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Paulo Portas no POPSTAR

Previsivelmente, entre os líderes político-partidários, Paulo Portas dominou o buzz de ontem, dominância particularmente acentuada no Twitter e nas notícias (mas curiosamente menos nos blogues):
buzz 13 outubro

No “sentimento” do Twitter (opiniões positivas, negativas ou neutras), a prova de uma quase invariável regularidade: quantas mais menções no Twitter cuja polaridade se consiga medir como positiva ou negativa, mais acentuada a sua negatividade. Apesar do smoother (por definição e da maneira como está calculado) não mostrar isso ainda, pode ver-se nos pontos do gráfico como o (log do) rácio entre menções positivas e negativas para Portas foi particularmente negativo ontem e como o vice-Primeiro Ministro foi objecto de mais de 70% de todas as menções negativas feitas a todos os líderes partidários.
sentimento portas 13 outubro

Contudo, esta linha só começará a inclinar-se decisivamente para baixo (no rácio) ou para cima (no share de menções negativas) se este padrão tiver continuidade nos próximos dias. Como se vê nos gráficos de mais longo prazo, essas mudanças mais permanentes não se manifestam com muita frequência. O sentimento no Twitter em relação a Portas degrada-se em Julho de 2013 (com diminuição do rácio positivas/negativas e aumento do share de menções negativas) mas volta a subir (rácio) e descer (share) a partir de Agosto, de resto, como sucedeu, afinal, na avaliação da sua actuação nas sondagens.

portas sentimento desde 2011

Nova sondagem e actualização do POPSTAR

Nova sondagem divulgada hoje pelo Expresso:
Eurosondagem, 2-8 Outubro, N=1010, Tel.
PS: 36,5%
PSD: 26.9%
CDU: 12.1%
CDS: 8.6%
BE: 5.9%

Em relação à última sondagem conhecida (a da Aximage), o PSD desce, apesar de subir em relação ao anterior resultado da Eurosondagem. O resultado é que, no fundamental, a nossa estimativa para o PSD permanece praticamente inalterada. O mesmo sucede com o CDS, que também desce em relação à Aximage mas sobe em relação ao último estudo da Eurosondagem. Na popularidade, a única mudança mais expressiva é a descida de Passos Coelho.

Desde a crise política de Julho, o que sucedeu no nosso filtro?

1. PSD subiu 2.1 pontos, de 25.6% para 27.7%.
2. CDS desceu 1.2 pontos, de 9% para 7.8%.
3. PS subiu 1.3 pontos, de 34.9% para 36.2%.
4. CDU manteve-se praticamente inalterado (de 12.2% para 11.9%).
5. BE desceu 1.6 pontos, de 8.4% para 6.8%.

Na popularidade, tudo relativamente estável nos últimos meses, excepto Paulo Portas: queda abrupta após a crise política mas sinais de recuperação desde o início de Setembro.

Muitas leituras para fazer

A lista de leituras de ciência política recomendadas relacionadas com o que estamos a fazer no POPSTAR aumenta drasticamente: New Directions in Analyzing Text as Data, uma conferência recente na LSE (onde a Nina também esteve). Particularmente apelativo (para mim): “Predicting and Interpolating State-level polling using Twitter textual data”, de Nick Beauchamp (uma pessoa diz que não está necessariamente interessada no Twitter como instrumento de previsão mas depois vai-se a ver e não resiste).

Ironias

Os “pequenos partidos” – vamos deixar aqui de lado o CDS-PP, por fazer parte da coligação de governo – queixam-se com frequência da baixa atenção que recebem da comunicação social, e há toda uma parafernália de decisões de várias entidades (ERC, CNE, etc.) que tratam o assunto e visam, de alguma forma (bem ou mal é outra questão), reequilibrar o campo de jogo comunicacional.

