Author(s): Azevedo, Diamantino dos Santos
Date: 2012
Persistent ID: http://hdl.handle.net/10451/8776
Origin: Repositório da Universidade de Lisboa
Subject(s): Previsão eleitoral; Data Mining; Correlação; Dados socioeconómicos; Assembleia Legislativa; Teses de mestrado - 2012
Tese de mestrado em Gestão de Informação, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2012
A previsão eleitoral comum utiliza sondagens em que se pergunta directamente aos eleitores as suas preferências eleitorais. Outras previsões utilizam dados socioeconómicos escolhidos em função de uma importância previamente determinada e aceite, forçando a sua inclusão nos modelos de previsão propostos. Neste trabalho pretende-se analisar a possibilidade de previsão de um resultado eleitoral sem utilizar sondagens, outros trabalhos de campo ou escolhendo previamente variáveis socioeconómicas. Assume também que a realidade socioeconómica do país em cada momento é representada pelos indicadores disponíveis. São utilizados dados públicos disponíveis sobre a situação socioeconómica portuguesa e sobre os resultados das eleições para a Assembleia da República, desde 1974 até 2009, utilizando as percentagens de votos expressos de quatro partidos tradicionais, Partido Comunista Português (PCP), Partido Popular (CDS/PP), Partido Socialista (PS) e Partido Social Democrática (PPD/PSD). O trabalho envolve a análise e processamento de dados com recurso a algumas técnicas de Data Mining que automaticamente seleccionam atributos e produzem modelos prevendo resultados com estimativas de erro absoluto iguais ou inferiores a 3,5%, dependendo dos partidos. Devido à escassez de dados eleitorais, (treze eleições até ao ano da recolha), os modelos foram testados por validação cruzada, assumindo-se a possibilidade de as estimativas de erro conterem, devido a isso, algum enviesamento. Pode ainda adiantar-se que as previsões obtidas com um modelo linear simples utilizando cinco atributos escolhidos por elevada correlação com a percentagem de votos expressos, apresentaram, em todos os partidos, erros inferiores ou directamente comparáveis aos obtidos com Maquinas de vectores de suporte e o Perceptrão Multicamada.
It is usual to forecast elections with opinion polls asking electors about its political preferences. Other forecasts use previously chosen socio-economic data and force their inclusion on the models proposed. This work pretends to predict a model to forecast electoral results without opinion polls, fieldwork or previously chosen socio-economic data. It is also accepted that the socio-economic available data represents today’s country reality. Public available data from 1974 to 2009 is used concerning the Portuguese socio-economic situation and the percentage results to the National Parliament election for four traditional parties, Portuguese Communist Party (PCP), Popular Party (CDS/PP), Socialist Party (PS) and Social Democratic Party (PPD/PSD). The work uses data analysis and processing with some Data Mining technics that automatically select attributes and produce models that forecast results with error estimates below 3,5% depending on individual parties. The low number of electoral polls, thirteen, forces the use of cross validation for model assessment implying some bias assumption on error estimates. The forecasts obtained with a simple linear model, using five attributes chosen by high correlation with electoral results, give to all parties’ errors estimates lower, or directly comparable, to those obtained with Support Vector Machines or Multilayer Perceptron.
