Quem será eliminado do Big Brother Brasil?
Previsão baseada em redes sociais
DOI:
https://doi.org/10.1590/1808-5245.31.142154Palavras-chave:
previsão, Big Brother Brasil, análise de sentimento, análise volumétrica, análise de redes sociaisResumo
O advento das mídias sociais forneceu aos indivíduos um ambiente para a expressão de opiniões e preferências em uma ampla gama de assuntos. Os dados obtidos das mídias sociais podem ser uma fonte valiosa de informações para a análise das intenções e interesses do público, facilitando assim o processo de tomada de decisão e desenvolvimento de estratégias. Um exemplo de análise do comportamento humano é o exame de eventos de votação popular. Para abordar o desafio de prever uma sequência de eventos no contexto da votação, propomos uma nova metodologia que emprega uma solução orientada por dados, incorporando dados do Twitter/X e modelos de regressão. Neste estudo de caso, empregamos técnicas comumente utilizadas na previsão de resultados eleitorais, incluindo análise volumétrica e de sentimentos, para prever a eliminação de concorrentes no Big Brother Brasil. Nossos experimentos resultaram em um erro absoluto médio de aproximadamente 11 pontos, com uma precisão de 81,25% para prever eliminações e 68,75% para prever a ordem da classificação durante cada eliminação.
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Referências
ALI, Haider; FARMAN, Haleem; YAR, Hikmat; et al. Deep learning-based election results prediction using Twitter activity. Soft Computing, New York, v. 26, n. 16, p. 7535-7543, 2022. Available at: https://doi.org/10.1007/s00500-021-06569-5 . Access: 26 Aug. 2024.
ALVI, Quratulain; ALI, Syed Farooq; AHMED, Sheikh Bilal; et al. On the frontiers of Twitter data and sentiment analysis in election prediction: a review. PeerJ Computer Science, Liverpool, v. 9, p. 1-25, 2023. Available at: https://doi.org/10.7717/peerj-cs.1517 . Access: 26 Aug. 2024.
BERMINGHAM, Adam; SMEATON, Alan. On using Twitter to monitor political sentiment and predict election results. In: WORKSHOP ON SENTIMENT ANALYSIS WHERE AI MEETS PSYCHOLOGY, 2011, Chiang Mai, Thailand. Proceedings […]. [S. l.]: Asian Federation of Natural Language Processing, 2011. p. 2-10.
BRITO, Kellyton Santos; SILVA FILHO, Rogerio Luiz Cardoso; ADEODATO, Paulo Jorge Leitao. A systematic review of predicting elections based on social media data: research challenges and future directions. IEEE Transactions on Computational Social Systems, New York, v. 8, n. 4, p. 819-843, 2021. Available at: https://doi.org/10.1109/TCSS.2021.3063660 . Access: 26 Aug. 2024.
BRITO, Kellyton; PAULA, Natalia; FERNANDES, Manoel; et al. Social media and presidential campaigns - preliminary results of the 2018 Brazilian presidential election. In: ANNUAL INTERNATIONAL CONFERENCE ON DIGITAL GOVERNMENT RESEARCH, 20., 2019, Dubai. Proceedings […]. New York: ACM, 2019. p. 332-341.
CHAUHAN, Priyavrat; SHARMA, Nonita; SIKKA, Geeta. Application of Twitter sentiment analysis in election prediction: a case study of 2019 Indian general election. Social Network Analysis and Mining, New York, v. 13, n. 88, p. 1-29, 2023. Available at: https://doi.org/10.1007/s13278-023-01087-8 . Access: 26 Aug. 2024.
CHAUHAN, Priyavrat; SHARMA, Nonita; SIKKA, Geeta. The emergence of social media data and sentiment analysis in election prediction. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, New York, v. 12, n. 2, p. 2601-2627, 2020. Available at: https://doi.org/10.1007/s12652-020-02423-y . Access: 26 Aug. 2024.