Uma hipótese seria a de pensar que os media sociais, por não estarem sujeitos ao mesmo tipo de lógicas, e por serem utilizados por um segmento não representativo da população – menos “mainstream”, mais politizado, mais atreito a ideias “na margem”, etc. – poderiam ajudar a compensar o desequilíbrio de visibilidade dos pequenos partidos nos media convencionais. É por isso que estes gráficos que se seguem são tão curiosos:

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Catarina Martins e João Semedo são em regra – e em relação aos restantes líderes partidários – mais mencionados nas notícias online dos órgãos de comunicação social do que no Twitter ou nos blogues. O mesmo sucede, com menor disparidade, com Jerónimo de Sousa. Ainda por cima, como veremos nos próximos tempos, ser-se mencionado no Twitter significa na maioria dos casos (e sempre que essas menções têm uma polaridade positiva ou negativa) ser-se negativamente mencionado (apesar de isso ser menos dramaticamente acentuado nestes casos do que nos dos líderes dos maiores partidos).

Em suma, as lideranças do BE e do PCP têm comparativamente mais visibilidade nos órgãos de comunicação convencionais (mesmo que online) do que na twittosfera ou na blogosfera. E ainda por cima, podemos dizer com alguma segurança que, pelo menos no caso da twittosfera, as poucas vezes que lá são mencionados é, na maioria das vezes que se transmite uma opinião, para dizer mal deles. Irónico, não?

Leitura recomendada

Muito recente e com relevância óbvia para o POPSTAR: Justin Grimmer e Brandon M. Stewart (2013), “Text as Data: The Promise and Pitfalls of Automatic Content Analysis Methods for Political Texts,” Political Analysis 21 (3), 267-297.

O abstract:

Politics and political conflict often occur in the written and spoken word. Scholars have long recognized this, but the massive costs of analyzing even moderately sized collections of texts have hindered their use in political science research. Here lies the promise of automated text analysis: it substantially reduces the costs of analyzing large collections of text. We provide a guide to this exciting new area of research and show how, in many instances, the methods have already obtained part of their promise. But there are pitfalls to using automated methods—they are no substitute for careful thought and close reading and require extensive and problem-specific validation. We survey a wide range of new methods, provide guidance on how to validate the output of the models, and clarify misconceptions and errors in the literature. To conclude, we argue that for automated text methods to become a standard tool for political scientists, methodologists must contribute new methods and new methods of validation.

POPSTAR is born

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POPSTAR significa Public Opinion and Sentiment Tracking, Analysis, and Research. É um projecto de investigação do Instituto de Ciências Sociais da ULisboa, do INESC-ID, da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto e do Núcleo de Investigação em Políticas Económicas da Universidade do Minho, financiado pela Fundação para Ciência e Tecnologia. O objectivo do POPSTAR é desenvolver ferramentas de recolha, medição e agregação de opiniões políticas e económicas veiculadas no Twitter, na blogosfera e nas notícias, assim como o de comparar os dados assim gerados com indicadores mais convencionais de opinião pública, nomeadamente os obtidos através de inquéritos por questionário (sondagens). O POPSTAR já tem uma casa: www.popstar.pt.

Aqui podem encontrar:

1. Tendências na opinião pública tal como captadas pelas sondagens, seja em termos de intenções de voto nos principais partidos seja de avaliação da actuação dos principais líderes políticos. A metodologia utilizada já foi abordada aqui neste blogue por mim e pelo Luís Aguiar-Conraria. Os dados serão actualizados sempre que saia uma nova sondagem e os todos os seus resultados sejam conhecidos, na imprensa ou no depósito na ERC.

2. Tendências no Buzz sobre os principais líderes político-partidários, ou seja, na frequência (absoluta e relativa) com que são mencionados no Twitter, nas notícias online ou na blogosfera. Os dados vêm de uma plataforma denominada POPmine, desenvolvida pela Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto e os Labs Sapo UP. Com estes dados, podemos acompanhar dia a dia a “notoriedade” dos líderes políticos, determinar que dias foram “picos” de cobertura para cada um deles e perceber em que medida vão sendo mais ou menos mencionados em comparação uns com os outros e em três suportes distintos. Esta informação é actualizada diariamente.

