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Mineração de dados e Hermenêutica na era do Big Data: limites interpretativos da análise computacional da política

dc.contributor.advisorGobbi, Maria Cristina [UNESP]
dc.contributor.authorAndrade, Tiago Negrão [UNESP]
dc.contributor.committeeMemberSousa, Alex Rodrigo dos Santos
dc.contributor.committeeMemberAssis, Ingrid Pereira de
dc.contributor.committeeMemberGobbi, Maria Cristina [UNESP]
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (Unesp)pt
dc.date.accessioned2026-04-07T13:39:44Z
dc.date.issued2026-02-27
dc.description.abstractEsta pesquisa apresenta impacto científico e metodológico ao integrar hermenêutica crítica, Big Data e análise computacional da comunicação, oferecendo um modelo replicável para o estudo da mediação midiática de crises. No campo social e educacional, contribui para o fortalecimento da literacia midiática, da compreensão pública sobre desinformação e dos efeitos simbólicos da comunicação digital na democracia. Seu potencial inovador reside no uso combinado de Google Trends, mineração de notícias e análise de sentimentos para revelar padrões estruturais de governança simbólica. A pesquisa possui relevância nacional e internacional, com aplicabilidade em diferentes contextos sociopolíticos, dialogando com agendas globais sobre regulação das plataformas, saúde informacional e desenvolvimento sustentável. Ao evidenciar os limites democráticos da estabilização narrativa das crises, o estudo contribui para políticas públicas, práticas jornalísticas e debates acadêmicos voltados à promoção de uma esfera pública mais crítica, plural e socialmente responsável.pt
dc.description.abstractThis thesis demonstrates how contemporary media systems function as powerful devices of symbolic governance, metabolizing crises into narratives of stability. Through a mixed and comparative methodology, it investigated two major axes: the COVID-19 infodemic, analyzed via search patterns on Google Trends, and the digital news coverage of three critical political events—the São Paulo municipal elections (2024), the public conflict between Elon Musk and the Brazilian Supreme Court (STF), and the assassination attempt on Donald Trump (2024)—using news mining (web scraping) and sentiment analysis with the NRC lexicon. The results of the four empirical studies converge on a central conclusion: there is a cross-cutting operational logic in crisis mediation. Whether in a global health emergency, a localized electoral dispute, a clash over digital sovereignty, or an episode of political violence, media coverage follows a predictable stabilization script. This script is supported by three pillars: 1) emotional management, with the statistical predominance of the sentiment of "trust" that calms public anxiety; 2) institutional framing, which converts complex conflicts into legal, procedural, or moral issues manageable by existing institutions; and 3) temporal control, which organizes the narrative into phases (emergence, climax, resolution), absorbing the disruptive event as a delimited and surmountable episode. While this mechanism is functional for maintaining order and institutional legitimacy in the short term, the thesis highlights its profound democratic cost. The efficiency in producing symbolic stability is achieved through the systematic displacement and silencing of the structural dimensions of conflicts—inequalities, material power disputes, geopolitical asymmetries, and the political nature of digital infrastructures. Thus, the media does not merely report crises but symbolically governs them, offering narrative resolution at the expense of political confrontation. The final contribution is a warning: by prioritizing affective governability, the prevailing communication system may paradoxically be undermining the conditions for a robust and transformative public debate, essential for a substantive democracy.en
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
dc.description.sponsorshipIdCAPES: 001
dc.identifier.capes33004056092P6
dc.identifier.citationANDRADE, Tiago Negrão. Mineração de dados e Hermenêutica na era do Big Data: limites interpretativos da análise computacional da política. 2026. Tese (Doutorado em Mídia e Tecnologia) - Faculdade de Arquitetura, Artes, Comunicação e Design, Universidade Estadual Paulista (UNESP), Bauru, 2026.
dc.identifier.lattes6885654276116955
dc.identifier.orcid0000-0002-5352-9798
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11449/320794
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.rights.accessRightsAcesso abertopt
dc.subjectDesinformaçãopt
dc.subjectAnalise computacional da políticapt
dc.subjectConvid-19pt
dc.subjectEleições Prefeitura SPpt
dc.subjectTrumppt
dc.subjectHermenêutica das mídiaspt
dc.subjectFakenewspt
dc.subjectInfodemiologiapt
dc.subjectDisinformationen
dc.subjectComputational analysis of politicsen
dc.subjectHermeneuticsen
dc.titleMineração de dados e Hermenêutica na era do Big Data: limites interpretativos da análise computacional da políticapt
dc.title.alternativeData Mining and Hermeneutics in the age of Big Data: interpretative limits of computational political analysisen
dc.typeTese de doutoradopt
dspace.entity.typePublication
relation.isGradProgramOfPublication0547577b-7c56-4706-b261-1fc89d78fe30
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unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Faculdade de Arquitetura, Artes, Comunicação e Design, Baurupt
unesp.embargoOnlinept
unesp.examinationboard.typeBanca públicapt
unesp.graduateProgramMídia e Tecnologia - FAACpt
unesp.knowledgeAreaAmbientes midiáticos e tecnológicospt
unesp.researchAreaTecnologias Midiáticaspt

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