES FINAIS

O Twitter/X desempenha um papel importante ao possibilitar a recuperação da participação política, muitas vezes perdida devido às limitações da comunicação na democracia tradicional. A plataforma facilita o diálogo e a reapropriação da democracia pelos eleitores. No entanto, essa potencialidade emancipatória enfrenta diversas barreiras, especialmente em países como o Brasil, onde o acesso à Internet e, consequentemente, às redes sociais digitais, é limitado por questões geográficas e econômicas, de acordo com a pesquisa TIC Domicílios (CGI, 2023). Apesar das iniciativas públicas para promover o acesso à Internet e a inclusão digital, há uma falta de orientação sobre as funcionalidades que essas ferramentas podem oferecer, o que impacta diretamente a participação política digital e a capacidade crítica diante da desinformação.

O estudo também revelou limitações metodológicas importantes. A mudança nas políticas de acesso à API do Twitter/X comprometeu a automação da coleta de dados, exigindo uma adaptação metodológica que tornou o processo mais lento e manual.

A intersecção complexa entre tecnologia, política e sociedade, destaca como as inovações tecnológicas influenciam e são influenciadas por dinâmicas sociais e políticas. A governamentalidade algorítmica emergiu como um conceito central, evidenciando como algoritmos e big data são utilizados para automatizar funções e moldar comportamentos, muitas vezes em detrimento da autonomia individual e da justiça social. Esses sistemas são orientados por uma lógica neoliberal que valoriza o sucesso econômico em detrimento de considerações éticas mais amplas, exacerbando desigualdades sociais e restringindo o acesso a direitos básicos como saúde e educação.

Expressões depreciativas, humilhantes, ameaçadoras e desumanizantes são características identificadas. A combinação de desinformação com discurso de ódio amplifica os efeitos negativos, especialmente nas redes sociais digitais, onde o ódio pode persistir e ser referenciado infinitamente.

Em conclusão, a desinformação de gênero explora estereótipos sociais e vieses cognitivos para reformular o discurso político de maneira a prejudicar as mulheres. Apesar do foco principal ser nas mulheres, reconhece que outros grupos, como LGBTQIA+, também são alvos significativos de campanhas de desinformação. Neste contexto de midiatização e anonimato proporcionado pelas redes sociais digitais, questões raciais e de gênero são amplificadas, ao mesmo tempo, em que há um esforço significativo do ativismo social para construir a memória e resistência contra a desinformação. As redes sociais digitais tornaram-se plataformas essenciais para este ativismo, promovendo uma resistência crítica e disseminação de informação como forma de combate às condições de alvo de desinformações.

No entanto, reconhece-se que a análise se limita a uma amostra restrita e a uma única rede social. Investigações futuras podem ampliar o escopo, incluindo outras plataformas (como o WhatsApp, Telegram ou TikTok), além de considerar elementos interacionais no espaço físico e não apenas no digital.

Por fim, destaca-se a relevância de políticas públicas voltadas à educação midiática e ao fortalecimento da regulação das plataformas, bem como o papel das agências de checagem e do ativismo digital na promoção de uma cultura informacional crítica e inclusiva.

• ORIGEM DA PESQUISA
  Oriunda de Tese: MEMÓRIA E AFETOS COMO RESISTÊNCIA À DESINFORMAÇÃO DE GÊNERO: UM ESTUDO DO PERÍODO ELEITORAL BRASILEIRO EM 2022
  Apresentada em maio de 2025 na Universidade Federal de Pernambuco.
• PREPRINTS
  ( x) O manuscrito não é um preprint.
• FINANCIAMENTO
  O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Brasil (CAPES) - Código de Financiamento 001
• ANUÊNCIA DE AVALIAÇÃO ABERTA
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Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  26 Jan 2026
• Data do Fascículo
  2026

Histórico

• Recebido
  06 Maio 2025
• Aceito
  03 Out 2025
• Publicado
  28 Nov 2025