as redes emergentes do wikileaks - priscilla calmon

7/25/2019 As Redes Emergentes Do Wikileaks - Priscilla Calmon

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IntercomSociedade Brasileira de Estudos Interdisciplinares da ComunicaoXVIII Congresso de Cincias da Comunicao na Regio SudesteBauru - SP03 a 05/07/2013

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As redes emergentes do Wikileaks: o estudo de estatsticas aplicadas aoGephi1

Priscilla CALMON de Andrade2Fbio Luiz MALINI de Lima3

Universidade Federal do Esprito Santo, Esprito Santo, ES

RESUMO

Este trabalho apresenta uma anlise inicial sobre a rede formada atravs da hashtag#Wikileaks, no perodo de 06 de agosto de 2012 a 20 de novembro do mesmo ano,rastreadas no Twitter. Esse foi um momento de diversos debates controversos,envolvendo principalmente o fundador da organizao, Julian Assange, que encontra-sesob proteo do Equador desde a poca em questo. Ainda nessa fase, um importanteapoiador do site, o grupo Anonymous, rompe sua parceria com o Wikileaks. Nessecenrio emergem diferentes perfis que se destacam por suas conexes e forte presenana rede. A partir do software Gephi foi possvel analisar quais eram esses perfis quetiveram uma maior participao na construo da narrativa #Wikileaks, esse processo sedeu atravs da aplicao das estatsticas de grau, grau de entrada e centralidade deautovetor.

PALAVRAS-CHAVE:Twitter; Gephi; Wikileaks; redes emergentes.

1. Introduo

O estudo das redes, sobretudo as sociais, de grande interesse para a rea cientfica,

devido ao poder desses emaranhados de conexes representarem diversos problemas de

natureza real. Recuero (2009) explica que com o advento da comunicao mediada pelo

computador, as formas de organizao, a identidade, os debates e a mobilizao social

se alteraram profundamente. Ela destaca que essa nova forma de comunicao ampliou

a capacidade de conexes entre os indivduos, permitindo assim que redes fossem

criadas e difundidas nesses espaos, as redes sociais mediadas pelo computador.

1Trabalho apresentado no DT 1 Jornalismo do XVIII Congresso de Cincias da Comunicao na Regio Sudeste,realizado de 3 a 5 de julho de 2013.

2 Estudante de Graduao 8.semestre do Curso de Comunicao Social Jornalismo da UFES, email:[email protected]

3Orientador do trabalho. Professor do Curso de Jornalismo da UFES-ES, email: [email protected]


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Mas o estudo das redes sociais no algo novo, afirma Recuero (2009). Esse estudo

da sociedade a partir do conceito de rede foi uma mudana de foco significativa na

cincia durante o sculo XX. Antes, o estudo se limitava a anlise dos fenmenos das

redes sociais, examinando suas partes detalhadamente. Mas s a partir do sculo

passado que a investigao comea a mudar o foco para o fenmeno social constitudo

pela interao entre as partes.

Em 1973, o matemtico Leonard Euler publicou um artigo sobre o enigma das

Pontes de Konigsberg, utilizando pela primeira vez a metfora das redes. Koningsberg

era uma cidade prussiana localizada em meio a ilhas no centro de um rio. Ao todo, a

cidade tinha sete pontes e contava-se que era uma diverso para seus habitantes

atravessarem a cidade atravs delas, cruzando-as apenas uma vez. Euler desmitifica a

ideia dos habitantes, mostrando que cruzar essas pontes sem repetir o caminho no era

possvel e apresenta uma rota possvel para os habitantes da regio. O matemtico

conecta quatro partes terrestres (ns) com as sete pontes (arestas), confirmando a

inexistncia da rota desejada pelos moradores e criando o primeiro teorema da Teoria

dos Grafos. Esse teorema parte do princpio que, para entrar em uma lado da cidade e

sair sem passar pela mesma ponte, seria necessrio que cada parte tivesse pelo menos

duas pontes. (RECUERO, 2009)

Uma rede pode ser ento expressa matematicamente por um grafo que se constituiu

por um conjunto de pontos, os ns ou vrtices, conectados por linhas que expressam

uma relao entre eles, as arestas. Freitas (2010) explica que em grafos como modelo

para as redes sociais, os vrtices representam os atores, e as arestas a relao entre eles,

logo, os atores so importantes quando esto envolvidos na relao com outros atores.

