Aprendizados da equipe de pesquisa da FactCheck.LT:

O TikTok evoluiu de desafios de dança e memes para uma plataforma crucial para a construção de narrativas e a disseminação de informações. Com seu ecossistema de conteúdo, altamente visual e em rede, oferece insights em tempo real sobre o debate público para pesquisadores, checadores de fatos e equipes de políticas públicas.

Este guia apresenta uma metodologia prática, baseada em evidências, para monitorar desinformação no TikTok, desenvolvida a partir de extensa pesquisa conduzida pela FactCheck.LT ao longo de múltiplos ciclos eleitorais no Leste Europeu.

Por que as análises do TikTok são essenciais para a pesquisa sobre desinformação?

O algoritmo do TikTok não apenas reflete tendências culturais — ele as molda ativamente. Nossa análise revela como narrativas políticas, de forma consistente, se apoiam em conteúdo de entretenimento, sons virais e redes de creators para alcançar públicos que raramente consomem notícias tradicionais.

O mecanismo de tendências da plataforma opera por meio de relações interconectadas entre áudios, hashtags, efeitos e criadores. Ao mapear coocorrências em torno de temas, é possível identificar quando narrativas periféricas começam a se conectar a comunidades mainstream, gerando sinais de alerta antecipados sobre a disseminação de desinformação. Nesse ambiente, o contexto é determinante, pois as tendências se formam em relação a outras tendências, e não de forma isolada.

Quais são os elementos essenciais que devem ser monitorados?

1. Redes de Hashtags e Estrutura Narrativa

A desinformação raramente circula sob uma única hashtag. Em vez disso, apoia-se em uma arquitetura complexa formada por clusters de hashtags adjacentes que criam pontes entre diferentes comunidades. Nossa pesquisa sobre hashtags tóxicas no TikTok bielorrusso revelou como hashtags de saúde serviram de ponte para conteúdo político, permitindo que narrativas atravessassem fronteiras entre comunidades que, de outra forma, permaneceriam separadas.

A chave está em monitorar não apenas as hashtags principais, mas todo o ecossistema de tags relacionadas. Tags com grande interseção, clusters de comunidade e nós periféricos frequentemente antecipam a próxima evolução da narrativa. Ao analisar esses padrões de relacionamento ao longo do tempo, é possível distinguir narrativas centrais de apropriações oportunistas.

Fonte da imagem: Exolyt

Fonte da pesquisa: Narrativas tóxicas: o TikTok bielorrusso e a arte da manipulação digital

Na atualização de julho, a Exolyt adicionou o recurso de selecionar um período de tempo personalizado em seus gráficos de hashtags relacionadas, altamente sofisticados. A análise desse gráfico levou à investigação de uma hashtag ainda maior — “змагары” / “fighters”.

2. Templates de áudio como ponte entre idiomas

Templates de áudio transcendem barreiras linguísticas e disseminam ideias mais rapidamente do que conteúdo baseado em texto. Slogans políticos difundidos por áudios virais estão entre os métodos mais eficazes de amplificação de narrativas, com CTAs idênticos aparecendo em publicações aparentemente sem relação. Em períodos eleitorais, observamos de forma consistente esse padrão como um indicativo de orquestração, e não de disseminação orgânica.

A velocidade de adoção de áudios entre diferentes comunidades linguísticas fornece insights críticos sobre coordenação de narrativas. Quando o mesmo template de áudio aparece simultaneamente em múltiplos contextos linguísticos, especialmente em janelas de tempo muito curtas, isso sugere amplificação coordenada, e não viralização orgânica.

3. Inteligência de Comentários e Dados de Referência

As seções de comentários frequentemente revelam coordenação que o conteúdo principal procura ocultar. Nossa análise dos comentários no TikTok no verão de 2025 demonstrou como a cronologia dos comentários e a análise frase a frase ajudam a distinguir memes de tom leve de tentativas deliberadas de persuasão e de operações de mobilização coordenada.

Fonte da imagem: Exolyt

Fonte da pesquisa: Como as publicações pró-governo bielorrussas no TikTok comentaram

Frases repetidas em diferentes vídeos, rajadas de comentários em curtos intervalos de tempo e chamadas para ação (CTAs) copiadas e coladas são sinais claros de coordenação. A compressão temporal de mensagens idênticas em conteúdos sem relação entre si fornece evidência particularmente forte de atividade orquestrada, e não de uma resposta orgânica da comunidade.

