Caso STF — 7 dias de monitoramento nas redes
Período: últimos 7 dias · 0 documentos coletados · 0 menções relevantes · 0 de alcance estimado · 0 autores únicos. A página replica exatamente o produto que clientes acessam — dashboard, menções e narrativas emergentes — com dados reais do tenant STF e identificadores pessoais mascarados.
Foram capturadas 6.627 menções relacionadas à instituição monitorada, com maior volume em twitter. No agregado, predominou um tom desfavorável (53% das menções). O tema mais recorrente foi "stf". O alcance estimado somou 117,9 mi pessoas, distribuídas entre 3.494 autores únicos.
Dashboard executivo
Visão consolidada que clientes veem ao abrir o painel — KPIs, séries temporais, distribuição emocional e feed ao vivo.
Metodologia. Janela móvel dos últimos 7 dias (UTC). Menções "relevantes" são as que passaram pela curadoria automática (filtros de spam, deduplicação por URL/hash de texto e match de palavras-chave do tenant STF). Sentimento e emoção são classificados por modelo de linguagem com taxonomia de 7 emoções; o índice de hostilidade soma raiva + indignação + medo dividido pelas menções com emoção classificada (exclui neutras). "Alcance estimado" é a soma de visualizações/impressões reportadas pelas APIs das redes — quando ausentes, são zero (não imputamos). "Documentos coletados" vem de harvest_tasks.docs_collected agregados no período.
Volume e sentimento — últimos 7 dias
Menções relevantes classificadas por dia de captura.
Distribuição Emocional
Emoções polarizadas · 0 fontes analisadas
Distribuição por rede
Temas em destaque
Sem temas no período.
Nuvem de palavras · evolução em 14 dias
Janela de 14 dias · buckets de 6h · arraste os nós, dê zoom ou reproduza a linha do tempo.
Feed de menções
Amostra rotativa por rede. Handles e URLs mascarados nesta versão pública.
Menções relevantes
Mesma tabela que clientes usam em /menções, com filtros por rede e sentimento. Amostra de 60 itens — handles e URLs mascarados.
Metodologia. Amostra de até 60 menções do período, ordenadas por engajamento (likes + comentários) e diversificadas por rede para evitar dominância de uma única plataforma. Filtros de rede e sentimento operam sobre a amostra carregada — não refazem a query. Handles, URLs e nomes pessoais são mascarados nesta versão pública; no produto, clientes veem os identificadores originais.
Distribuição por rede
0 menções| Data | Rede | Autor | Texto | Engaj. | Sent. |
|---|
Narrativas emergentes
Clusters detectados por bigramas e trigramas recorrentes nas menções, com pontuação de risco, velocidade e amostras representativas.
Metodologia. Clusters formados por bigramas e trigramas recorrentes nos textos das menções (após remoção de stopwords PT-BR e normalização de acentos). Cada narrativa recebe pontuação de risco (combinação de hostilidade média + alcance) e velocidade (variação % de menções entre as últimas 24h e os 6 dias anteriores). "Emergentes" são clusters cuja velocidade é positiva e que apareceram pela primeira vez nas últimas 24h.
Crise institucional abala Supremo Tribunal Federal com tensões e cancelamento de sessões
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Ministro Alexandre de Moraes no centro de novas polêmicas e investigações do STF
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Polícia Federal aponta conexões financeiras e sofre afastamento de diretor por ordem judicial
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Crise no STF impacta votações no Senado e causa adiamento de propostas
4 menções · 1% do períodoA crise institucional no STF influenciou o adiamento de votações importantes no Senado e debates sobre o impeachment de ministros.
Relatórios em PDF
Boletim consolidado e diários gerados automaticamente a partir dos dados acima. Identificadores pessoais foram mascarados nesta amostra pública.
Metodologia. Boletins gerados automaticamente a partir das mesmas tabelas usadas no dashboard, no fechamento de cada janela (diária às 23h UTC e consolidado semanal). Cada PDF é versionado por period_from/period_to e armazenado imutável — o que você baixa hoje é exatamente o que foi enviado ao cliente naquela data.
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A Narrativa Live monitora perfis, hashtags e palavras-chave nas principais redes em tempo quase real, classifica sentimento e emoção, detecta narrativas emergentes e gera boletins automáticos.