Conclusão — Análise de Polaridade

Que termos se associam
a CRH e a CRNH

Sem o recorte por macrotema, quais termos aparecem associados ao estado CRH e quais ao estado CRNH no recorte completo. São coeficientes de um modelo lexical descritivo, não efeitos causais do algoritmo: medem coocorrência entre vocabulário e desfecho observado no snapshot, sem controlar tema, autor, momento da publicação ou volume de avaliações.

Termos mais associados a cada estado (sem filtro de polo)
z-score da regressão lexical descritiva · recorte completo do snapshot de 07/04/2026 · top 20 em cada direção · associação, não efeito causal
Z NEGATIVO
z negativo · mais frequentes entre notas em CRNH
opinião−9,40
governo−7,97
comunidade−6,60
bolsonaro−6,43
lula−5,98
opiniões−5,68
pessoal−5,61
necessária−5,59
opinião pessoal−5,43
nenhuma necessária−4,56
use−4,33
federal−4,12
claramente−4,09
necessidade−4,06
deputado−3,98
presidente−3,94
expressa−3,93
devem−3,83
parem−3,58
autor−3,55
Z POSITIVO
z positivo · mais frequentes entre notas em CRH
+14,10telegram
+13,75telegram violando
+13,66várias regras
+13,66violando várias
+13,38adulto
+13,36violando
+13,30pirata telegram
+13,30adulto pirata
+13,22pirata
+11,45promover
+11,31intuito promover
+11,14promover venda
+11,13venda adulto
+10,54intuito
+10,20tigrinho
+9,91várias
+9,54regras
+9,44inteligência artificial
+9,44artificial
+9,17jogos

Onde os coeficientes positivos se concentram

Os termos com z mais alto ficam entre +9 e +14 — muito mais fortes do que os que aparecem no recorte de macrotemas polarizados. Quase todos vêm de três campos semânticos bem delimitados:

📡 Golpes e conteúdo pirata

telegram, telegram violando, várias regras, violando, adulto, pirata, intuito promover, promover venda, venda adulto. Notas que descrevem canais de conteúdo pirata ou golpes via Telegram concentram os coeficientes positivos mais altos do modelo lexical.

🎰 Jogos de azar e apostas

tigrinho, jogos, azar. Macrotema em que a proporção de notas em CRH observada no snapshot é uma das mais altas do recorte. A associação é descritiva e não identifica sua causa.

🤖 IA generativa

inteligência artificial, artificial. Notas que sinalizam imagem gerada por IA também aparecem com coeficientes positivos. Os dados públicos não trazem autodeclaração ideológica dos avaliadores, então não é possível atribuir esse padrão a consenso entre polos políticos.

No lado dos coeficientes negativos, os z chegam a −9,4 para opinião e reúnem vocabulário político e de opinião: governo, bolsonaro, lula, presidente, deputado, federal — e toda uma família de templates de opinião: opinião pessoal, nenhuma necessária, expressa, claramente.

Leitura global

No recorte analisado, o vocabulário de opinião e de identidade político-partidária associa-se a coeficientes negativos, enquanto termos de golpes, pirataria, apostas e sinalização de IA associam-se a coeficientes positivos. O modelo é lexical e descritivo: ele registra que certas palavras coocorrem com certos desfechos, não que o algoritmo do Community Notes atue sobre elas. Tema, autoria, momento da publicação e volume de avaliações não foram controlados, e o estado CRH não equivale a acurácia factual da nota. Uma afirmação sobre desvantagem estrutural de notas políticas exigiria desenho causal específico, fora do escopo desta análise.