A violência política contra a mulher nessas eleições ficou mais evidente com o uso da Inteligência Artificial (IA). Segundo um levantamento do MonitorA, foram identificados indícios de IA em uma a cada quatro imagens ofensivas direcionadas a candidatas no X. Das 9.888 imagens analisadas em comentários de perfis de 132 candidatas, 660 foram classificadas como ataques ou insultos. Desse total, 165 apresentavam sinais de uso de IA.
A pesquisa analisou 9.393 postagens publicadas entre 16 e 24 de agosto e entre 2 e 11 de setembro. O monitoramento também avaliou 1.249 imagens no TikTok, mas não encontrou conteúdo ofensivo na amostra. De acordo com a coordenadora do InternetLab, Catharina Vilela, a inteligência artificial facilita a produção de montagens, charges, cartoons e ilustrações usadas para atacar mulheres na política. “O objetivo é ofender, é de gerar violência. Virou mais um mecanismo para materializar um ataque”, afirma.
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Entre as candidatas mais atingidas estão Marina Silva (Rede-SP), Sâmia Bomfim (PSol-SP) e Erika Hilton (PSol-SP), todas de São Paulo. Os conteúdos direcionados a elas incluem alterações de características físicas, ataques gordofóbicos, transfobia e racismo.
No caso de Marina, as imagens manipulam características físicas e a representam como figuras como alienígena, bicho-preguiça e dinossauro. Segundo o levantamento, o objetivo dos conteúdos é desumanizar e inferiorizar a candidata. Erika Hilton também foi alvo de imagens com conteúdo ofensivo. Entre os materiais identificados estão figuras transfóbicas, racistas e montagens que questionam a identidade racial da candidata.
Sâmia Bomfim, por sua vez, foi alvo principalmente de ataques relacionados ao corpo. Das 111 imagens ofensivas identificadas contra a deputada, 70,6% tinham conteúdo gordofóbico. As montagens alteravam as proporções corporais da parlamentar ou acrescentavam elementos como hambúrgueres e pepinos. Os ataques fazem referência a um episódio ocorrido em 2023, durante a CPI do MST.
No campo da direita, o levantamento também registrou crescimento dos ataques contra a deputada federal Júlia Zanatta (PL-SC). As imagens ofensivas passaram de quatro para 72 de uma semana para outra, principalmente após a circulação de um vídeo antigo atribuído à candidata. Em outro caso, 70% das 30 imagens ofensivas direcionadas a Vanessa Silva, conhecida como Negona do Bolsonaro, apresentavam conteúdo racista. As montagens faziam referências à escravidão e utilizavam personagens e cenas associadas ao período.
Para Catharina Vilela, os casos mostram que candidatas podem ser atacadas de formas diferentes de acordo com características como gênero, raça e aparência.
O MonitorA também identificou uma mudança no conteúdo das imagens ao longo do período analisado. Na primeira semana, 0,99% das publicações faziam referência ao STF ou a seus ministros. Na segunda, a proporção chegou a 24,4%. Parte dessas imagens, segundo o levantamento, foi produzida com IA e associava candidatas como Marina Silva e Simone Tebet ao ministro Alexandre de Moraes e ao Supremo.
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Maria Beatriz Giusti*
Estagiária da editoria de PolíticaEstudante de jornalismo do 8º semestre. Passou pela Rádio Senado, TV Band e atualmente trabalha em Política, Economia e Brasil no Correio Braziliense.