A pesquisa de Thiago Fedacz Anastacio investiga a percepção do público sobre conteúdos de checagem e verificação. Ao todo, foram analisados 7.273 comentários de 55 publicações da agência Lupa no Instagram. Os conteúdos são separados a partir da distinção entre fact-checking político e debunking (Beaudreau, 2025). Os conteúdos corretivos de primeiro tipo se referem aos materiais de checagem que apuram falas de candidatos e atores políticos em entrevistas, debates e outros eventos públicos. Os de segundo tipo, por sua vez, dizem respeito aos conteúdos potencialmente desinformativos que circulam no ambiente digital. No contexto desta pesquisa, 37 publicações da agência Lupa foram classificadas como de tipo debunking e 18 de tipo fact-checking político.
A partir de uma análise de conteúdo (Sampaio; Lycarião, 2021), produziu-se um livro de códigos para a classificação dos textos dos comentadores. As categorias foram criadas a partir da literatura existente sobre o tema, tanto internacional quanto nacional. Após a limpeza do corpus e classificação inicial dos comentários, dois codificadores categorizaram os textos a partir de diferentes aspectos que eram apresentados junto ao posicionamento favorável ou desfavorável, visando identificar os argumentos e reações dos comentadores. Vale ressaltar que um mesmo comentário poderia ser classificado em mais de uma categoria. Foram realizados testes de confiabilidade até que se chegasse a um índice suficiente de entendimento entre os codificadores. Após esta etapa, realizou-se a codificação final do corpus.
De forma geral, a pesquisa evidenciou que os comentadores se posicionaram de forma favorável às publicações da agência. Quase 70% das manifestações (5.015 comentários) indicavam algum tipo de concordância com o conteúdo e/ou com a organização produtora. Os comentários de discordância, por sua vez, totalizaram 2.258 (31.05%) do corpus. Ao fazer uma distribuição dos comentários a partir do tipo de conteúdo corretivo, textos dos usuários publicados em postagens referentes aos materiais de tipo debunking somaram 3.902 comentários positivos (53,65%) e 880 negativos (12,1%). Os comentários feitos em materiais de fact-checking político ficaram distribuídos da seguinte forma: 1.113 (15,3%) eram favoráveis ao conteúdo e/ou à agência e 1.378 (18,95%) apresentavam apontamentos negativos.
Dentre as categorias com maior ocorrência no corpus positivo, predominou a que contemplava indicativos de posicionamentos político-partidários dos comentadores nas respostas aos conteúdos da agência Lupa (2.613 comentários codificados). A visão humorada sobre o conteúdo desinformativo aparece na sequência, com 1.372 unidades de análise apresentando a categoria. O desagrado com os conteúdos desinformativos (814 comentários codificados) segue como a terceira categoria mais presente no corpus de textos de concordância dos comentadores.
No grupo de comentários negativos, por sua vez, predominou-se a percepção de que o conteúdo é incorreto, impreciso ou insuficiente, com 796 textos classificados com a categoria. A acusação de viés (586 comentários codificados), insultos (329 comentários codificados) e questionamentos aos critérios de seleção (287 comentários codificados) aparecem na sequência como as categorias mais presentes no corpus de comentários de discordância.
Embora o corpus total indique uma recepção quantitativamente mais positiva das publicações a partir das manifestações dos comentadores, notou-se que parte dos textos dos usuários se manifestam em relação às checagens e verificações a partir de opiniões e posições partidárias anteriores, algo também notado na pesquisa de Shin e Thorson (2017). Tendo isso em vista, pretende-se investigar mais profundamente o modo como o público recebe conteúdos corretivos e a maneira como o instrumentalizam.
REFERÊNCIAS
BEAUDREAU, Joseph. Historical Shifts and Present Tensions: Reconfiguring the Fact-Checking Field Between Political Accountability and Debunking Online. InMedia. The French Journal of Media Studies, n. 10, 2025. Disponível em: https://journals.openedition.org/inmedia/3393. Acesso em: 30 de jun. 2025.
SAMPAIO, Rafael Cardoso; LYCARIÃO, Diógenes. Análise de conteúdo categorial: manual de aplicação. Brasília: Enap, 2021. Disponível em: https://repositorio.enap.gov.br/handle/1/6542. Acesso em: 03 de dez. 2024.
SHIN, Jieun; THORSON, Kjerstin. Partisan selective sharing: The biased diffusion of fact-checking messages on social media. Journal of communication, v. 67, n. 2, p. 233-255, 2017. Disponível em: https://academic.oup.com/joc/article-abstract/67/2/233/4082394. Acesso em: 10 de abr. 2025.