4. Redes de Creators e Cadeias de Microinfluenciadores

As narrativas se propagam por redes de microinfluenciadores com notável eficiência. As operações de influência mais eficazes identificam creators que atuam em múltiplas comunidades e introduzem, de forma recorrente, enquadramentos políticos em temas diversos. Esses perfis que conectam diferentes comunidades tornam-se nós-chave na amplificação de narrativas.

A análise exige monitorar não apenas métricas individuais de creators, mas também padrões em nível de rede, incluindo picos de crescimento, atividade cruzada entre hashtags, sobreposições de público e padrões de colaboração. Redes que se movem em conjunto, publicando conteúdo semelhante em intervalos curtos ou apresentando padrões de engajamento sincronizados, indicam possível coordenação além da dinâmica orgânica da comunidade.

5. Sinais de Comunidades Geolinguísticas

A estrutura de comunidades no TikTok, organizada em torno de hashtags como #BookTok e #PoliTikTok, oferece atalhos analíticos para entender a dinâmica narrativa. Ao segmentar os temas por geografia e idioma, é possível detectar quando comunidades que naturalmente quase não se sobrepõem passam a compartilhar hashtags ou áudios — um indicativo de intervenção externa ou de semeadura direcionada de narrativas.

Nossa pesquisa na Bielorrússia, Polônia e Romênia mostrou que públicos da diáspora, de fronteira e falantes de línguas minoritárias frequentemente são os primeiros alvos para teste de narrativas. Essas comunidades funcionam como campo de testes para mensagens que depois são escaladas para públicos maiores, tornando-se indicadores críticos de alerta precoce.

*Dica avançada da Exolyt

No entanto, lidar com as complexidades do social listening multilíngue pode ser um desafio significativo ao analisar dados de redes sociais. Já existem inúmeras nuances culturais a considerar e, além disso, é preciso superar o viés dos dados centrados no inglês para aproveitar plenamente a riqueza de outros idiomas e gerar insights globais mais inclusivos e precisos. Reconhecendo a importância do áudio, a Exolyt introduziu transcrições de vídeo para aprimorar a análise de conteúdo.

Se você é um especialista em social listening enfrentando esse desafio, experimente o Exolyt e tenha à disposição insights instantâneos sobre conteúdo em vídeo.

6. Inteligência visual além das legendas

Operações de influência cada vez mais inserem mensagens em texto na tela, logotipos ou elementos visuais que as legendas nunca mencionam. A análise quadro a quadro identifica sinais codificados e narrativas que não aparecem na legenda e que sistemas de monitoramento baseados apenas em palavras-chave deixam passar completamente. Essa camada visual frequentemente contém as mensagens mais sensíveis ou controversas, deliberadamente separadas do texto pesquisável.

A distinção entre conteúdo na legenda e fora da legenda revela a intenção e o grau de sofisticação. Conteúdo projetado para burlar sistemas de detecção normalmente insere a mensagem-chave nos elementos visuais, enquanto mantém legendas inofensivas, criando negabilidade plausível e garantindo que a mensagem chegue ao público-alvo.

7. Reconhecimento de Padrões Temporais

Tendências autênticas exibem flutuações naturais no crescimento e no engajamento. Impulsionamentos inorgânicos geram picos em horários atípicos, mostram intervalos mecanicamente regulares ou seguem cadências diárias repetitivas que sugerem automação, e não comportamento humano da comunidade.

A sobreposição de curvas de crescimento de hashtags, padrões de frequência de publicação e ritmo de comentários cria assinaturas que distinguem entre amplificação coordenada e engajamento orgânico da comunidade. Essas impressões digitais temporais tornam-se especialmente valiosas quando combinadas com análise de redes de creators e métricas de similaridade de conteúdo.

Exemplo de análise da rede de creators gerada no Exolyt.

Fonte da imagem: Exolyt

Fonte da pesquisa: Bielorrússia como plataforma de lançamento: vídeos no TikTok amplificam narrativas do Kremlin na Moldávia

Como manter um fluxo de trabalho de monitoramento sistemático para pesquisas sobre desinformação?

