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 |
|---|---|
| Outros Autores: | Tribunal Superior Eleitoral |
| Tipo de documento: | Artigo |
| Idioma: | Português |
| Publicado em: |
2021
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oai:bdjur.stj.jus.br.col_bdtse_4134:oai:localhost:bdtse-88192024-10-14 Comunicação política no Facebook e previsão eleitoral : análise de big data da eleição presidencial brasileira de 2018 no Brasil Political communication on Facebook and election prediction : big data analysis of the 2018 Brazilian presidential election Firmino, Leonardo Magalhães Murta, Felipe Tribunal Superior Eleitoral Campanha eleitoral Comunicação em política Facebook Eleição presidencial Big data 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. It aims to understand how the quantitative analysis of political communication in social media, through indicators of engagement to the political speech, is able to predict the electoral outcome. This study is a big data analysis of the first round of the 2018 presidential election in Brazil. Specifically, around 10,000 posts were collected from official Facebook campaign pages between June 1 and October 7, 2018. Regarding voting intent, a series of daily representative of the Brazilian population opinion polls were conducted for the same period. In order to understand whether there is a causal relationship between candidate engagement on Facebook and voting intent, predictive analysis was performed by testing two empirical approaches: one with aggregated data and the other with 90 multiple linear regression prediction models. We conclude the analysis by comparing the actual election results with all predictive models. The results showed that both the aggregate and regressive approaches demonstrate that the candidate engagement rate on Facebook is a good electoral predictor. The results reinforce the theories that defend the relevance of data coming from political behaviour in social media as good electoral predictor. 2021-07-22T20:32:36Z 2021-07-22T20:32:36Z 2019 Artigo FIRMINO, Leonardo Magalhães; MURTA, Felipe. Comunicação política no Facebook e previsão eleitoral: análise de big data da eleição presidencial brasileira de 2018 no Brasil. Lumina, Juiz de Fora, v. 13, n. 3, p. 47-63, set./dez. 2019. http://bibliotecadigital.tse.jus.br/xmlui/handle/bdtse/8819 pt_BR <a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.pt_BR"><img alt="Licença Creative Commons" style="border-width:0" src="https://i.creativecommons.org/l/by-nc-nd/4.0/88x31.png" /></a><br />Este item está licenciado com uma Licença <a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.pt_BR">Creative Commons Atribuição-NãoComercial-SemDerivações 4.0 Internacional</a>. 17 p. |
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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
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