Estes laos os tornam mais visveis e centrais na rede. Uma rede, assim, uma

metfora para observar os padres de conexo de um grupo social, a partir das conexes

estabelecidas entre os diversos atores. A abordagem de rede tem, assim, seu foco naestrutura social, onde no possvel isolar os atores sociais e nem suas conexes

(Recuero, 2009, p.24)

Os grafos aqui estudados so todos exportados de um software chamado Gephi,

uma plataforma open source interativa de visualizao e explorao de vrios tipos de

rede e sistemas complexos. Esse programa consegue selecionar diferentes algoritmos

para as formas do layout, sendo possvel fazer inmeros tipos de arranjos para os dados.

Nessa plataforma, tambm conseguimos inserir importantes estatsticas que nospossibilitam executar a anlise de comportamento da rede, ou seja, conseguimos


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Os anos 80 o introduziram no submundo hacker de Melbourne, formado por

homens em sua maioria e adolescentes autodidatas que estavam acima da mdia e

utilizavam suas habilidades em computadores para criar cdigos e utilizar os modens

extremamente lentos da poca. Em 1988, Mendax tentou invadir o Minerva (sistema de

mainframes da empresa Overseas Telecomunicao Commission) que funcionava como

uma espcie de rito de passagem para os hackers. J em 1989, os hackers de Melbourne

lanam um worm5contra o site da Nasa. No ano de 1991, Assange era apontado como o

possvel melhor hacker da Austrlia, ele e dois amigos, Prime Suspect e Trax, fundam a

revista International Subversives (Subversivos Internacionais), que oferecia dicas de

como invadir sistemas telefnicos e fazer ligaes gratuitas. Em seguida, Assange

hackeia uma empresa canadense que vendia equipamentos de telecomunicaes, alm

de invadir o complexo militar-industrial norte-americano, o quartel general do 7 Grupo

de Comando da Fora Area dos Estados Unidos no Pentgono, o Instituto de Pesquisa

de Stanford, entre outros. Nesse mesmo ano, os trs hackers se juntam para hackear a

Milnet, rede de dados secreta da Defesa das Foras Armadas Americanas. (LEIGH;

HARDING, 2011).

Porm, a polcia australiana j estava atrs do grupo e aps grampear a linha

telefnica de Assange, logo souberam das tramas do jovem e invadiram a sua casa. Na

ocasio, o hacker acabou confessando a polcia o que tinha feito. Em 1994, Julian

Assange formalmente acusado e acaba se declarando culpado das 24 acusaes de

hacking e solto por boa conduta e pelo pagamento de fiana de 2.100 dlares.

Condenado e desempregado, ele sobrevivia com a penso de um pai solteiro. Seu filho,

Daniel, era fruto do seu primeiro casamento e aps a separao do casal, Assange

passou a lutar pela guarda da criana, numa terrvel luta com o Estado pelas

informaes do caso. As atividades do hacker nesse perodo, como a criao de um site

sobre dicas de segurana digital e a participao no movimento pelo Cdigo Aberto,acabaram o levando para o desenvolvimento do Wikileaks. J em 1999, ele concebe a

ideia de um site para divulgar informaes confidenciais e registra o domnio com nome

de Wikileaks. Mas s em 2006 que a organizao vem tona com a divulgao de

informaes sigilosas sobre a Guerra do Vietn. (LEIGH E HARDIND, 2011).

5 uma espcie de vrus de computador, porm, enquanto o vrus precisa de um programa hospedeiro para se

propagar, o worm um programa completo, que pode ser projetado para tomar aes maliciosas aps infestar umsistema, como deletar arquivos de um sistema e enviar documentos por email. Disponvel em: . Acesso em 29 abril, 2013.
http://pt.wikipedia.org/wiki/Wormhttp://pt.wikipedia.org/wiki/Wormhttp://pt.wikipedia.org/wiki/Worm


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A experincia de Assange com a polcia no pararia por a. Em novembro de

2010, a polcia Sueca emite um pedido de priso preventiva para um ru estrangeiro,

Julian Assange, acusado de coero ilegal, duas alegaes de assdio sexual e uma

acusao de estupro, supostamente cometidas em agosto de 2010. Leigh e Harding

(2011) contam que aps as acusaes, o editor-chefe da organizao tuitou usando o

nome do Wikileaks dizendo: Fomos avisados de que devamos esperar truques sujos.