• Definição de escopo e parâmetros

O monitoramento eficaz começa com uma definição clara do cenário de ameaças, seja com foco em eleições, narrativas sobre migração, desinformação em saúde ou geopolítica regional. Programas bem-sucedidos estabelecem parâmetros iniciais, incluindo de três a cinco hashtags principais, de duas a três áudios em alta e de dez a vinte criadores de conteúdo-chave que demonstram influência entre diferentes comunidades.

Os objetivos devem ser explícitos e mensuráveis, como "detectar alegações falsas emergentes sobre procedimentos de voto por correio" ou "monitorar propaganda transfronteiriça direcionada a comunidades linguísticas minoritárias". Essa especificidade permite uma coleta de dados focada e evita a expansão descontrolada do escopo, que dilui a eficácia analítica.

• Mapeamento de Redes e Análise de Relacionamentos

Criar mapas de relacionamento abrangentes para cada hashtag base revela o ecossistema mais amplo de conteúdos e comunidades interconectados. Esses mapas destacam nós próximos com alta sobreposição, padrões de agrupamento por comunidade e nós periféricos que frequentemente sinalizam linhas narrativas emergentes.

Instantâneos semanais dessas redes de relacionamento capturam a evolução ao longo do tempo, revelando como os agrupamentos se formam, se fundem ou se fragmentam em resposta a eventos externos ou à dinâmica interna das comunidades. Os nós periféricos merecem atenção especial, pois frequentemente sinalizam o próximo enquadramento narrativo.

• Inteligência de Creators e Análise de Redes

Criar listas de acompanhamento de contas que permeiam várias comunidades ou que aparecem de forma recorrente junto a hashtags e áudios monitorados cria a base para análises em nível de rede. Esses creators frequentemente atuam como pontes entre comunidades, difundindo narrativas para além das barreiras tradicionais.

A triangulação entre padrões de crescimento, métricas de engajamento e sentimento nos comentários revela redes que atuam de forma coordenada. As operações mais sofisticadas mantêm um comportamento plausível em nível de conta, enquanto evidenciam coordenação clara no nível da rede por meio de publicações sincronizadas, elementos narrativos compartilhados ou padrões de engajamento coordenados.

• Mineração de Comentários e Análise de Expressões

A extração regular de comentários de contas monitoradas e de conteúdos de alto engajamento que mencionam temas prioritários estabelece uma linha de base confiável para diferenciar a resposta orgânica da comunidade de mensagens orquestradas. Uma análise simples de n-gramas dos principais comentários revela scripts e argumentos repetidos que indicam campanhas de mensagens coordenadas.

Picos, em janelas de tempo muito curtas, de frases semelhantes em vídeos sem relação entre si constituem uma evidência especialmente forte de coordenação. Anomalias no ritmo de comentários, especialmente quando combinadas com padrões de frases repetidas, diferenciam o engajamento autêntico da comunidade da amplificação artificial.

• Análise de Conteúdo Visual

Uma análise sistemática quadro a quadro busca por palavras‑chave, slogans e elementos visuais — incluindo sinalização, símbolos partidários e URLs — que as legendas omitem intencionalmente. Essa camada de inteligência visual frequentemente contém as mensagens mais sensíveis, projetadas para alcançar públicos‑alvo específicos enquanto contornam sistemas de detecção baseados em texto.

A documentação exige uma categorização criteriosa das constatações como conteúdo na legenda versus conteúdo fora da legenda, sendo que este último frequentemente indica estratégias deliberadas de ocultação. O registro por meio de capturas de tela, para fins de documentação, deve equilibrar a preservação de evidências com práticas de divulgação responsável.

• Produtos de Reporting e Inteligência

Relatórios eficazes acompanham picos de narrativa por meio de hashtags e da visualização da evolução de sons, mantendo o foco em insights acionáveis. Os briefings semanais devem responder a quatro perguntas centrais: o que mudou, quem impulsionou, por que isso importa e qual ação é recomendada.

O desafio é evitar amplificar novamente conteúdo nocivo, sem deixar de fornecer evidências suficientes para a tomada de decisão. Capturas de tela recortadas, diagramas de rede com detalhes sensíveis desfocados e a análise de padrões em nível agregado ajudam a equilibrar transparência e responsabilidade.

