O impacto da imagem no engajamento político: uma análise multimodal baseada em dados sobre a campanha presidencial de 2022
Data
2026-02-12
Lattes da Autoria
Orientação Docente
Lattes da Orientação Docente
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Resumo
As redes sociais digitais tornaram-se centrais na comunicação política contemporânea, especialmente no uso estratégico de imagens para mobilização, construção de imagem e engajamento eleitoral. Nesse contexto, este trabalho investiga como elementos visuais são empregados nas campanhas presidenciais brasileiras de 2022, por meio de uma análise comparativa das postagens de Jair Bolsonaro e Luiz Inácio Lula da Silva no Facebook e no Instagram. A pesquisa utiliza técnicas de visão computacional, métodos de agrupamento não supervisionado e testes estatísticos para identificar padrões visuais recorrentes (clusters) e avaliar sua associação com métricas de engajamento normalizadas. Os resultados indicam que os padrões visuais variam conforme a plataforma, embora apresentem estruturas semelhantes entre os candidatos. No Facebook, observa-se uma organização mais concentrada e binária, associada à mobilização recorrente e à comunicação informativa, enquanto o Instagram favorece estratégias visuais mais fragmentadas e simbólicas, com maior potencial de engajamento. Os testes estatísticos demonstram associações significativas entre determinados clusters visuais e níveis de engajamento, especialmente em conteúdos que envolvem interações humanas diretas, como multidões e close-ups do candidato, sem permitir inferências causais. A análise comparativa revela ainda que, embora ambos adaptem suas estratégias à lógica das plataformas, emergem diferenças no plano simbólico, refletindo narrativas visuais distintas. Ao integrar visão computacional e métodos quantitativos, o estudo contribui para a literatura sobre comunicação política digital ao oferecer abordagem replicável para análise de estratégias visuais em diferentes ecossistemas de mídia social.
Resumo em outro idioma
Digital social media have become central to contemporary political communication, particularly in the strategic use of images for mobilization, image construction, and electoral engagement. Within this context, this study investigates how visual elements were employed in the 2022 Brazilian presidential campaigns through a comparative analysis of posts published by Jair Bolsonaro and Luiz Inácio Lula da Silva on Facebook and Instagram. The research applies computer vision techniques, unsupervised clustering methods, and statistical tests to identify recurring visual patterns (clusters) and examine their association with normalized engagement metrics. The findings indicate that visual patterns vary according to platform, although similar structural dynamics emerge across candidates. On Facebook, communication tends to be more concentrated and binary, associated with recurring mobilization and informational content, whereas Instagram favors more fragmented and symbolic visual strategies with greater engagement potential. Statistical tests reveal significant associations between specific visual clusters and engagement levels, particularly in content involving direct human interaction, such as crowds and candidate close-ups, without supporting causal inference. The comparative analysis further suggests that, while both candidates adapt their strategies to platform logic, symbolic differences persist, reflecting distinct visual narratives. By integrating computer vision and quantitative methods, this study contributes to the literature on digital political communication by proposing a replicable framework for analyzing visual strategies across social media ecosystems.
Descrição
Palavras-chave
Referência
COSTA, Elvison Victor Ferreira da. O impacto da imagem no engajamento político: uma análise multimodal baseada em dados sobre a campanha presidencial de 2022. 2026. 42 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) – Departamento de Computação, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2026.
Identificador dARK
Avaliação
Revisão
Suplementado Por
Referenciado Por
Licença Creative Commons
Exceto quando indicado de outra forma, a licença deste item é descrita como openAccess