Vemos o primeiro agora, logo em seguida tuita: Lembrete: desde 2008 a inteligncia

norte-americana planeja destruir o Wikileaks. Ficava claro que para o hacker, toda essa

confuso era fruto de uma perseguio dos Estados Unidos para destru-lo. O autor

destaca que precisou passar quatro meses de silencio completo at Assange admitir que

no havia evidncias de uma armadilha sexual.

Aps ter entrado na lista de procurados da Interpol por crimes sexuais,

Assange conclu que o cerco havia se fechado e a melhor opo era se entregar polcia

de Londres e ento detido. Uma semana depois, a Alta Corte da Justia de Londres

concede a liberdade condicional ao hacker, que se abriga sob rgido controle judicial na

manso de um dos seus amigos na Inglaterra. A defesa do fundador do Wikileaks temia,

entretanto, que ele fosse extraditado para a Sucia e com isso acabasse sendo transferido

para os Estados Unidos, onde correria risco de ser condenado morte. Em fevereiro de

2011, a justia britnica valida o pedido de extradio do hacker, que recorre logo em

seguida. Nove meses depois, a Alta Corte de Londres confirma a extradio de Assange,

e em maio de 2012, ela rejeita a apelao apresentada em novembro e confirma mais

uma vez a extradio do australiano.

No dia 19 de junho, Julian Assange se refugia na embaixada do Equador em

Londres e pede asilo poltico ao pas. De acordo com o ministro das Relaes Exteriores

do Equador, Ricardo Patio, o hacker enviou uma carta ao presidente Rafael Correa,

afirmando ser vtima de perseguio, dizendo que seu pas no defende as suas garantiasmnimas e ignoram a proteo de um cidado perseguido politicamente e delegam a

outro pas que aplica pena de morte por espionagem e traio.

O perodo especfico dessa narrativa selecionado para anlise nesse trabalho

comea a partir de agosto de 2012, quando o governo equatoriano concedeu asilo

diplomtico ao hacker por considerar que existiam riscos para sua integridade e sua vida

em consequncia das revelaes feitas no site Wikileaks. Patio afirmou que o asilo

tambm se justificou pela dificuldade dos trs estados envolvidos em fornecer asinformaes sobre o caso do fundador da organizao, alm de considerar que sua


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priso preventiva poderia gerar uma cadeia de acontecimentos para impedir a sada do

hacker do pas e que ele no havia recebido apoio do seu pas de origem, a Austrlia.

Em meio as polmicas envolvendo o lder da organizao em um perodo

bastante conturbado para o site, o Wikileaks ainda sofreu uma grande perda, a do Grupo

Anonymous. Em outubro de 2012, o coletivo hacktivista publica um comunicado 6

criticando a posio do Wikileaks em colocar umpaypall em suas pginas, impedindo o

acesso a certas pginas sem um pagamento. O comunicado afirma que o Anonymous

no oferece mais seu apoio ao grupo ou a Assange, afirmando que o foco tem deixado

de ser os vazamentos e busca pela liberdade de informao para se concentrar no editor-

chefe do site e uma busca intensa por dinheiro. Eles criticam tambm a organizao por

ter ignorado os diversos annimos que foram presos por realizar ataques em defesa do

Wikileaks (ROHR, 2012).

sobre esse perodo de grandes reviravoltas no caso de Julian Assange e

controversas histrias envolvendo o Wikileaks que ser aprofundado no prximo tpico.

Buscando entender como se constitui a rede formada pelo debate em torno desses temas

e quais so os principais atores envolvidos. Dessa forma, conseguiremos antecipar certo

comportamento dessa rede, ou seja, padres e atores que sempre estaro narrando

histrias de grande interesse pblico, contra ou a favor, trazendo para a hashtag

#Wikileaks um verdadeiro legado de dilemas e debates, que so erguidos e sustentados

por meios de comunicao tradicionais, veculos online, ativistas, polticos, blogueiros,

entre muitos outros participantes.

3. Metodologia

Todos os dados para a formao da rede emergente em torno do Wikileaks

foram extrados do Twitter a partir de um processo de minerao de dados. O primeiro

passo foi a filtragem do material atravs do YourTwapperKeeper, um software utilizadoem servidores do computador para a captura e armazenamento de dados da plataforma.

