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http://hdl.handle.net/10071/36619Registo completo
| Campo DC | Valor | Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Batista, Fernando Manuel Marques | - |
| dc.contributor.advisor | Ribeiro, Eugénio Alves | - |
| dc.contributor.author | Cardoso, Mauro Jorge Costa | - |
| dc.date.accessioned | 2026-03-13T13:08:59Z | - |
| dc.date.available | 2026-03-13T13:08:59Z | - |
| dc.date.issued | 2025-11-04 | - |
| dc.date.submitted | 2025-09 | - |
| dc.identifier.citation | Cardoso, M. J. C. (2025). Unveiling the far-right’s political ascent in Portugal: An NLP and AI approach [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório Iscte. http://hdl.handle.net/10071/36619 | por |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10071/36619 | - |
| dc.description.abstract | This study analyzes the social media discourse of prominent figures from the Portuguese far-right party CHEGA, examining 10,323 posts on X (formerly Twitter) between late 2019 and mid-2024. By combining BERTopic with zero-shot text classification using LLMs, 59 latent topics were identified and organized into two main dynamics: (1) political, electoral, and parliamentary; and (2) ideological and public. The results suggest a discourse that privileges institutional confrontation, anti-elitist rhetoric, and campaign strategies, articulated through narratives on identity, immigration, security, and moral values. Emotions such as anger, hate, and disgust predominate, associated with rhetorical devices such as irony, hyperbole, and calls to action, which function as mechanisms of mobilization, provocation, and polarization. The use of indirect and offensive forms of hate, such as symbolic threats, stereotyping, and denial, contributes to normalizing exclusionary narratives while mitigating reputational risks, reflecting broader patterns in far-right communication across Europe. Despite limitations such as data selection bias, the absence of engagement metrics, and 23% of the content categorized as outliers, the study highlights the potential of computational approaches to understand discursive strategies. It also shows how these figures use social media to spread and normalize radical ideas, reinforcing the central role of digital communication in the rise of the far right in Portugal. | por |
| dc.description.abstract | Este estudo analisa o discurso nas redes sociais de figuras de destaque do partido de extrema-direita português CHEGA, examinando 10.323 publicações no X (antigo Twitter) entre o final de 2019 e meados de 2024. Combinando BERTopic e classificação zero-shot com Large Language Models (LLMs), foram identificados 59 tópicos latentes, organizados em duas grandes dinâmicas: (1) política, eleitoral e parlamentar; e (2) ideológica e pública. Os resultados sugerem um discurso privilegiando a confrontação institucional, a retórica anti-elitista e estratégias de campanha, articuladas com narrativas sobre identidade, imigração, segurança e valores morais. Predominam emoções de raiva, ódio e repulsa, associadas a dispositivos retóricos como ironia, hipérbole e apelos à ação, que funcionam como mecanismos de mobilização, provocação e polarização. O recurso a formas indiretas e ofensivas de ódio, como ameaças simbólicas, estereótipos e negação, contribui para normalizar narrativas excludentes ao mesmo tempo que mitiga riscos reputacionais, refletindo padrões da comunicação da extrema-direita europeia. Apesar de limitações como viés de seleção de dados, ausência de métricas de engajamento e 23% do conteúdo categorizado como outliers, o estudo evidencia o potencial das abordagens computacionais para compreender as estratégias discursivas. Mostra ainda como estas figuras recorrem às redes sociais para difundir e normalizar ideias radicais, reforçando o papel central da comunicação digital na ascensão da extrema-direita em Portugal. | por |
| dc.language.iso | eng | por |
| dc.rights | openAccess | por |
| dc.subject | Political discourse | por |
| dc.subject | Topic modeling | por |
| dc.subject | Zero shot classification | por |
| dc.subject | Far-right | por |
| dc.subject | CHEGA (Portugal) | por |
| dc.subject | Media sociais -- Social media | por |
| dc.subject | Discurso político | por |
| dc.subject | Modelação de tópicos | por |
| dc.subject | Classificação zero shot | por |
| dc.subject | Extrema direita | por |
| dc.subject | Rede social -- Social network | por |
| dc.title | Unveiling the far-right’s political ascent in Portugal: An NLP and AI approach | por |
| dc.type | masterThesis | por |
| dc.peerreviewed | yes | por |
| dc.identifier.tid | 204052270 | por |
| dc.subject.fos | Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática | por |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia Informática | por |
| iscte.subject.ods | Igualdade de género | por |
| iscte.subject.ods | Reduzir as desigualdades | por |
| iscte.subject.ods | Paz, justiça e instituições eficazes | por |
| thesis.degree.department | Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação | por |
| Aparece nas coleções: | T&D-DM - Dissertações de mestrado | |
Ficheiros deste registo:
| Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| master_mauro_costa_cardoso.pdf | 13,37 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
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