Candidatas enfrentam onda de misoginia, transfobia e racismo nas redes
Candidatas ao Senado concentraram seis em cada dez ataques dirigidos a mulheres no X durante a primeira semana da campanha eleitoral de 2026, segundo levantamento do projeto MonitorA divulgado na quinta-feira (17). Marina Silva, candidata da Rede por São Paulo, tornou-se o principal alvo das agressões virtuais analisadas entre 16 e 24 de agosto.
A ex-ministra recebeu 32% dos 1.318 insultos identificados na plataforma, enquanto a deputada Erika Hilton, candidata à reeleição pelo PSOL, apareceu em segundo lugar, com 23%. Bia Kicis, que concorre ao Senado pelo Distrito Federal, ficou na terceira posição, reunindo 11% das publicações ofensivas.
O grupo das candidatas ao Senado mais atacadas também inclui Benedita da Silva, Eliziane Gama, Simone Tebet, Caroline de Toni e Manuela d’Ávila. Em São Paulo, Marina aparece com 13% das intenções de voto, enquanto Tebet registra 17%, conforme pesquisa divulgada na segunda-feira (14).
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O estudo examinou manualmente 3.563 comentários ofensivos publicados no X, TikTok e YouTube contra 60 mulheres e 27 homens candidatos, sem considerar os concorrentes à Presidência. A classificação utilizou 321 palavras e expressões potencialmente agressivas, além de critérios relacionados a gênero, raça, orientação sexual, identidade de gênero, deficiência e religião.
No X, 9,61% dos comentários destinados às mulheres foram considerados ofensivos, índice superior aos 4,48% verificados entre os homens. Misoginia e transfobia lideraram as agressões contra candidatas, muitas vezes acompanhadas por montagens ou imagens produzidas com inteligência artificial para ridicularizar aparência, idade e corpo.
O mesmo padrão foi registrado em outras plataformas, com Simone Tebet concentrando 36 ataques no YouTube e Benedita da Silva recebendo 16 ofensas no TikTok, incluindo manifestações racistas. O MonitorA continuará acompanhando a violência política de gênero durante as eleições e prevê divulgar novos relatórios, que também deverão incorporar dados coletados no Instagram.
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