RESUMO
Com a emergência da Covid-19, as discussões sobre vacinas passaram a ter maior repercussão em todo o mundo. Nas redes sociais, espaços em que diferentes públicos produzem conteúdos e expressam suas percepções e interesses, publicações sobre os imunizantes se tornaram um dos principais tópicos do debate público. Neste artigo, temos como objetivo identificar e analisar os sentimentos e emoções expressos em torno da vacina e dos processos de vacinação no contexto brasileiro durante os anos de 2020 e 2021. Para tanto, tomamos como recorte empírico uma amostra aleatória construída a partir de postagens públicas sobre o tema no Instagram, coletadas por meio da interface gráfica do Crowdtangle. O processo de classificação e identificação das emoções é realizado a partir dos descritores padronizados da Human-Machine Interaction Network on Emotion (HUMAINE), seguido pela adoção do modelo circumplexo (Core Affect Model) de Russell (2003). Como resultado, as análises dos dados apontam para a prevalência de emoções positivas como esperança e confiança em relação à vacina no cenário brasileiro, enquanto emoções negativas, como desaprovação e preocupação são identificadas no corpus no que se refere a fatores contextuais (a figura do então presidente Jair Bolsonaro, seus discursos e ações, assim como o avanço da Covid-19 e surgimento de novas variantes). (AU)
With the emergence of Covid-19, discussions on vaccines caused greater repercussions around the world. In social networks, spaces where different publics produce content and express their perceptions and interests, publications about immunizers have become major topics of public debate. In this article, we aim to identify and analyze the feelings and emotions expressed about the vaccine and vaccination processes in the Brazilian context in 2020 and 2021. To this end, we take as an empirical cut-out a random sample built from public posts on the topic on Instagram, collected through the Crowdtangle graphical interface. The process of classification and identification of emotions is performed from the standardized descriptors of the Human-Machine Interaction Network on Emotion (HUMAINE), followed by adoption of the circumplex model (Core Affect Model) of Russell (2003). As a result, data analyses point to the prevalence of positive emotions such as hope and trust regarding the vaccine in the Brazilian scenario, while negative emotions such as disapproval and concern are identified in the corpus relating to contextual factors (the figure of then-president Jair Bolsonaro, his speeches and actions, as well as the advancement of Covid-19 and emergence of new variants). (AU)
