A inteligência artificial (IA) ganhou um novo campo de uso na campanha eleitoral de 2026: a produção em escala de imagens ofensivas contra mulheres na política. Um levantamento do projeto MonitorA identificou sinais de uso de IA em 25% das imagens classificadas como ataques ou insultos dirigidos a candidatas no X.
Contexto da Campanha
A análise reuniu 11.137 imagens publicadas em 9.393 comentários em perfis de 132 candidatas. Os conteúdos foram monitorados em dois períodos da campanha: entre 16 e 24 de agosto, na largada da disputa, e de 2 a 11 de setembro, após a crise envolvendo o Supremo Tribunal Federal (STF) e o caso Master.
Tipos de Conteúdos Ofensivos
Ao todo, 660 imagens foram classificadas como ofensivas contra candidatas no X. A maior parte das imagens analisadas é formada por charges, memes, montagens e falsos materiais de campanha criados para humilhar, ridicularizar ou desumanizar as candidatas.
Tipos de Ataques
A análise identificou dois tipos principais de ataques:
- Ataques Insultantes: Ofensas com linguagem hostil, mais dura que uma crítica, mas que não recorrem diretamente a marcadores de desigualdade, como gênero, raça ou religião. Foram identificadas 269 imagens nessa categoria.
- Ataques Discriminatórios: Buscam inferiorizar e deslegitimar candidatas com base em características associadas a grupos historicamente marginalizados, como gênero, raça, sexualidade, deficiência ou religião. Foram encontrados 391 conteúdos desse tipo.
Candidatas Alvo
As três candidatas que concentraram o maior número de ataques e insultos foram:
- Marina Silva (Rede): 125 registros ofensivos
- Sâmia Bomfim (PSOL): 111 registros ofensivos
- Erika Hilton (PSOL): 109 registros ofensivos
Tipos de Violência
As candidatas foram associadas a diferentes tipos de violência:
- Sâmia Bomfim: 70,6% dos ataques foram gordofóbicos
- Erika Hilton: 47,9% dos ataques foram transfóbicos
- Marina Silva: 17% dos ataques e insultos direcionados às candidatas monitoradas
Remoção de Conteúdos
Segundo o MonitorA, por seu caráter discriminatório, esses ataques deveriam ser removidos pelas plataformas.
Tipos de Violência Mais Frequentes
Os ataques mais frequentes envolviam:
- Misoginia: 99 imagens
- Gordofobia: 55 imagens
- Transfobia: 46 imagens
- Desumanização: 39 imagens
- Racismo: 27 imagens
Ataques contra Candidatas da Direita
O levantamento também encontrou casos envolvendo candidatas de diferentes posições políticas. Duas candidatas do PL analisadas pelo estudo foram:
- Julia Zanatta: 76 registros ofensivos, com 72 deles aparecendo no segundo período, após a viralização de imagens e vídeos relacionados à candidata
- Vanessa da Silva: 30 imagens ofensivas, com 70% delas contendo ataques racistas, incluindo representações relacionadas ao período de Bolsonaro
Conclusão
O uso de IA em ataques contra mulheres na política é um problema sério que deve ser abordado pelas plataformas de mídia social e pelos órgãos de regulamentação. É crucial garantir que esses conteúdos ofensivos não sejam difundidos e removidos de forma a proteger as candidatas e promover um ambiente de campanha mais inclusivo e respeitoso para todos os candidatos, independentemente de suas posições políticas.