Análise das narrativas sobre mudanças climáticas em comentários de vídeos no YouTube no Brasil.

Abstract

O avanço das redes sociais transformou profundamente a forma como temas complexos, como as mudanças climáticas, são debatidos publicamente. O YouTube, em particular,

consolidou-se como um espaço central de circulação de narrativas, mas também de desin- formação e polarização. Embora existam estudos focados em contextos anglófonos, ainda

são raras as análises sistemáticas sobre o ecossistema brasileiro em língua portuguesa. Este trabalho busca preencher essa lacuna ao investigar as narrativas climáticas presentes nos comentários de vídeos publicados no YouTube no Brasil. Foram coletados e pré-processados mais de duzentos mil comentários, analisados em diferentes etapas. Inicialmente, aplicou-se o modelo BERTopic (com base no BERTimbau) para identificar tópicos recorrentes e compreender como as discussões se organizam tematicamente. Em seguida, os comentários foram classificados em três categorias de posicionamento — believers, deniers e inconclusive — por meio de um modelo de linguagem (Llama 3.1) ajustado com LoRA e combinado a estratégias de self-training. Essa abordagem elevou significativamente o desempenho do classificador em relação ao baseline, permitindo a rotulação confiável de toda a base. A análise dos resultados revelou um padrão de concentração temática em torno do debate

sobre o aquecimento global, coexistindo com nichos mais específicos relacionados a quei- madas, Amazônia e disputas político-partidárias. Os dados mostraram forte assimetria nas

dinâmicas de engajamento: poucos vídeos concentraram a maior parte das visualizações, curtidas e comentários, reforçando o caráter de cauda longa do debate. A inferência de posicionamentos evidenciou a predominância de comentários inconclusive, seguidos pelos believers e, em menor proporção, pelos deniers. A análise temporal indicou oscilações associadas a eventos climáticos e políticos, enquanto nuvens de palavras e a distribuição condicional das respostas ajudaram a identificar padrões de alinhamento e oposição nos diálogos. Este estudo contribui ao oferecer uma das primeiras análises sistemáticas do discurso climático no YouTube brasileiro, articulando métodos de mineração de texto, aprendizado de máquina e visualização exploratória.