Comunicação política no Facebook e previsão eleitoral : análise de big data da eleição presidencial brasileira de 2018 no Brasil
Busca entender como a análise quantitativa da comunicação política nas mídias sociais, mediante indicadores de engajamento ao discurso de candidatos, é capaz de prever o resultado eleitoral. Trata-se de uma análise de big data do 1º turno do pleito presidencial de 2018 no Brasil. Concretamente, fora...
| Principais autores: | Firmino, Leonardo Magalhães, Murta, Felipe |
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| Outros Autores: | Tribunal Superior Eleitoral |
| Tipo de documento: | Artigo |
| Idioma: | Português |
| Publicado em: |
2021
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| Assuntos: | |
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| Resumo: |
Busca entender como a análise quantitativa da comunicação política nas
mídias sociais, mediante indicadores de engajamento ao discurso de candidatos, é capaz
de prever o resultado eleitoral. Trata-se de uma análise de big data do 1º turno do pleito
presidencial de 2018 no Brasil. Concretamente, foram coletadas cerca de 10 mil postagens
das páginas oficiais de campanha no Facebook entre 1 de junho e 7 de outubro de 2018. No
que se refere à intenção de voto, foi realizada para o mesmo período uma série de surveys de
opinião com frequência diária, representativa da população brasileira. Com o fim de entender
se há uma relação causal entre o engajamento ao candidato no Facebook e a sua intenção
de voto, a análise preditiva foi realizada testando duas abordagens empíricas: uma com
dados agregados e a outra com 90 modelos de previsão mediante regressão linear múltipla.
Concluímos a análise comparando os resultados reais das eleições com todos os modelos
preditivos. Os resultados mostraram que tanto a abordagem agregada quanto a regressiva
demonstram que o índice de engajamento ao candidato no Facebook é um bom preditor
eleitoral. Os resultados obtidos reforçam as teorias que defendem a relevância dos dados
advindos do comportamento político nas mídias sociais como bons preditores eleitorais. |
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