Conflict or Strategy? Asymmetric Role Framing of La France insoumise and Rassemblement National in French News Headlines, 2022-2025

Resumo Técnico: Conflito ou Estratégia? O Enquadramento Assimétrico de Papéis de La France Insoumise e Rassemblement National em Manchetes de Notícias Francesas, 2022–2025

Problema e Lacuna de Pesquisa
Este estudo aborda uma limitação na pesquisa de enquadramento (framing) computacional: a tendência de confundir "seleção" (volume de cobertura) com "saliência" (como os temas são enquadrados) e a dependência de medidas de valência genéricas (sentimento, negatividade) que falham em capturar os papéis políticos específicos atribuídos aos atores. Embora a literatura existente (ex., Entman, 1993; Semetko e Valkenburg, 2000) estabeleça que os quadros de conflito e de jogo estratégico são comuns, nenhum design computacional prévio testou sistematicamente se os desafiantes populistas de esquerda e de direita são enquadrados como "extremos" simétricos ou como adversários políticos fundamentalmente diferentes dentro do mesmo sistema midiático. Especificamente, o artigo investiga se as manchetes francesas atribuem papéis comportamentais e normativos distintos à La France insoumise (LFI) e ao Rassemblement National (RN) entre 2022 e 2025.

Metodologia
A pesquisa utiliza um design observacional de larga escala analisando 28.592 manchetes de notícias francesas de 25 veículos (variando da extrema-esquerda à extrema-direita) publicados entre janeiro de 2022 e dezembro de 2025. O corpus foi filtrado para incluir manchetes com referências superficiais à LFI, ao RN, suas coalizões ou líderes principais.

• Pipeline de Anotação: O estudo emprega um pipeline de voto majoritário de três modelos utilizando Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) de pesos abertos: GPT-OSS-120B, Llama-3.3-70B-Instruct e Mistral Large 2. Esses modelos foram consultados com prompts idênticos contendo condições de contorno estritas para distinguir construtos comportamentais (ex., o conflito requer um verbo de confrontação explícito) de julgamentos normativos.
• Validação: Para enfrentar o risco de viés correlacionado e circularidade (onde os modelos podem simplesmente replicar padrões de dados de treinamento), o pipeline foi validado contra uma auditoria humana estratificada de 400 manchetes. A auditoria especificamente sobreamostrou casos de alto nível de discordância.
• Análise Estatística: As taxas de enquadramento foram analisadas usando regressão logística com efeitos fixos de veículo e ano. A robustez foi verificada através de intervalos de confiança por cluster-bootstrapping (contabilizando o agrupamento de veículos) e testes de permutação de 10.000 embaralhamentos (shuffles).
• Hierarquia de Construtos: O autor estabelece uma estrutura de confiabilidade de dois níveis:
  1. Nível Comportamental: Alta concordância (79,6–85,5% de concordância unânime dos modelos; $\kappa \ge 0,76$ na validação humana). Inclui o Quadro de Conflito e o Quadro de Jogo Estratégico.
  2. Nível de Prestação de Contas Moral: Menor concordância (53,4% de unanimidade; $\kappa = 0,644$). Inclui Legitimidade (deslegitimação/normalização) e Culpa. Estes são tratados como "tendências estruturadas" em vez de propriedades estáveis.

Principais Resultados
O estudo encontra uma robusta assimetria de papéis em vez de uma simples assimetria de valência (ou seja, não se trata apenas de um partido ser mais "negativo" que o outro).

1. Assimetria Comportamental Central:

   • A LFI é enquadrada significativamente mais frequentemente através de um registro de conflito (13,8% das manchetes vs. 8,7% para o RN; Razão de Chances Ajustada [OR] = 0,614). Isso persiste através dos anos e famílias de veículos.
   • O RN é enquadrado significativamente mais frequentemente através de um registro estratégico-eleitoral (45,9% vs. 37,2% para a LFI; OR Ajustado = 1,414). Esta vantagem é mais forte em 2023, mas diminui em 2025 após eventos jurídicos que afetaram a liderança do RN.
   • Papel de Agressor: A LFI é mais frequentemente colocada no papel sintático de Agressora (iniciando a confrontação), embora isso seja tratado como sintaxe corroborante devido à menor confiabilidade de validação em comparação com os quadros comportamentais binários.