Exemplos de estudos de caso sobre o ciclo eleitoral da FactCheck

• Polônia: Lavagem transfronteiriça de narrativas

Nosso monitoramento transfronteiriço documentou testes sistemáticos de narrativas e sua legitimação, que partiram de ecossistemas de mídia ligados à Bielorrússia e migraram para conteúdos em polonês no TikTok, às vésperas de períodos eleitorais. A operação reembalou mensagens‑chave por meio de creators com os quais o público se identifica, contornando os ecossistemas de mídia domésticos para alcançar diretamente os eleitores mais jovens.

A análise temporal dos picos de volume de conteúdo em polonês, combinada ao mapeamento da rede de creators, revelou como o conteúdo em vídeo de formato curto contornou os processos tradicionais de checagem de fatos. A sofisticação não estava nas peças de conteúdo individuais, e sim na abordagem sistemática de recrutamento de creators e no timing da narrativa.

Como o TikTok influenciou os resultados da eleição presidencial na Polônia por FactCheck

• Romênia: velocidade de crescimento de hashtags e dinâmica de campanhas

O ciclo eleitoral de 2024-2025 na Romênia evidenciou uma rápida evolução de hashtags em torno de candidatos e temas de políticas públicas. A comunicação política alavancou consistentemente tendências de entretenimento para alcançar públicos que evitavam ativamente conteúdo político.

A análise no nível de comentários mostrou-se essencial para diferenciar a resposta orgânica da comunidade de esforços coordenados de persuasão. A repetição de frases idênticas em vídeos sem relação entre si, em intervalos de tempo curtos, foi evidência clara de coordenação, enquanto o mapeamento de relações revelou como narrativas políticas se disseminaram para comunidades de entretenimento por meio de áudios compartilhados e colaborações entre criadores de conteúdo.

A disputa entre os candidatos à Presidência da Romênia no TikTok por FactCheck

• Albânia: Redes fragmentadas e política identitária

O TikTok na Albânia evidenciou clusters de hashtags fragmentados, com picos súbitos, nos quais conteúdos de identidade política se misturaram a tendências de estilo de vida por meio dos mecanismos de duet e stitch do TikTok. Os recursos nativos de colaboração da plataforma tornaram-se ferramentas para amplificar narrativas, transcendendo as barreiras entre comunidades.

O mapeamento das relações na rede proporcionou visibilidade antecipada sobre a formação de pontes de disseminação da narrativa, permitindo que os analistas definissem parâmetros de monitoramento mais eficazes para as iterações subsequentes da campanha. O caso evidenciou como a fragmentação das comunidades pode, de fato, acelerar a disseminação da narrativa ao criar múltiplas vias de amplificação simultâneas.

Hashtags políticas em alta no TikTok da Albânia

Quais frameworks e protocolos éticos devem ser observados nesta metodologia de pesquisa?

• Privacidade e Responsabilidade da Plataforma

A metodologia de pesquisa deve respeitar tanto a privacidade das pessoas quanto os termos de serviço das plataformas. Trabalhar exclusivamente com dados públicos evita violações de privacidade sem comprometer a eficácia analítica.

Tentativas de reidentificação comprometem os padrões éticos e a validade da pesquisa ao deslocar o foco de padrões comportamentais para o direcionamento individual.

A conformidade com os termos das plataformas garante práticas de pesquisa sustentáveis e preserva o acesso para monitoramento contínuo. Violações podem resultar não apenas na suspensão de contas individuais, mas também em restrições mais amplas que podem comprometer as capacidades de pesquisa em nível de comunidade.

• Redução de Danos na Prática de Pesquisa

Relatórios de pesquisa devem equilibrar transparência e mitigação de riscos, evitando amplificar as próprias narrativas em estudo. Capturas de tela recortadas, diagramas de rede com detalhes sensíveis desfocados e a apresentação de padrões em nível agregado contribuem para esse equilíbrio entre evidências e responsabilidade.

Os impactos decorrentes da publicação de pesquisas exigem avaliação criteriosa, pois análises acadêmicas ou de políticas públicas podem, inadvertidamente, oferecer orientação operacional a agentes mal-intencionados. A contextualização e a explicação da metodologia devem equilibrar o valor educativo com o potencial de uso indevido.

• Rigor analítico e padrões de evidência

Nem toda anomalia indica coordenação ou intenção maliciosa. Uma análise robusta exige múltiplos sinais convergentes, e não evidências isoladas. A combinação de padrões temporais, reutilização de redes de creators e sinais visuais no conteúdo (fora das legendas) oferece uma base mais sólida para atribuição do que qualquer métrica isolada.

