Análise de visualidades jornalísticas: aplicação de métodos digitais na pesquisa com imagens em jornalismo - Vasconcelos, Eduardo Leite (2024)
O objetivo do presente trabalho é propor caminhos metodológicos para dotar pesquisadores da área de jornalismo de recursos para a análise visual qualitativa de modo amplo de acervos de imagens jornalísticas, explorando software de análise, técnicas de visualização e possibilidades de abordagens digitais de imagens. Criamos, para isso, uma base de dados contendo o mapeamento da pesquisa brasileira em fotojornalismo de modo a identificarmos como esse tipo de imagem vem sendo analisado no país. Isto nos levou à percepção de que boa parte da pesquisa que analisa imagens jornalísticas se vale de metodologias de outras áreas, ditas mais consolidadas, para realizar suas investigações ou de abordagens estritamente qualitativas para descrição profunda dessas imagens. Propomos, então, nesta tese a aplicação de métodos digitais que alinham aspectos quantitativos e qualitativos da pesquisa, levando em consideração as características das imagens jornalísticas contemporâneas e seu ambiente de publicação. Esses métodos possuem a característica de estudarem fenômenos sociais a partir de sua inserção no ambiente digital, levando em consideração suas lógicas e características e adaptando-se a elas sempre que necessário. Os métodos aplicados nesta tese, identificados em uma revisão sistemática e inseridos em uma outra base de dados criada na tese, portanto, estão voltados à imagem produzida em um contexto de convergência jornalística para ser publicada, circulada e consumida seguindo a lógica das plataformas digitais, com toda a cadeia produtiva da notícia sendo mediada por software. Identificamos cinco etapas de pesquisa em trabalhos que utilizam métodos digitais para análise de coleções de imagens, que foram replicadas em um estudo caso, iniciando pela (1) pré-coleta, com a preparação e teste de design da pesquisa; (2) coleta de dados, quando se monta a amostra que será analisada; (3) refinamento da amostra, em que se reajustam os metadados coletados, baixam-se e redimensionam-se as imagens para a sua (4) análise e (5) criação de visualizações que também servirão como recursos metodológicos. São três entradas na amostra de imagens: (1) visualização e análise por semelhança plástica entre as imagens; (2) por semelhança entre conteúdo, contexto e circulação através da utilização de APIs de visão computacional; e (3) por gráficos com imagens plotadas a partir de metadados provenientes da coleta. Após a descrição, aplicamos essas etapas em um estudo de caso que analisou como a Folha de S.Paulo retratou visualmente as eleições presidenciais brasileiras de 2022 em seu website e em seu perfil no Instagram. A partir desta aplicação, pudemos identificar potencialidades, limitações e possíveis desdobramentos, bem como refinamentos e ajustes nos métodos aplicados.