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                                    [title] => ANÁLISE DO FLUXO INFORMACIONAL NO TWITTER: UMA ABORDAGEM MEMÉTICA
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[1] => Claudio Paixão Anastácio de Paula; Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
) [description] => Este trabalho apresenta os resultados de uma pesquisa de mestrado, que concentrou na análise qualitativa do fluxo informacional em postagens de dois grupos políticos no Twitter — Mídia Ninja e Movimento Brasil Livre — durante o processo de impeachment contra a presidenta Dilma Rousseff, com o objetivo de identificar e analisar os "memes" (na perspectiva de Richard Dawkins) presentes no fluxo informacional dessas postagens. Por fim, testaram-se alternativas metodológicas para estudos empíricos visando a incorporação da perspectiva memética ao repertório epistemológico da Ciência da Informação. A extração dos dados se deu mediante a utilização de uma Application Programming Interface. Os dados foram pré-processados utilizando scripts em Python no Jupyter Notebook e Utilizou-se o software Orange Canvas para a análise final dos dados, que foram avaliados tomando como referência as características fundamentais dos memes:  fidelidade, fecundidade e longevidade. Suas conclusões revelam como os memes são modificados e adaptados em resposta a eventos políticos, competindo por atenção e influência e destacam a necessidade de pesquisas futuras para aprofundar as discussões para além do entendimento sobre sua propagação e influência cultural. [publisher] => Enancib [contributor] => SimpleXMLElement Object ( ) [date] => 2024-11-28 02:23:53 [type] => Documento avaliado pelos pares [format] => application/pdf [identifier] => https://enancib.ancib.org/index.php/enancib/xxivenancib/paper/view/2452 [source] => Enancib; XXIV ENCONTRO NACIONAL DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO [language] => pt [rights] => Autores que submetem a esta conferência concordam com os seguintes termos:
a) Autores mantém os direitos autorais sobre o trabalho, permitindo à conferência colocá-lo sob uma licença Licença Creative Commons Attribution, que permite livremente a outros acessar, usar e compartilhar o trabalho com o crédito de autoria e apresentação inicial nesta conferência.
b) Autores podem abrir mão dos termos da licença CC e definir contratos adicionais para a distribuição não-exclusiva e subseqüente publicação deste trabalho (ex.: publicar uma versão atualizada em um periódico, disponibilizar em repositório institucional, ou publicá-lo em livro), com o crédito de autoria e apresentação inicial nesta conferência.
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