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Dossiês recentes

Capítulo 11

Racismo

Não sou racista, mas...

O caso das ofensas racistas direcionadas a Titi, filha dos atores Giovanna Ewbank e Bruno Gagliasso, descrito no início deste Dossiê, está longe de ser exceção.

 

Total capturado: 14.589 menções

O caso das ofensas racistas direcionadas a Titi, filha dos atores Giovanna Ewbank e Bruno Gagliasso, descrito no início deste dossiê, está longe de ser exceção. Por mais que boa parte dos brasileiros acredite no mito de um país multicolorido, uma democracia racial com convivência totalmente pacífica entre todas as etnias, sabemos que isso está longe de ser verdade.

O Brasil é um país racista, e isso, logicamente, também está presente nas redes sociais.

O choque causado pelo caso de Titi, além do fato de ser uma criança e de ser filha de famosos, se deu muito pelas ofensas serem extremamente agressivas, com um racismo totalmente explícito, que, quando ocorre, assusta e repercute – o que é totalmente justo. Entretanto, essa não é a forma mais comum com a qual o racismo é manifestado em nossa sociedade. Muitas dessas pessoas que acham casos como esse absurdos, criticando esse tipo de atitude, têm comportamentos e falas que reforçam e perpetuam um outro tipo de preconceito racial, muito mais presente no cotidiano brasileiro: o velado, disfarçado, que não se reconhece enquanto racismo, ao mesmo tempo que nega a desigualdade e tenta desqualificar a luta do movimento negro.

Exatamente como ocorre no nosso dia a dia, esse segundo “tipo” de racismo, o velado, também predomina nas redes sociais. Assim, expressões de origem racista, mas que foram assimiladas por nossa origem escravocrata, surgem aos montes. Coisas como considerar o cabelo crespo ruim, “não sou tuas negas” ou até o inocente “cor do pecado”, normalmente utilizado como elogio, são muito mais presentes do que xingamentos de macaco ou defesas diretas da supremacia branca, por exemplo.

Sentimentação

 
Apesar de um cenário ainda ruim, quando os dados são comparados aos de 2016, é possível constatar uma melhora, com uma maior consciência de um número maior de pessoas com relação ao combate ao racismo. Se no primeiro dossiê 97,6% das menções foram negativas, em 2017, 85,6% dos comentários tiveram teor racista, enquanto 9,8% foram positivos e 4,6% neutros. Ou seja, pode-se dizer que evoluímos um pouquinho, ainda que muito distante do ideal.

Gênero

 
Com relação ao gênero de quem realizou as postagens, as mulheres registraram a maioria, com 64,3% dos comentários, enquanto os homens foram responsáveis por 35,7%.

Mapa do Brasil

 
Como é comum em todos os tipos de intolerância, Rio de Janeiro e São Paulo ficaram com a primeira e segunda colocações, respectivamente, entre os Estados com mais menções. No caso do racismo, Minas Gerais e Espírito Santo também tiveram destaque.

Tipos de menções

 
Os compartilhamentos foram maioria absoluta entre as menções relacionadas ao racismo, com 62,2% do total, o que indica como muitas pessoas replicam comentários ou conteúdos intolerantes, muitas vezes sem ter muita noção. As opiniões tiveram 29,7% e os depoimentos 8,1%. Não foram capturadas notícias.

Visível x Invisível

 
Como já destacado no início do capítulo, o racismo ocorre, mais recorrentemente, de uma maneira velada, disfarçada, quase que “sem querer querendo”. Assim, a maioria absoluta dos comentários foi considerada como intolerância invisível, com 81,4% do total, enquanto os visíveis, mais diretos, foram 18,6%. Em 2016, o mesmo ocorreu, com as menções invisíveis somando 92,1% do total.

Real x Abstrato

 
Já quando é analisado o alvo da intolerância, seguindo a mesma tendência do primeiro dossiê, ocorreu um empate dentro da margem de erro. 50,6% das menções foram abstratas, ou contra todo o grupo de pessoas negras em geral, enquanto 49,4% foram reais, ou contra uma pessoa específica.

Grafo de conexões

 
O grafo dá conta das conexões entre usuários que utilizaram os termos relacionados ao tipo de intolerância analisado. Assim, é possível ver como o tema aparece nas redes e quem são os principais influenciadores. Cada ponto é uma pessoa em uma determinada rede e as cores indicam cada cluster. Para analisar as conexões e cada usuário, clique no grafo.

Nuvem de termos

 
A nuvem de termos mostra quais as palavras com maior repetição nos comentários.

Exemplos de intolerância coletadas nas redes