3. Tendências no Sentimento em relação aos principais líderes político-partidários no Twitter. Analisando a polaridade de cada tweet, ou seja, determinando se este expressa um sentimento positivo, negativo ou neutro em relação a cada um dos alvos, é possível construir indicadores globais que indicam tendências. Nesta fase, utilizamos dois indicadores possíveis: um rácio (transformado) de menções positivas sobre negativas e o cálculo do share de menções negativas. Para determinar a polaridade de cada tweet, utiliza-se o Opinionizer, uma ferramenta de análise de sentimento em mensagens do Twitter, fruto de trabalho de Investigação e Desenvolvimento do grupo DMIR do INESC- ID Lisboa. Esta informação é actualizada diariamente.

É natural que surjam muitas questões. Procuramos antecipar algumas aqui neste Q&A e estamos ao dispor de todos para tentar esclarecer as restantes. Este é apenas o primeiro protótipo deste sistema, e muitas evoluções estão previstas: determinar a polaridade de outro tipo de textos para além de tweets; alargar o nosso objecto de estudo da política para a economia; fornecer ferramentas adicionais de análise aos utilizadores; e, mais importante, utilizar e disseminar os dados daqui decorrentes para a investigação.

Como muitos saberão, há quem deposite grandes esperanças na capacidade destas ferramentas para complementarem ou mesmos substituirem indicadores mais convencionais de opinião pública. Um artigo de opinião recente do Washington Post tinha como título “How Twitter can help predict an election“, baseado neste paper. É natural este entusiasmo, ditado quer pela novidade do meio quer pela crescente frustração com os problemas metodológicos dos inquéritos por questionário (baixas taxas de resposta, “cell-only” voters, etc.). É também natural (e parcialmente justificado) o cepticismo em relação a este tipo de alegações bombásticas, e muitas as falácias em que se pode cair ao fazê-las.

A nossa posição aqui, contudo, tende a ser um pouco diferente. Primeiro, antes de qualquer alegação de capacidades preditivas, os media sociais são interessantes em si mesmos como veículos e fontes de informação política. Que informação é veiculada neles? Conseguimos construir instrumentos de medida válidos e fiáveis e ferramentas que sejam capazes de lidar com a quantidade enorme de dados que se podem recolher nestes suportes?  ”Move away from trying to predict votes and move toward trying to understand tweets” é um bom conselho, da mesma maneira que os estudos sobre a comunicação social não precisam de alegar que o conteúdo dos media são “preditores” de eleições para serem relevantes.

Segundo, a mera comparação dos conteúdos dos media sociais e dos media convencionais é também interessante em si mesma. Que relações entre esses conteúdos? Quem influencia (ou pelo menos antecipa) quem, quando e como? Serão os media sociais capazes de compensar a assimetria de atenção e cobertura com que que diferentes ideias, pessoas, e partidos são tratados na comunicação social “convencional”? Ou reproduzem eles as mesmas assimetrias?

Finalmente, é perfeitamente possível imaginar relações entre os conteúdos dos media sociais e opiniões e comportamentos políticos de diferentes populações que não passam pelo relativo simplismo de “prever” eleições. E se, por exemplo, as opiniões veiculados na twittosfera ou na blogosfera forem “indicadores avançados” de mudanças nas atitudes políticas ou nas opiniões sobre a economia, fenómeno fácil de conceber tendo em conta o perfil sociográfico e político daqueles que usam essas plataformas para comunicar? Há todo um mundo a explorar para além da “previsão de eleições com o Twitter”. Essa exploração é o objectivo do POPSTAR. Ao longo dos próximos meses, o blogue do POPSTAR vai ser o local onde deixaremos as nossas ideias e análises.