A desinformação é um fenômeno histórico (Lazer et al., 2018) e o crescimento das plataformas digitais proporciona mais espaço para que qualquer pessoa possa criar conteúdo (Tandoc, Lim, et al., 2018), ampliando sua propagação para níveis maiores que a própria verdade (Vosoughi et al., 2018). Este fenômeno se tornou uma preocupação global, o que resultou em um aumento de estratégias de contrainformação, como as checagens realizadas por agências de verificação de fatos (Ducatti & Souza, 2019; Brennen et al., 2020; Luengo & García-Marín, 2020). Todo este cenário ainda permeia o desconhecido quando se busca analisar seus impactos em indivíduos e instituições, fato que pode influenciar a percepção de possíveis consumidores uma vez que a imagem das marcas é criada e recriada de forma contínua, não apenas pelas empresas, mas também por seguidores digitais (Borges-Tiago et al., 2020). Com isso, buscou-se identificar em que medida ações de desinformação podem impactar a percepção de marcas em internautas brasileiros no Twitter. Para isto, foram a coletados de 156.756 mil tweets que citassem 4 empresas, escolhidas por serem afetadas por ações de desinformação; após uma tradução automática de todo conteúdo coletado para o inglês, obteve-se acesso à biblioteca VADER para a realização de uma análise de sentimento, que possibilitou a visualização gráfica do fenômeno, a partir da qual identificaram-se alterações da polarização de tais conteúdos, classificando-os entre positivos, neutros ou negativos. Foi realizada, ainda, uma checagem estatística por meio de uma análise de regressão linear múltipla, que suportou a observação das variâncias de forma mais significativa. O método foi validado de forma amostral em um pré-teste descritivo de cada etapa. Observando os resultados coletados, pode-se encontrar variações de sentimento pontuais e de curta duração, não criando uma nova tendência de realidade e sem qualquer efeito residual. Com isso, este estudo espera mostrar que mesmo uma variância não significativa de percepção encontrada nos resultados pode ser um ponto de partida para um maior entendimento acerca das ações de desinformação, mostrando uma de suas características, similar à expressão popular fogo de palha, como algo que surge de forma intensa, quase descontrolada, e em pouco tempo se apaga.

Misinformation is a historical phenomenon (Lazer et al., 2018) and the growth of the digital platforms created a space for anyone generate content (Tandoc, Lim et al., 2018), which has increased the sharing levels of misinformation greater than the truth itself (Vosoughi et al., 2018). This phenomenon has become a global concern, which has increased the counter-information strategies, such as the number of fact-checking agencies (Ducatti & Souza, 2019; Brennen et, 2020; Luengo & García-Marín, 2020). This study is still an unknown area when looking at the impact on individuals and brands since it may change its user perception, once a brand image is created also by their digital followers (Borges-Tiago et al., 2020). So, we tried to identify how misinformation actions can impact the perception of Brazilian Internet users on Twitter, about brands. For this purpose, 156,756 tweets, that cited 4 companies affected by misinformation, were collected and, after an automatic translation of all this content into English, was possible to access the VADER library to implement a sentiment analysis, which allowed a graphic visualization of the phenomenon, when polarization changes were identified and, classified into positive, neutral, or negative. In addition, a statistical check was carried out through a multiple linear regression analysis, which supported the observation of variances in a more significant way. The whole method was validated in a descriptive pre-test of each stage. Observing the results, this research found short and punctual sentiment variations, with no new perception tendency or any residual effect. So, there is non-significant variance for any of the studied brands, and this study expects to contribute bringing more knowledge about misinformation and its behavior on online environments, similar to the popular expression flash in the pan.