Dado o desenvolvimento histórico do conceito de esfera pública e de seu aspecto digital na sociedade contemporânea, nesta pesquisa buscamos, sob a lente epistemológica do pragmatismo de Peirce, destacar e descrever as principais diferenças entre pesquisas de opinião pública tradicionais, feitas por meio do conjunto de métodos e técnicas tradicionalmente utilizadas nas ciências sociais (questionários e entrevistas), e aquelas feitas por meio de práticas e processos metodológicos possibilitados pela adoção do uso de Big Data. Com o crescente movimento de datificação do mundo, que é estimulado pelo desenvolvimento tecnológico e, mais especificamente, pela capacidade de armazenamento e processamento de quantidades massivas de dados, transformações sociais, políticas e econômicas vêm à tona. As ciências e as práticas inerentes ao seus campos específicos, por consequência, são fortemente impactadas. Entre as áreas atingidas por essas mudanças, está a das pesquisas de opinião pública. Durante o século passado, o modelo tradicional de pesquisa de opinião pública foi sinônimo da própria opinião pública. Nesse modelo, a opinião pública é tida, em geral, como a agregação de opiniões individuais que, estatisticamente extrapoladas, têm a função de representar o todo de uma população. Ao mesmo tempo, as mídias sociais se apresentam, cada vez mais, como espaços de debate passíveis de análise, e oferecem possibilidades relevantes para o estudo da esfera pública e da opinião pública. Focando-se nas relações entre usuários, grupos e páginas - e não mais nas opiniões individuais -, os estudos sobre mídias sociais se utilizam de processos decorrentes de análises de dados intensivas para mapear a construção e o movimento da opinião pública sobre determinados temas. Dentro desse modelo não há intenção de representar estatisticamente um universo de pessoas a partir de amostras colhidas. Apesar disto, o aspecto conversacional da opinião pública é melhor assegurado. Quais seriam, então, as consequências práticas fundamentais que emergem da adoção do uso de Big Data nas pesquisas de opinião pública? Visando responder a esse e outros questionamentos, a presente dissertação propõe construir o objeto teórico a partir de uma revisão da literatura acadêmica vigente para, em seguida, via estudo de casos comparativo, verificar como se dá a aplicação de tais metodologias no cenário político brasileiro atual. Uma vez concluídas a descrição e comparação entre as pesquisas escolhidas para análise, deliberaremos, a partir da doutrina do pragmatismo de Peirce, sobre as consequências da adoção do uso de Big Data para as pesquisas de opinião pública. Nosso corpus é constituído por duas pesquisas realizadas durante o segundo turno das eleições presidenciais de 2018: a primeira realizada por metodologias tradicionalmente adotadas em pesquisas de opinião pública, e a segunda realizada por metodologias provenientes de práticas metodológicas relacionadas ao Big Data.

Given the historical development of the concept of the public sphere and its digital aspect in contemporary society, in this research we seek, under the epistemological lens of Peirce's pragmatism, to highlight and describe the main differences between traditional public opinion polls, carried out through the set of methods and techniques traditionally used in the social sciences (questionnaires and interviews), and those made through methodological practices and processes made possible by the adoption of the use of Big Data. With the growing movement of datification in the world, which is stimulated by technological development and, more specifically, by the capacity to store and process massive amounts of data, social, political, and economic transformations arise. The sciences and practices inherent to their specific fields, therefore, are strongly impacted. Among the areas affected by these changes is that of public opinion polls. During the past century, the traditional model of public opinion research has been synonymous with the public opinion itself. In this model, public opinion is generally seen as the aggregation of individual opinions that, statistically extrapolated, have the function of representing the whole of a population. At the same time, social media are increasingly presented as spaces for debate that can be analyzed, and offer relevant possibilities for the study of the public sphere and public opinion. Focusing on the relationships between users, groups, and pages - and no longer on individual opinions -, studies on social media use processes resulting from intensive data analysis to map the construction and movement of public opinion on certain topics. Within this model, there is no intention to statistically represent a universe of people from samples taken. Despite this, the conversational aspect of public opinion is best ensured. What, then, would be the fundamental practical consequences that emerge from the adoption of the use of big data in public opinion polls? In order to answer this and other questions, this dissertation proposes to build the theoretical object from a review of the current academic literature, then, via a comparative case study, to verify how the application of such methodologies occurs in the current Brazilian political scenario. Once the description and comparison of the researches chosen for analysis are completed, we will discuss, based on Peirce's pragmatism doctrine, on the consequences of adopting the use of Big Data for public opinion surveys. Our corpus consists of two researches conducted during the second round of the 2018 presidential elections: the first conducted by methodologies traditionally adopted in public opinion polls, and the second conducted by methodologies from methodological practices related to Big Data.