Publicação
Eleições para a Assembleia da República e as variações socioeconómicas em Portugal
| Resumo: | 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. |
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| Autores principais: | Azevedo, Diamantino dos Santos |
| Assunto: | Previsão eleitoral Data Mining Correlação Dados socioeconómicos Assembleia Legislativa Teses de mestrado - 2012 |
| Ano: | 2012 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade de Lisboa |
| Idioma: | português |
| Origem: | Repositório da Universidade de Lisboa |
| Resumo: | 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. |
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