| Resumo: |
Discute o uso do aprendizado de máquina nas campanhas políticas no Brasil. Começa com a história da Inteligência Artificial (IA) na qual são descritos os principais atores, marcos da IA, subcampos, definição de aprendizado de máquina, tipos de aprendizado, algoritmos, tecnologias e aplicações. Em seguida, contempla um referencial teórico descrevendo a passagem das sociedades disciplinares para as sociedades de controle, assim como a relação entre as sociedades de controle, marketing e tecnologias da informação e comunicação. Debate as diferenças entre dispositivos de manipulação e dispositivos de modulação e apresenta exemplos de como o aprendizado de máquina e as pegadas digitais dos usuários podem ser utilizados como dispositivo de modulação do comportamento humano. Na sequência, traz um referencial teórico sobre marketing político, marketing eleitoral e marketing one to one (individualizado). Examina o papel da informação e da pesquisa em campanhas políticas e o uso da Internet e redes sociais como fontes de pesquisa. Apresenta a definição de campanha eleitoral e a utilização das mídias de massas, Web 2.0, segmentação e microssegmentação nessas campanhas. Aborda o uso de aprendizado de máquina nas campanhas políticas dos candidatos à presidência dos EUA Barack Obama, em 2012, e Donald Trump em 2016. Antes do resultado da pesquisa empírica e apresentação dos atores envolvidos, é feita uma síntese das últimas campanhas eleitorais no Brasil. Por fim, com base nos resultados da pesquisa, considera-se que o aprendizado de máquina está sendo utilizado em campanhas políticas no Brasil para monitoramento dos eleitores, análise de sentimento para gestão de reputação do candidato e segmentação de grande volume de dados para direcionamento de discurso personalizado.
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