Padrões de documentação devem garantir reprodutibilidade, protegendo fontes e métodos sensíveis. URLs arquivados, capturas de tela com carimbo de data e hora e transparência da metodologia permitem a verificação sem comprometer a capacidade de monitoramento contínuo ou a proteção das fontes.

Como implementar uma estratégia de monitoramento de desinformação?

Fase Um: Desenvolvimento de infraestrutura

A implementação bem-sucedida começa pela definição clara do escopo de risco a ser monitorado, incluindo foco de temas, escopo geográfico e parâmetros linguísticos. A definição dos parâmetros iniciais estabelece a base para uma expansão sistemática, começando com 3 a 5 hashtags principais, 2 a 3 áudios em alta e 10 a 20 creators com alcance entre comunidades.

O mapeamento de relacionamentos estabelece a linha de base para a análise de tendências, capturando as estruturas de comunidade e os fluxos narrativos existentes antes do início do período de monitoramento. Essa linha de base permite detectar mudanças que, de outra forma, poderiam parecer atividade normal da plataforma.

Fase 2: Monitoramento Sistemático

Atualizações semanais da lista de monitoramento de creators capturam redes de influência em evolução e o surgimento de conexões narrativas. A análise de padrões de comentários revela sinais de coordenação que o monitoramento no nível de conteúdo pode não detectar. A revisão visual frame a frame identifica mensagens inseridas projetadas para burlar sistemas de detecção baseados em texto.

A detecção de anomalias temporais combina múltiplas fontes de dados para identificar padrões de amplificação artificial. A integração da velocidade de crescimento de hashtags, da frequência de publicação, dos padrões de engajamento e da cadência dos comentários cria assinaturas robustas de atividade orgânica versus coordenada.

Fase Três: Geração de Inteligência

Briefings semanais em formato narrativo sintetizam resultados de monitoramento em inteligência acionável, abordando ameaças emergentes, principais redes de amplificação, avaliações de impacto e recomendações de resposta. O arquivamento de evidências preserva as trilhas investigativas, enquanto protocolos de documentação asseguram reprodutibilidade e verificação.

A comunicação com stakeholders exige adaptar os produtos de inteligência às necessidades de cada público, seja para pesquisa acadêmica, desenvolvimento de políticas ou resposta operacional. O desenvolvimento de recomendações de contranarrativa completa o ciclo de inteligência ao viabilizar estratégias proativas, em vez de apenas reativas.

Quais são as implicações estratégicas do monitoramento da desinformação?

As operações de desinformação se beneficiam dos principais atributos do TikTok: amplificação algorítmica, vozes percebidas como autênticas e alta velocidade de propagação de conteúdo. Ainda assim, quando abordadas de forma sistemática, essas mesmas características abrem oportunidades para detecção antecipada e resposta ágil.

O insight central da nossa pesquisa ao longo de vários ciclos eleitorais é que operações sofisticadas de influência deixam assinaturas detectáveis em múltiplas dimensões analíticas. Nenhuma métrica isolada garante atribuição definitiva, mas a evidência convergente de análise de redes, padrões temporais, similaridade de conteúdo e anomalias de engajamento permite uma detecção robusta.

O sucesso exige encarar o TikTok não como um ambiente de informação caótico, e sim como um sistema estruturado, com padrões previsíveis e anomalias detectáveis. Com uma abordagem sistemática que combina mapeamento de relacionamentos, inteligência de comentários e uma revisão abrangente de conteúdo, o monitoramento de redes sociais evolui de uma avaliação reativa de danos para a detecção proativa de ameaças.

O objetivo final é transformar o ruído das redes sociais em inteligência pronta para a tomada de decisão, com rapidez suficiente para viabilizar uma resposta eficaz. Isso exige não apenas sofisticação analítica, mas também disciplina operacional, base ética sólida e comunicação clara das capacidades e limitações para stakeholders que dependem dessa inteligência para decisões críticas.

Este guia sobre o monitoramento da propaganda de desinformação foi compilado com base em ampla pesquisa realizada pelo FactCheck.LT ao longo de diversos ciclos eleitorais e operações de influência. Suas publicações de pesquisa oferecem estudos de caso detalhados e documentação metodológica.