As comunidades temáticas e os discursos em torno da contracepção: análise qualitativa e de big data em ciências sociais

• Autor(a) principal: Teixeira, Maria Catarina Mateus de Azevedo do Nascimento
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/143526
• topic: Contracepção; Big data em ciências sociais; Instagram; Modelação de tópicos; Detecção de comunidades; Contraception; Big Data in the Social Sciences; Topic Modeling; Community Detection; Domínio/Área Científica::Ciências Sociais::Ciências da Comunicação

A presente dissertação de mestrado, realizada no âmbito do Mestrado de Comunicação de Ciência, na Faculdade de Ciências Sociais e Humanas da Universidade NOVA de Lisboa, é uma proposta de análise de discursos sobre a contracepção na rede social Instagram, escritos em português, ao longo da última década. Pretende-se, com este estudo, dar a conhecer (i) as comunidades temáticas constituídas a partir dos discursos sobre métodos contraceptivos no Instagram; (ii) os principais tópicos tratados nestas interacções; e (iii) o modo como estes são tratados e narrativizados, do ponto de vista retórico e formal. Os dados em análise – um corpus total de 103 367 ‘posts’, composto por mais de 12 milhões de palavras – abrangem um período compreendido entre 2012 e 2021, tendo sido extraídos a partir de uma selecção de 27 hashtags. O volume de dados obtidos implicou a aplicação de métodos de análise de big data em ciências sociais, tais como o processamento de linguagem natural, a teoria de redes e grafos, a modelação de tópicos e a detecção de comunidades em redes. Para tal, recorremos a um conjunto de ferramentas computacionais, entre as quais destacamos, desde logo, o Phantombuster, utilizado na extracção de ‘posts’, bem como o NLTK (Natural Language Toolkit) e o Spacy (Industrial-Strength Natural Language Processing), aplicados nas suas versões adaptadas à língua portuguesa, no pré-processamento de texto. Para a construção das redes e detecção de comunidades nestas, recorremos, num primeiro momento, ao NetworkX, um pacote Python para a criação, manipulação e análise da estrutura, dinâmica e funções de redes complexas, seguido do Gephi, uma ferramenta especializada para a acessível visualização, análise e manipulação de redes e grafos. A modelação de tópicos foi feita com recurso a uma das mais recentes ferramentas do domínio do processamento de linguagem natural, o BERTopic – uma aplicação específica da arquitectura BERT, da Google. E por fim, os resultados obtidos a partir destas técnicas e ferramentas foram objecto de uma análise qualitativa, ou humana, do conteúdo de amostras seleccionadas (i.e., purposive sampling), para interpretação e ligação entre teoria e dados. Os resultados obtidos sugerem a presença de 45 tópicos, agregados em 8 temas, entre os quais se destacam a predominância da partilha – e produção – informal de conhecimento, sendo esta mobilizada, muitas vezes, no confronto com os consensos socialmente estabelecidos (Fraser, 1990). A partilha de experiências pessoais, particularmente das negativas, com a pílula anticoncepcional é um dos muitos exemplos encontrados, e talvez o mais significativo em termos estatísticos, da utilização do Instagram como um “espaço seguro” (Clark-Parsons, 2018), propício à partilha e desestigmatização de certas temáticas relacionadas com a sexualidade feminina (Doshi, 2021) – uma das práticas manifestamente predominantes nos discursos em torno da contracepção.