Como o movimento #MeToo se espalhou no Twitter

O artigo a seguir contém conteúdo que pode sensibilizar alguns leitores. Tudo se baseia em análises de dados de tweets com a hashtag #MeToo nas últimas semanas. Um link para o código usado nas análises está na conclusão deste artigo. A gente incentiva novas análises e o diálogo.

Nuvem de palavras de tweets de 24 de outubro a 7 de novembro

Nuvem de palavras de tweets de 10 e 11 de novembro

Usei a API do Twitter para coletar meio milhão de tweets recentes que contêm a hashtag #MeToo. Diante de meio milhão de tweets, é impossível resumir todo o conteúdo. Uma forma de ter uma noção das palavras mais usadas é a nuvem de palavras. Acima, há duas nuvens: a primeira foi gerada com tweets publicados entre 24 de outubro e 7 de novembro; a segunda, com tweets de 10 e 11 de novembro. Você percebe diferenças? Dê uma olhada e veja o que encontra.

A diferença mais evidente para mim é a mudança nos nomes dos supostos autores: na segunda nuvem, "weinstein" está menor e, portanto, menos representado nos tweets; "billoreilly" não aparece mais; e nomes novos, como "louisck" (que admitiu que "essas histórias são verdadeiras") e "roymoore", passaram a surgir. Termos relacionados como "republican" também apareceram (Roy Moore é Republicano). Muitas palavras fazem todo sentido. Outras, incluindo nomes de usuário do Twitter, como "aliceglass", ainda não estão tão claras. Neste post, vou me aprofundar nesses tweets e veremos por que tais palavras aparecem nas nuvens. Se você tiver ideias, respostas e/ou reflexões, fale comigo no Twitter: @hugobowne.

Você consegue extrair várias ideias principais sobre o #MeToo a partir dessas nuvens de palavras. Para mais contexto, a Wikipedia afirma que

"Me Too" (ou "#MeToo", com alternativas locais em outros idiomas) se espalhou de forma viral como uma hashtag de duas palavras usada nas redes sociais em outubro de 2017 para denunciar agressão e assédio sexual, na esteira das acusações de má conduta sexual contra Harvey Weinstein. A frase, usada há muito tempo nesse sentido pela ativista social Tarana Burke, foi popularizada pela atriz Alyssa Milano, que incentivou mulheres a tuitar para tornar públicas suas experiências e demonstrar a abrangência do comportamento misógino. Desde então, milhões de pessoas usaram a hashtag para relatar suas experiências, incluindo muitas celebridades.

À época da redação, a Wikipedia também informava que

A frase havia sido usada mais de 200.000 vezes até 15 de outubro e mais de 500.000 vezes até 16 de outubro. No Facebook, a hashtag foi usada por mais de 4,7 milhões de pessoas em 12 milhões de posts nas primeiras 24 horas. A plataforma relatou que 45% dos usuários nos Estados Unidos tinham um amigo que havia publicado usando o termo.

e que "O Parlamento Europeu convocou uma sessão diretamente em resposta à campanha Me Too, após o surgimento de denúncias de abuso no Parlamento e nos escritórios da União Europeia em Bruxelas". #MeToo é um movimento que ganhou um impulso decisivo no último mês. Neste post, vou analisar como ele se espalhou no Twitter.

Um panorama de duas semanas com #MeToo no Twitter

Para esta análise, usei a API do Twitter para coletar tweets com #MeToo de 24 de outubro até 7 de novembro. São duas semanas de tweets a partir de cerca de uma semana após o primeiro tweet com #MeToo. A API do Twitter permite coletar um subconjunto de todos os tweets, então, embora o número absoluto não contemple todos, é possível observar a tendência geral.

Vamos primeiro olhar a quantidade de tweets ao longo do tempo nessas duas semanas:

Enquanto a maioria das hashtags tem meia-vida de minutos ou horas, #MeToo já está presente há semanas, como você pode ver acima. É um movimento tão forte que se manifesta não só online, mas também em marchas e protestos. Repare, na figura, que de 23 a 30 de outubro — ou seja, de uma semana após o primeiro tweet com #MeToo até uma semana depois — a tag não mostrou sinais de queda significativa de uso. O total diário de tweets ficou bem estável nesse período. Só na 3ª semana aparece uma redução. Também note a periodicidade de 24 horas: o volume de tweets atinge o menor nível entre 22h e meia-noite (ET) e o pico por volta de meio-dia (ET). Isso é consistente com a maioria dos tweets se originando na América do Norte.

Como dito acima, há uma queda no número de tweets nas duas semanas analisadas, mas vamos investigar um pouco mais, separando quantos foram tweets originais e quantos foram retweets no período:

Vemos que a quantidade de retweets supera consistentemente a de tweets originais. Além disso, a redução observada no total é mais acentuada nos retweets do que nos tweets originais. Olhando apenas para o número de tweets originais, dá para ver que houve queda, mas menor do que sugeria o primeiro gráfico:

Mencionei acima que os retweets eram mais numerosos do que os tweets originais. De fato, 60% dos tweets com #MeToo foram retweets nesse período:

Surge então a pergunta: de meio milhão de tweets, quantos tweets originais foram responsáveis por todos esses retweets? Houve 100 tweets que foram retuitados mais de 1.000 vezes cada no momento da análise (pode haver mais agora, já que os retweets continuam). Eles representam ~62.000 (13%) do total capturado. Vale notar que muitos retweets podem não ter sido capturados pela nossa busca.