FIGUEREDO, Igleson; MARINHO, Leandro; ALVES, Leonardo. Investigando a influência de tweets em programas de votação popular no Brasil. In: BRAZILIAN WORKSHOP ON SOCIAL NETWORK ANALYSIS AND MINING, 2015. Recife. Anais […]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2015.
HUTTO, C.; GILBERT, Eric. VADER: A Parsimonious rule-based model for sentiment analysis of social media text. Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media, Washington, v. 8, n. 1, p. 216-225, 2014. Available at: https://doi.org/10.1609/icwsm.v8i1.14550 . Access: 26 Aug. 2024.
JAIDKA, Kokil; AHMED, Saifuddin; SKORIC, Marko; et al. Predicting elections from social media: a three-country, three-method comparative study. Asian Journal of Communication, London, v. 29, n. 3, p. 252-273, 2018. Available at: https://doi.org/10.1080/01292986.2018.1453849 . Access: 26 Aug. 2024.
KHAN, Asif; ZHANG, Huaping; BOUDJELLAL, Nada; et al. Election prediction on twitter: a systematic mapping study. Complexity, New Jersey, v. 2021, n. 5, p. 1-27, 2021. Available at: https://doi.org/10.1155/2021/5565434 . Access: 26 Aug. 2024.
LIVNE, Avishay; SIMMONS, Matthew; ADAR, Eytan; et al. The party is over here: structure and content in the 2010 election. In: INTERNATIONAL AAAI CONFERENCE ON WEBLOGS AND SOCIAL MEDIA, 5., 2021, Barcelona. Proceedings […].Washington: Association for the Advancement of Artificial Intelligence, 2021. v. 5, p. 201-208.
ROUSIDIS, Dimitrios; KOUKARAS, Paraskevas; TJORTJIS, Christos. Social media prediction: a literature review. Multimedia Tools and Applications, New York, v. 79, n. 9-10, p. 6279-6311, 2019. Available at: https://doi.org/10.1007/s11042-019-08291-9 . Access: 26 Aug. 2024.
SANG, Erik Tjong Kim; BOS, Johan. Predicting the 2011 dutch senate election results with Twitter. In: WORKSHOP ON SEMANTIC ANALYSIS IN SOCIAL MEDIA, 2012, Avignon. Proceedings […].Kerrville: Association for Computational Linguistics, 2012. p. 53-60.
SHARMA, Parul; MOH, Teng-Sheng. Prediction of Indian election using sentiment analysis on Hindi Twitter. In: IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON BIG DATA, 2016, Washington. Proceedings […]. New York: IEEE, 2016. p. 1966-1971.
SKORIC, Marko; POOR, Nathaniel; ACHANANUPARP, Palakorn; et al. Tweets and votes: a study of the 2011 Singapore general election. In:HAWAII INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEM SCIENCES, 45., 2012, Maui. Proceedings […]. New York: IEEE, 2012. p. 2583-2591.
SOLER, J. M.; CUARTERO, F.; ROBLIZO, M. Twitter as a tool for predicting elections results. In: IEEE/ACM INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCES IN SOCIAL NETWORKS ANALYSIS AND MINING, 2012, Istanbul. Proceedings […]. New York: IEEE, 2012. p. 1194-1200.
TUMASJAN, Andranik; SPRENGER, Timm; SANDNER, Philipp; et al. Predicting elections with twitter: what 140 characters reveal about political sentiment. In: INTERNATIONAL AAAI CONFERENCE ON WEBLOGS AND SOCIAL MEDIA, 4., 2010. Proceedings […].Washington: AAAI, 2010. p. 178-185.
WANG, Lei; GAN, John Q. Prediction of the 2017 French election based on Twitter data analysis. In: COMPUTER SCIENCE AND ELECTRONIC ENGINEERING, 9., 2017, Colchester. Proceedings […]. New York: IEEE, 2017. p. 89-93.
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