LER E SER LIDO PELO ALGORITMO HOJE: efeitos do/sobre o sujeito-usuário no funcionamento do discurso político ordinário no Twitter/X
Discurso político; Twitter/X; algoritmo; leitura; sujeito.
Nas atuais condições de produção, o discurso político, que é objeto de análises discursivas desde a fundação da Análise do Discurso, tem funcionado de maneira distinta, quando se olha para a formação social brasileira. Entendo, no escopo deste projeto de tese, que este outro funcionamento é atravessado pelo funcionamento da linguagem de programação, especialmente pelo algoritmo, o qual se estrutura pelo aprendizado de máquina, apre(e)ndendo padrões dos sujeitos nas mídias sociais digitais. Desse modo, objetivo, com este trabalho, inscrito no dispositivo teórico-metodológico da Análise de Discurso materialista de orientação pecheuxtiana, analisar o funcionamento discursivo do algoritmo do Twitter/X nos movimentos de leitura do/sobre o sujeito. Para tal, a pesquisa se estrutura no seguinte pilar: realizar a pesquisa de significantes-chave, como Lula, Comunismo, Ditadura e Bolsonaro, por meio de dispositivos e perfis diferentes, a partir do mecanismo de Busca Avançada no Twitter/X. Desse modo, o arquivo da pesquisa é atualmente constituído por 200 tuítes e suas materialidades significantes associadas, cuja data de publicação foi 8 de janeiro de 2023, dia em que a sede do governo federal foi invadida por eleitores(as) e apoiadores(as) de Jair Bolsonaro. Nas análises iniciais feitas para este projeto, observo que os primeiros tuítes de cada pesquisa produzem os efeitos de sentido de que: i) os tuítes ligados ao perfil pessoal apontam para uma posição de criminalização da invasão de 8 de janeiro; ii) os tuítes ligados ao perfil não pessoal apontam para uma posição de apoio aos atos de 8 de janeiro. Portanto, ainda que aprioristicamente, as análises apontam para um gesto de leitura feito pelo algoritmo do Twitter/X sobre o sujeito-usuário, isto é, sobre a projeção feita pela própria máquina do que é o sujeito a partir de seus movimentos nas mídias sociais digitais.