Esse programa rastreia os tweetsassociados a uma determinada pesquisa, conforme os

dados disponibilizados pelo usurio, para em seguida serem compilados em um arquivo

geral, que pode ser de diversas extenses, como csv., .html, .json, entre outros.

6Disponvel em:. Acesso em 29 de abril, 2013.
http://www.anonpaste.me/anonpaste/index.php?f12864c4aaa27e05#b85melA+HwnJhvVZbw93iqqnrdHJLNEJURQgWJSkAhk=http://www.anonpaste.me/anonpaste/index.php?f12864c4aaa27e05#b85melA+HwnJhvVZbw93iqqnrdHJLNEJURQgWJSkAhk=http://www.anonpaste.me/anonpaste/index.php?f12864c4aaa27e05#b85melA+HwnJhvVZbw93iqqnrdHJLNEJURQgWJSkAhk=http://www.anonpaste.me/anonpaste/index.php?f12864c4aaa27e05#b85melA+HwnJhvVZbw93iqqnrdHJLNEJURQgWJSkAhk=http://www.anonpaste.me/anonpaste/index.php?f12864c4aaa27e05#b85melA+HwnJhvVZbw93iqqnrdHJLNEJURQgWJSkAhk=http://www.anonpaste.me/anonpaste/index.php?f12864c4aaa27e05#b85melA+HwnJhvVZbw93iqqnrdHJLNEJURQgWJSkAhk=


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Nessa pesquisa, em particular, selecionei a hashtag #Wikileaks, que ficou sendo

rastreada do dia 6 de agosto de 2012 ao dia 20 de novembro do mesmo ano. Com os

dados coletados, em formato .csv, o prximo passo foi a separao desses tweets em

dois diferentes arquivos: retuites (RTs) e menes (ATs). A separao dos RTs e ATs

dos tweets feita atravs de um script processado na linguagem de programao R.

Tal script foi encontrado em um blog7, otweetgraph.R.Ele serve para extrair de um

arquivo Pipe-delimited (wikileaks.csv), um arquivo de texto onde as informaes

sobre o tweet(texto, hora, local, dispositivo ect) so separados pelo smbolo | (pipes).

Esse script foi modificado para que o contedo do tweetpudesse estar junto com

o RTs e ATs, criando assim o script tweetgraph2.0.R8. Atendendo a uma necessidade

de anlise ainda mais profunda de contedo, foi criado o tweetgraph3.0.R, que guarda

tanto quem escreveu o tweet quanto quem fez o RT, alm do seu contedo e o

timestamp (com horrio dos tweets) com intuito de organizar temporalmente esses

dados.

Dentre eles, me detive a analisar a rede brasileira em torno do tema,

selecionando assim os retuites que estavam na lngua portuguesa (o

YourTwapperKeeper oferece a funo de filtrar conforme a lngua oficial dos tweets).

A escolha dos RTs se d por ser esta uma mtrica fundamental para medir a difuso de

informaes. Como destaca Bastos, Traviski e Raimundo (2012) a partir dos retuites

conseguimos identificar os intermedirios das informaes e ainda, o ato de retuitar

estabelece uma relao entre um usurio e outro fazendo surgir as propriedades do

ecossistema do Twitter, uma vez que o contedo retuitado foi escrito por um usurio e

republicado por outro. Com esses dados em mos, cerca de 5427 retuites o passo

seguinte foi a exportao dessas informaes para o Gephi, que possibilitou a

visualizao da formao da rede com os algoritmos de grau, grau de entrada e

centralidade de autovetor.