2. Prestação de Contas Moral e Estrutura de Veículos:

   • Deslegitimação: Embora os dados agregados sugiram que o RN é mais frequentemente deslegitimado (31,2% vs. 25,7%), este achado é altamente estruturado pelos veículos e temporalmente instável. Veículos de esquerda (ex., Libération) deslegitimam fortemente o RN, enquanto veículos de direita (ex., Le Figaro, JDD) o normalizam ou até deslegitimam a LFI. O hiato agregado é um "nulo de agregação" que mascara lógicas editoriais polarizadas.
   • Culpa e Alvo: Similar à deslegitimação, a atribuição de culpa mostra forte divergência ao nível do veículo (veículos de esquerda culpam o RN; veículos de direita culpam a LFI), resultando em efeitos agregados próximos de zero.
   • Estabilidade: A assimetria comportamental (LFI = Conflito, RN = Estratégia) é estável em direção através de todos os três modelos de anotação e sobrevive aos testes de bootstrap e permutação. A camada de prestação de contas moral é sensível à discordância do modelo e à ideologia do veículo.

3. Dinâmicas Temporais:

   • O enquadramento estratégico do RN atingiu o pico em 2023 (ano não eleitoral) e colapsou em 2025 após a condenação de Marine Le Pen, o que deslocou a cobertura para registros judiciais.
   • O enquadramento de conflito da LFI permaneceu consistente, atingindo o pico em 2025, após os protestos da reforma da previdência (Artigo 49.3).

Contribuições e Significância
O artigo apresenta três contribuições primárias para a ciência social computacional e a comunicação política:

1. Atribuição de Papel Político como um Construto: Ele operacionaliza a "atribuição de papel político" (ex., agressor, competidor estratégico) como um alvo analítico distinto, indo além do sentimento ou negatividade genéricos. Isso permite a decomposição de quadros que medidas baseadas em valência confundem.
2. Estrutura de Confiabilidade Estratificada por Construtos: O estudo estabelece uma metodologia para calibrar pipelines de LLM de voto majoritário, distinguindo entre construtos comportamentais de alta estabilidade e construtos normativos de menor estabilidade. Demonstra que, embora os LLMs possam detectar de forma confiável registros comportamentais (conflito/estratégia), eles têm dificuldade com julgamentos normativos contestados (legitimidade/culpa) sem validação humana explícita.
3. Evidência Empírica de Enquadramento Assimétrico: Fornece evidências de que a imprensa francesa não trata a LFI e o RN como "extremos" simétricos. Em vez disso, atribui-lhes papéis políticos divergentes: a LFT é narrada como um desafiante comportamental engajado em conflito, enquanto o RN é narrado como um competidor eleitoral estratégico. Essa diferenciação persiste mesmo ao controlar a ideologia do veículo, sugerindo uma diferenciação editorial estrutural em vez de um simples viés partidário.

Limitações e Ressalvas
O autor observa explicitamente que o design observacional não pode distinguir entre "oferta comportamental" (partidos gerando de fato tipos diferentes de eventos) e "construção de enquadramento" (jornalistas aplicando diferentes modelos). O estudo documenta a distribuição de papéis nas manchetes, não a construção independente desses papéis pela imprensa. Além disso, a dependência de manchetes limita o escopo a unidades de enquadramento de alta saliência, e o uso de LLMs introduz o risco de circularidade se os modelos tiverem internalizado os próprios padrões de imprensa que estão medindo, embora a estabilidade dos resultados entre modelos e auditorias humanas sugira que o sinal é robusto.