A inteligência artificial (IA) foi identificada em 25% das imagens classificadas como ataques ou insultos contra candidatas nas eleições de 2026, segundo levantamento do MonitorA, observatório de violência política de gênero nas redes sociais. A pesquisa mostra que a tecnologia tem sido utilizada não apenas para produzir conteúdos falsos com aparência realista, mas também para criar memes, montagens e imagens destinadas a ridicularizar mulheres que disputam cargos eletivos.
Em outros 9% dos conteúdos ofensivos analisados, os pesquisadores não conseguiram determinar se houve utilização de inteligência artificial. O estudo examinou 11.137 imagens publicadas em 9.393 comentários nos perfis de 132 candidatas no X, antigo Twitter. Desse total, 660 imagens foram classificadas como ofensivas, sendo 391 ataques discriminatórios e 269 insultos. A análise considerou dois períodos da campanha eleitoral: de 16 a 24 de agosto, no início da disputa, e de 2 a 11 de setembro, após a crise envolvendo o Supremo Tribunal Federal (STF) e o caso Master.
Um dos principais resultados da pesquisa está relacionado à forma como a inteligência artificial aparece nos conteúdos ofensivos. Diferentemente dos chamados deepfakes, que procuram reproduzir imagens ou situações com aparência realista, boa parte do material identificado pelo MonitorA apresenta manipulações visíveis.
Entre os exemplos estão charges, memes, montagens e falsos materiais de campanha produzidos para humilhar, ridicularizar ou desumanizar candidatas.
“Esses usos de montagens e imagens sintéticas de baixa qualidade indicam que, nesses casos, não há necessariamente uma intenção de simular a realidade. A IA aparece, sobretudo, como mais uma ferramenta para a produção e disseminação de conteúdos ofensivos”, resume o relatório.
Entre as 132 candidatas monitoradas, Marina Silva (Rede) apresentou o maior número de registros ofensivos, com 125 ocorrências. Na sequência aparecem Sâmia Bomfim (PSOL), com 111, e Erika Hilton (PSOL), com 109.
Juntas, as três concentraram 345 das 660 imagens ofensivas identificadas, o equivalente a pouco mais da metade dos registros. O levantamento mostra, entretanto, que as formas de violência variam de acordo com a candidata.
No caso de Sâmia Bomfim, predominam conteúdos gordofóbicos. Segundo o MonitorA, 70,6% dos ataques dirigidos à parlamentar foram classificados nessa categoria. Erika Hilton, por sua vez, aparece principalmente como alvo de transfobia. A pesquisa identificou esse tipo de violência em 47,9% dos ataques contra a candidata, incluindo conteúdos que negam sua identidade de gênero.
Já Marina Silva concentra ataques classificados como misóginos, desumanizantes e etaristas. Em parte das imagens, a candidata é representada como animais ou alienígenas, além de aparecer com características físicas artificialmente envelhecidas. Sozinha, Marina foi alvo de aproximadamente 19% das 660 imagens ofensivas identificadas pelo levantamento.
O MonitorA estabeleceu uma distinção entre insultos e ataques para classificar as imagens analisadas. Os insultos correspondem a ofensas com linguagem hostil, mas que não recorrem diretamente a características associadas a grupos historicamente marginalizados. Nessa categoria, foram identificadas 269 imagens.
Os ataques, por outro lado, utilizam marcadores como gênero, raça, sexualidade, deficiência ou religião para inferiorizar ou deslegitimar as candidatas. O levantamento identificou 391 imagens desse tipo. Entre os ataques discriminatórios, a misoginia foi a categoria mais frequente, seguida por gordofobia, transfobia, desumanização e racismo. Confira a relação:
- Misoginia: 25,3%
- Gordofobia: 14,1%
- Transfobia: 11,8%
- Desumanização: 10,0%
- Racismo: 6,9%
Embora Marina Silva, Sâmia Bomfim e Erika Hilton concentrem os maiores volumes de ocorrências, o estudo também identificou ataques e insultos contra candidatas de diferentes posições políticas. Entre os casos destacados estão os de Julia Zanatta (PL) e Vanessa da Silva (PL), conhecida como Negona do Bolsonaro.
Julia Zanatta recebeu 76 registros ofensivos durante os períodos analisados. Desse total, 72 foram identificados na segunda etapa da pesquisa, após a circulação de imagens e vídeos relacionados à candidata.
As ofensas se concentraram principalmente na sexualização de sua imagem e em questionamentos sobre sua identidade política, incluindo conteúdos que associavam a parlamentar a um suposto falso conservadorismo. Vanessa da Silva, por sua vez, foi alvo de 30 imagens ofensivas. Segundo o levantamento, 70% delas continham ataques racistas, incluindo referências visuais ao período da escravidão.