4. Aplicao das estatsticas do Gephi: uma anlise da rede emergente #Wikileaks

A primeira estatstica aplicada no grafo do #Wikileaks foi a de grau. O grau de

um vrtice dado pelo nmero de arestas que lhes so incidentes. Ou seja, essa

7http://blog.ynada.com/3398Script criado por Jean Maicon Rickes Medeiros - membro do Laboratrio de Imagem e Cibercultura(Labic)
http://www.dropbox.com/s/8kgyuopwjvswqb7/scripts.ziphttp://www.dropbox.com/s/8kgyuopwjvswqb7/scripts.ziphttp://www.dropbox.com/s/8kgyuopwjvswqb7/scripts.ziphttp://www.dropbox.com/s/8kgyuopwjvswqb7/scripts.ziphttp://www.dropbox.com/s/8kgyuopwjvswqb7/scripts.ziphttp://blog.ynada.com/339http://blog.ynada.com/339http://blog.ynada.com/339http://blog.ynada.com/339http://www.dropbox.com/s/8kgyuopwjvswqb7/scripts.zip


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estatstica nos proporcionara uma viso de todas as conexes da rede, exibindo tanto os

RTs que uma pessoa fez quanto aqueles que ela recebeu.

Figura 1 - Grafo geral com a estatstica Grau da rede

Aqui utilizamos o layout denominado Force Atlas 2, um layout de fora

direcionada que simula um sistema fsico. Ns se repulsam enquanto arestas atraem os

ns que elas conectam (como molas). Essas foras criam um movimento que converge

para um estado de equilbrio. O desenho de fora direcionada tem a especificidade de

colocar a funo de um n para todos os outros, no limitando a caracterstica nica de

cada um deles. Isso faz com que o grafo nem sempre apresente a mesma configurao

final, pois o resultado depende das foras aplicadas mas tambm ao estado inicial dos

ns e at mesmo a aproximao com o algoritmo. Nesse layout, voc no deve ler a

posio de um n, mas compar-la com os outros ns na rede (JACOMY et al, 2011).


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A figura 1 nos apresenta uma viso geral do grafo. Em que percebe-se

claramente que os atores que tiveram o maior nmero de conexes esto no centro da

rede, em um emaranhado de arestas que se ligam, garantindo a eles o papel central nessa

narrativa. Enquanto ao redor desse ncleo, existe um conjunto de ns, que no tem

conexes com o centro do grafo mas desempenham um papel importante de

divulgador de uma informao, pois eles em algum momento deram ou receberam o

retuite de algum que est prximo a ele, alimentando assim o debate em assuntos

referentes ao Wikileaks.

Figura 2 - Ncleo da rede formada a partir da estatstica de Grau

Nessa imagem especfica do ncleo da rede (ver figura 2), observa-se que cinco

figuras se destacam: @Wikileaks, @Jose_Simao, @Olhardigital, @Marcelotas,

@AgenciaPublica e @Anornirc. Alm de outros menores, mais evidentes, como

@Estadao, @StanleyBurburin e @EmirSader. Esses foram os perfis que tiveram o

maior nmero de conexes e por isso encontram-se nessa posio.

Importante notar que dentro dessa estatstica de grau temos dois fatores

envolvidos: o grau de entrada (a quantidade de retuites que uma pessoa recebeu) e o

grau de sada (o nmero de retuites que uma pessoas fez). Portanto, o grau da rede


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medido pela soma dos valores de grau de entrada e grau de sada. Nota-se que os cinco

primeiros perfis que tiveram maior nmero de conexes na rede devem esse valor ao

nmero de retuites recebidos, equivalente ao grau de entrada. Isso se deve, primeiro,

pelo fato desses perfis serem amplamente conhecidos na rede pelos atores dessa

narrativa, ou seja, aqueles que falam sobre o tema Wikileaks e seus desdobramentos,

por exemplo, certamente estaro familiarizados com o perfil da organizao no Twitter.

E, segundo, esses dez perfis de maiores nmeros de grau so de pessoas/instituies

com alto reconhecimento nas redes sociais e que contam com grande nmero de

seguidores, consequentemente seus contedos atingem a uma parcela significativa da

rede, apresentando um alto nmero de replies.

Outra importante estatstica o grau de entrada, responsvel por fornecer os

valores de um determinado n em relao a rede. Mais precisamente, o grau de entrada

fornece a quantidade de menes ou replies que um n recebeu. Quanto maior for o

nmero de indicaes para um mesmo vrtice, maior ser o seu valor de entrada.

Percebe-se que essa estatstica refere-se ao destino do n (tudo que recaiu sobre ele) e

no a origem (o contedo originado pelo n).

Nessa estatstica, utilizamos o layout Fruchterman-Reingold, desenvolvido por

Thomas Fruchterman e Edward Reingold em 1991. O funcionamento desse algoritmo

tem como principais objetivos a distribuio dos vrtices de forma igualitria no espao

disponvel, a minimizao do cruzamento de arestas e a uniformizao de seu tamanho,

alm de proporcionar a simetria ao grafo. (FRUTCHTERMAN; REINGOLD, 1991).

