\u00c9 poss\u00edvel prever o comportamento do eleitor semanas antes de uma elei\u00e7\u00e3o mediante a an\u00e1lise da sua atividade digital? No vertiginoso mundo das redes sociais, em que cada publica\u00e7\u00e3o, cada tweet, cada hist\u00f3ria do Instagram e cada v\u00eddeo do TikTok conformam um vasto mar de dados, a resposta parece tender-se ao sim.<\/p>\n\n\n\n
Um estudo recente que analisou mais de 500 milh\u00f5es de coment\u00e1rios p\u00fablicos nas redes sociais ao longo de dois anos sugere essa conclus\u00e3o. Esse imenso compilado de dados foi processado atrav\u00e9s de algoritmos avan\u00e7ados de Processamento de Linguagem Natural (NLP), uma tecnologia que permite que as m\u00e1quinas analisem a linguagem humana. A pesquisa explorou a rela\u00e7\u00e3o entre o perfil psicogr\u00e1fico dos usu\u00e1rios de redes sociais e suas atitudes em diversos aspectos, como economia, sa\u00fade, educa\u00e7\u00e3o e, \u00e9 claro, candidatos \u00e0s elei\u00e7\u00f5es e sua inten\u00e7\u00e3o de voto.<\/p>\n\n\n\n
Os textos escritos pelos usu\u00e1rios das redes durante a campanha refletem seus sentimentos e impress\u00f5es, entre os quais identificam-se seis emo\u00e7\u00f5es principais: alegria, tristeza, surpresa, medo, ira e repulsa. Essa classifica\u00e7\u00e3o \u00e9 complementada por uma an\u00e1lise de sentimentos categorizados como positivos, negativos e neutros, para poder determinar sua proje\u00e7\u00e3o pol\u00edtica. A discuss\u00e3o tamb\u00e9m \u00e9 organizada a partir de um resumo dos grandes conjuntos de dados em temas predominantes nas conversas on-line, oferecendo uma vis\u00e3o clara do que preocupou e ocupou os usu\u00e1rios.<\/p>\n\n\n\n
Surge assim, por exemplo, que Javier Milei, o candidato vencedor, gerou forte empatia em mais de 80% dos usu\u00e1rios de redes sociais, principalmente atrav\u00e9s de emo\u00e7\u00f5es como \u00f3dio e ira<\/a> em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 situa\u00e7\u00e3o pol\u00edtica e econ\u00f4mica do pa\u00eds. Em contrapartida, Sergio Massa, o candidato perdedor, transmitia principalmente medo do futuro, o que gerava um n\u00edvel mais baixo de empatia. Esse enfoque revela a capacidade de prever tend\u00eancias eleitorais atrav\u00e9s de social listening<\/em> e NPL, bem como a for\u00e7a com que as emo\u00e7\u00f5es podem moldar a opini\u00e3o p\u00fablica.<\/p>\n\n\n\n A partir dessas tend\u00eancias e alinhamentos emocionais, o estudo concluiu que Javier Milei tinha uma probabilidade significativa de se tornar presidente da Argentina, com uma certeza de 89%, segundo os modelos de an\u00e1lise. Essa conclus\u00e3o mostra o poder do big data<\/em> e da intelig\u00eancia artificial e o surgimento de novas ferramentas para pesquisar o futuro pol\u00edtico al\u00e9m da tradicional pesquisa de opini\u00e3o p\u00fablica. O estudo tamb\u00e9m joga luz sobre a import\u00e2ncia do lado n\u00e3o racional e puramente afetivo ou intuitivo das elei\u00e7\u00f5es, bem como a identifica\u00e7\u00e3o psicol\u00f3gica com os candidatos. O outsider<\/em> Milei gerou uma atra\u00e7\u00e3o quase \u201creligiosa\u201d entre os homens jovens, enquanto que os mais velhos preferiam a estabilidade e a previsibilidade oferecidas por Massa, um pol\u00edtico tradicional e convencional.<\/p>\n\n\n\n