Houve 1.000 tweets retuitados pelo menos 100 vezes cada, e eles responderam por mais de 25% de todos os tweets capturados.

Quais foram os principais tweets? Vamos ver os 5 que tinham mais retweets no momento da análise:

Esses foram os mais retuitados no geral no momento da análise. E os que mais receberam retweets dentro do nosso conjunto de dados? Veja só:

"ALICEGLASS" apareceu como nome de usuário na primeira nuvem de palavras. Agora fica claro que ela estava lá porque foi muito retuitada no conjunto coletado. Alice Glass é cantora e compositora, cofundadora e ex-vocalista da banda eletrônica Crystal Castles; você pode ler sua declaração aqui. A quantidade expressiva de retweets também explica por que as palavras "Crystal" e "Castle" aparecem na nuvem.

Temos ainda outras línguas representadas em números relevantes, o que é interessante. O que começou como um movimento na América do Norte e em inglês não só se espalhou para outros idiomas, como o fez de forma significativa, já que tweets em espanhol, francês e coreano figuram entre os 5 mais retuitados nas duas semanas analisadas. Vamos explorar um pouco mais a distribuição de tweets por idioma.

A expansão do #MeToo pelo mundo

Primeiro, vamos ver os idiomas presentes em todos os tweets com #MeToo e com que frequência aparecem:

Inglês domina, depois "não identificado". Em seguida, temos francês, holandês, alemão, sueco, japonês, espanhol e coreano. Como temos contagens em várias ordens de grandeza (milhares, dezenas de milhares e centenas de milhares), faz sentido plotar a figura com eixo y logarítmico, o que significa que a distância visual entre 10^3 (mil) e 10^4 (dez mil) é a mesma que entre 10^4 e 10^5 (cem mil):

Agora dá para ver que, embora o inglês domine, há vários outros idiomas com dezenas de milhares de tweets cada: francês (32 mil), holandês (23 mil) e japonês (16 mil), para citar alguns. Na prática, quase 40% dos tweets são em outros idiomas ou não identificados (45 mil, que muitas vezes são estrangeiros e apenas não detectados pelo algoritmo do Twitter).

Agora vamos ver como o uso de diferentes idiomas com a hashtag #MeToo variou ao longo das duas semanas:

Pelo menos três pontos chamam atenção e valem investigação:

• em 26 de outubro, há um pico de idiomas não identificados quando o inglês está em baixa;
• em 30 de outubro, o número de tweets em francês dispara e empata com o volume em inglês;
• em 8 de novembro, há um pico em tweets em holandês, chegando perto do volume em inglês.

Vamos investigar.

O pico de tweets em idioma não identificado

Uma explicação para o pico de tweets em idioma não identificado é o retweet do seguinte post em catalão da Eva Piquer:

I la diputada s'ha quedat sola denunciant l'assetjament sexual a les dones. Quina pena i quina vergonya. #MeToo
© Patrick Hertzog/AFP pic.twitter.com/AtCxumRu5Z

— Eva Piquer (@EvaPiquer) October 25, 2017

O algoritmo do Twitter não identificou o idioma desse tweet — catalão —, que foi retuitado impressionantes 4.876 vezes na quinta-feira, 26 de outubro.

O pico de tweets em francês

Em 30 de outubro, o pico de tweets em francês se deveu ao retweet destes três posts, com 555, 347 e 327 retweets, respectivamente:

Vale notar que o primeiro tweet acima também contém a hashtag #Balancetonporc, que em inglês significa "expose your pig" (exponha seu porco). #balancetonporc e pequenas variações aparecem em 27% dos tweets em francês com #MeToo e hoje é considerado o análogo francês do #MeToo. Você pode ler mais aqui.

E aquele pequeno pico em tweets em holandês? Fica o desafio para quem quiser investigar mais a fundo.

Conclusão

Neste post, você viu que o movimento #MeToo ganhou tração de forma sustentada e que, embora tenha começado na América do Norte, seu alcance se espalhou pelo mundo. Só com visualização de dados do Twitter (nuvens de palavras de meio milhão de tweets), deu para notar que novas revelações e denúncias surgiram após o primeiro uso da hashtag — e é razoável concluir que isso contribui para a continuidade do movimento. Você também viu que muitos tweets são retweets, o que sugere alto engajamento, mesmo de quem não publica tweets originais. Nos próximos dias, vou disponibilizar o código usado para coletar os tweets e fazer a análise acima. Fica o convite para você explorar e ver que outros insights encontra nos dados. Isso não substitui a leitura ampla sobre o tema e a conversa com pessoas no mundo real.

Se você tiver ideias, respostas e/ou reflexões, fale comigo no Twitter: @hugobowne.

Você encontra o código usado nesta análise neste repositório.