Título: Acompanhamento de Campanha Eleitoral pelo Twitter
Autores: Pasinato, Marden B.; Mello, Carlos E.; Zimbrão, Geraldo
Resumo: O processo eleitoral vem tomando proporções cada vez maiores, de maneira que a ciência do marketing é , hoje, uma das principais preocupações das equipes responsáveis pelas campanhas eleitorais. O crescente uso das redes sociais criou um novo canal entre candidatos e eleitores. Contudo, é possível afirmar que este canal tem sido pouco explorado. É um hábito para muitos usuários divulgar nas redes sociais suas opiniões a respeito dos candidatos e partidos políticos. Se as equipes de marketing eleitoral tivessem acesso direto a tais informações, poderiam utilizá-las como “termômetro” em suas campanhas. Entretanto, filtrar as opiniões dos usuários não é uma tarefa trivial devido à enorme quantidade de informações fúteis sendo compartilhada nas redes. Portanto, este trabalho propõe-se a extrair do Twitter informações relevantes, i.e., as opiniões dos usuários a respeito de um determinado candidato. Como estudo de caso, tweets referentes a um dos candidatos à prefeitura da cidade do Rio de Janeiro (RJ) foram coletados, durante a campanha eleitoral de 2012, e um filtro foi aplicado para diferenciar os tweets que transmitem a opinião dos usuários (relevantes) dos demais (irrelevantes). Técnicas de Aprendizado de Máquina foram empregadas com o intuito de efetuar tal filtragem, entre as quais estão Naive Bayes, Árvore de Decisão e Máxima Entropia. Em nossos resultados, onde atingimos acurácia média de até 75%, tiramos importantes conclusões a respeito dos fatores que interferem no desempenho de tais técnicas.
Palavras-chave: Marketing Eleitoral; Aprendizado de Máquina; Pro-cessamento de Linguagem Natural; Mineração de Redes Sociais
Páginas: 6
Código DOI: 10.21528/CBIC2015-016
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