&bala; Física 18, S76
Um banco de dados de refrigerantes de postagens no Twitter coletado durante a eleição presidencial francesa de 2017 valida um modelo de rede well-liked de dinâmica de opinião.
A eleição presidencial francesa de 2017 foi incomumente fluida. Dois novos partidos entraram na briga, incluindo a do eventual vencedor, Emmanuel Macron. Apesar de um escândalo financeiro, o líder unique, o conservador François Fillon, permaneceu na corrida. Ajustando uma oportunidade, uma equipe de pesquisadores colheu atividade no Twitter baseada nas eleições para criar um banco de dados que reflete opiniões em mudança dos eleitores (1). Agora, Antoine Vendeville, da Sciences PO, em Paris, usou o banco de dados para avaliar a capacidade de um modelo de rede well-liked, chamado modelo de eleitor, para prever o resultado da eleição (2). O modelo conseguiu, demonstrando sua relevância para configurações altamente heterogêneas de grão fino.
O modelo de eleitor apresenta uma rede de indivíduos interconectados, alguns dos quais são fanáticos – ou seja, pessoas que não mudarão suas intenções de voto. O restante dos indivíduos é livre para mudar de idéia com base nas opiniões de seus vizinhos na rede. Inicialmente, os indivíduos recebem intenções de votação aleatoriamente. Mas após cada iteração do modelo, dependendo de certos pesos, as intenções de votação mudam e eventualmente convergem para um estado de equilíbrio, o resultado da eleição.
O banco de dados que o Vendeville usou consiste em 22.853 perfis do Twitter e suas postagens e repastos relacionados às eleições. Os criadores do banco de dados tiveram o problema de identificar as afiliações políticas de todos esses perfis. No modelo de eleitor de Vendeville, as organizações políticas – não usuários individuais – foram atribuídas as afiliações apropriadas, mas o restante dos perfis receberam afiliações aleatoriamente. No entanto, o modelo convergiu para um estado em que a maioria das opiniões finais dos usuários correspondia às afiliações inferidas pelos criadores do banco de dados. O modelo também foi capaz de distinguir com eficiência amigos dos inimigos através de sua probabilidade de discordar.
–Darles Day
Charles Day é um editor sênior para Revista de Física.
Referências
- O. Fraisier et al.“#Élysée2017fr: a campanha presidencial francesa de 2017 no Twitter”. Proc. Intl. Aaai conf. Internet e mídia social 121 (2018).
- A. Vendeville, “O modelo de eleitor pode prever com precisão opiniões individuais em populações on -line”. Phys. Rev. e 111064310 (2025).