Dessa forma, o algoritmo simula um sistema de partculas em que os vrtices so

tidos como pontos de massa que se repelem mutuamente, por outro lado, as arestas (ns)

assumem o comportamento de molas com fora de atrao. (EVERTON, 2004). O

objetivo aqui portanto, produzir um grafo com uma maior visualidade e de mais fcil

compreenso.Nesse grafo, alm da aplicao do layout de Fruchterman-Reingold e a

estatstica degrau de entrada, aperfeioamos a apresentao dos dados com outras duas

funes do Gephi: o tamanho dos ns e as cores dos mesmos e arestas. Assim, aqueles

que possuem os maiores ns so os que tiveram maior destaque nessa estatstica, com os

valores mais altos. As cores variam tambm em ordem crescente dos valores de grau de

entrada, entre rosa, verde e roxo. Ou seja, os menores valores representam a cor rosa, os

intermedirios verde e os maiores a cor roxa.


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Figura 3 - Viso geral do grafo com a aplicao da estatstica de grau de entrada a partir do layout

de Fruchterman-Reingold

Curioso notar que os mesmos perfis que apareceram no quadro geral da

estatstica de grau tambm esto presente nos dados de grau de entrada. Isso mostra que

esses ns ganharam papel central na rede atravs de seus seguidores e o alto nmero de

retuites que ele possibilitaram a um mesmo perfil. Sua relevncia na rede foi dada pelo

destino (nmero de direcionamentos recebidos).

Figura 4 - Ncleo da rede configurado a partir da estatstica de grau de entrada e layoutFruchterman- Reingold


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Por ltimo, analisou-se a estatstica de centralidade de autovetor. Nesse

algoritmo possvel encontrar os atores mais centrais, ou seja, aqueles que esto mais

prximos dos demais, considerando-se toda a estrutura da rede. Aqui, a importncia do

n baseada em suas conexes. Segundo Silva (2010) se um vrtice est ligado a outros

que se encontram em uma posio central na rede, esse n ter centralidade de autovetor

elevada. Em uma rede no qual um perfil tem centralidade de valor 12 por exemplo, quer

dizer que ele mais central que algum com valor 1. O processo de centralidade aqui se

d a partir do outro, o que quer dizer que eu posso ter o valor de centralidade de

autovetor alto, mesmo se a influncia seja apenas sobre um n, porque esse n est

ligado a outros importantes, e assim sucessivamente.

Silva (2010) destaca essa mtrica como um importante forma de medida para

analisar casos de difuso de informao, infeco ou comportamento pessoal. O autor

explica que nestes casos no qual um elemento est conectado a vrtices que se conectam

a um grande nmero de outros vrtices, so um potencial transmissor indireto de

informaes, pensamentos ou doenas. Percebe-se que essa transmisso ocorre como

uma espcie de fofoca, de forma indireta, em que, caso seja propagada pelas figuras

mais centrais, ela ter grandes chances de ser rapidamente conhecida por muitos outros

ns dessa rede.

Figura 1- Viso geral da rede constituda pela estatstica de Centralidade de Autovetor.


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A rede constituda pelo Wikileaks apresenta em sua grande maioria, perfis com

centralidade de autovetor igual a 0 o que mostra que esses ns apenas indicaram outro

n e no receberam nenhuma indicao. Ou seja, eles deram RT em algum outro vrtice

que exerce um papel relevante na rede, tendo um grande nmero de conexes. Esses ns

reinam absoluto na imagem, ocupando a maior parte dografo.

No ncleo dessegrafo, entretanto, perfis de alto valor de grau, grau de entrada,

e autoridades, voltam a aparecer. Aqui, o n mais central o @Wikileaks, em seguida,

temos os perfis do @OlharDigital, @AgenciaPublica, @MarceloTas, @Jose_simao,

@StanleyBurburin, @Anonirc, @Estadao, @Roteirodecinema, entre outros. A apario

desses perfis com um alto grau na estatstica de centralidade de autovetor, deve-se a

caracterstica dePageRank desse algoritmo, ou seja, sua centralidade mais alta do que

a do resto do n, pois eles so citados por usurios mais citados. Isso se torna evidente

na imagem abaixo (ver figura 6), onde nota-se que o perfil que apresenta o maior valor

de centralidade de autovetor (@Wikileaks) retuitado por outro que tambm se

encontra em lugar central nessa narrativa (@AgenciaPublica), conferindo-lhe o status de

ator central. Observa-se aqui, que o perfil da @AgenciaPublica funciona como um

porta-voz das informaes do Wikileaks no Brasil.

