Quando retiramos o recorte por macrotema e olhamos o universo completo de notas, surgem os termos com maior e menor chance de publicação — independentemente de política ou polaridade.
Os termos mais premiados globalmente têm z 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:
telegram, telegram violando, várias regras, violando, adulto, pirata, intuito promover, promover venda, venda adulto. Notas denunciando canais que distribuem conteúdo pirata ou aplicam golpes via Telegram atravessam o filtro com facilidade.
tigrinho, jogos, azar. Macrotema que já apareceu na análise de temas como consensual — taxas de publicação acima de 50%, independentemente do polo político do avaliador.
inteligência artificial, artificial. Alertas de que uma imagem foi gerada por IA são lidos como úteis por avaliadores de todos os espectros — outro tema onde há consenso bipartidário pleno.
No lado dos penalizados, os z chegam a −9,4 para opinião
e percorrem os suspeitos habituais: governo, bolsonaro, lula,
presidente, deputado, federal — e toda uma família de
templates de opinião: opinião pessoal, nenhuma necessária,
expressa, claramente.
O algoritmo de polaridade não penaliza política per se — penaliza o vocabulário de opinião e de identidade político-partidária que tende a acompanhar notas sobre política. No sentido inverso, ele premia temas onde há consenso bipartidário: golpes, pirataria, apostas e alertas de IA são úteis para avaliadores de qualquer polo, então notas nesses temas atravessam o filtro com z muito altos. Isso sugere que o sistema está, em certa medida, funcionando como desenhado — mas também expõe o custo: notas legítimas sobre política chegam ao processo de publicação com desvantagem estrutural, porque o próprio vocabulário necessário para discutir o tema é sinalizado como subjetivo.