Figura 2 - Filtro aplicado que seleciona os ns que tiveram o maior valor de Centralidade de

Autovetor

4. Concluso

Esse apenas o incio da anlise de dados que podem ser explorados ainda mais

profundamente atravs do software Gephi. Outras estatsticas, como modularidade (que

mede a formao de comunidade), centralidade (mede qual ator est mais central na

rede) e HITS (presena de autoridades e hubs) so diferentes algoritmos utilizados para


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entender aspectos estruturais dessa narrativa e responder a perguntas como: quais os

grupos formados pelo tema em questo? Qual perfil possui a melhor localizao na

rede? Qual o caminho mais curto para um informao circular nessa trama?

Entender a formao da rede a partir desses algoritmos de extrema importncia

para compreender quais atores iro sempre emergir dessa narrativa, constitudos por

ativistas, veculos de comunicao tradicionais, mdia online, artistas e comentaristas,

que juntos ajudam a construir um sentido global do acontecimento. Em tempos de

crises, vazamentos e escndalos, aqueles com domnio para analisar o nascer dessas

controvrsias sairo frente e tero em mos importantes ferramentas de cartografia e

gerenciamento de crise online.

Com a aplicao do algoritmo de grau de entrada, por exemplo, percebemos na

visualizao da rede que na medida que um perfil recebe mais retuite, ele torna-se cada

vez mais central que os outros. Dessa forma possvel entender os caminhos referentes

a autoria desses tweets, as comunidades formadas em torno desse perfil e a fidelizao

comunicativa dessa rede, quando reconhecemos quais conversas, em particular,

ganharam mais destaque. Por outro lado, o estudo da centralidade de autovetor nos

mostra a relevncia dos atores e de suas conexes, uma vez que os usurios mais

centrais so aqueles citados por usurios mais citados.

O estudo dessas estatsticas nos mostram que o @Wikileaks o prprio canal de

informao sobre os acontecimentos envolvendo a organizao. esse perfil que ocupa

o lugar central na rede e dele que se origina o maior nmero de retuites. O prprio

@Wikileaks o responsvel por divulgar vazamentos, mobilizar seus seguidores,

chamar a ateno para questes polticas envolvendo a organizao e alimentar o debate

entorno de ataques hackers na rede e polmica envolvendo os atuantes do grupo, por

exemplo. As controvrsias emergentes so diversas e o Wikileaks como usurio central

nessa rede s ressalta o poder da organizao em agir como principal difusora deinformaes em detrimento dos veculos tradicionais de comunicao, que aqui

aparecem em segundo plano. Esse um cenrio que se abre a partir do surgimento de

uma inteligncia coletiva, capaz de produzir o seu prprio canal de notcias, pois podem

divulgar o que querem, ajudando assim na criao de narrativas coletivas. O perfil

ativista da organizao agrega, portanto, essas mltiplas vozes, narrando o discurso

dessa multido conectada.


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REFERNCIAS

BASTOS, Marco T; TRAVITZKI, Rodrigo; RAIMUNDO, Rafael. Tweeting Political Dissent:

Retweets as Pamphlets in #FreeIran, #FreeVenezuela, #Jan25, #SpanishRevolution and#OcuppyWallSt. In: University of Oxford, Internet Institute. Disponvel em:. Acesso em 10 de maio de 2013.

DOMINGOS, Jos Antonio. Wikileaks: segredos, informaes e poder. Bauru, SP: IdeaEditora, 2011.

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SILVA, Thiago S.A. Um estudo de medidas de centralidade e confiabilidade em redes.

2010. Dissertao (Mestrado em Tecnologia) Programa de Ps-Graduao em Tecnologia,Centro Federal de Educao Tecnolgica Celso Suckow da Fonseca, 2010.
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as redes emergentes do wikileaks - priscilla calmon

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