Dissertação

{en_GB=Predict political orientation of Twitter users} {} EVALUATED

{pt=As Redes sociais como o Facebook ou Twitter foram amplamente adotadas por políticos e correspondentes partidos para divulgação de opiniões partidárias e propaganda de campanhas políticas com a finalidade de aumentar o potencial eleitorado. Para um partido político, compreender a população atempadamente é extremamente vantajoso pois permite que os mesmos dirijam a sua campanha política por forma a melhor satisfazer as necessidades da população. Hoje em dia, o sistema de sondagens não é a fonte mais confiável de informação prévia, uma vez que não permite que os partidos tomem ações decisivas com um grau de certeza devidamente justificado. Esta tese apresenta um sistema algorítmico capaz de realizar uma previsão sobre a orientação política de utilizadores da plataforma Twitter, comparando o texto divulgado por cada utilizador com os correspondentes a partidos políticos na tentativa de encontrar uma fonte mais confiável de informação à parte das sondagens políticas. Para realizar a previsão da orientação política, um grupo popular de algoritmos de inteligência artificial como Redes Neurais e Support Vector Machines, foi implementado e orquestrado num único algoritmo capaz de prever com maior precisão a orientação politica dos utilizadores do Twitter. A solução final classificou corretamente cerca de 85% dos utilizadores politicos como sendo apoiantes das frentes de esquerda e direita considerando um resultado de 70% de precisão na fase de treino, e demonstrou baseado numa amostra de utilizadores representativos Portugueses com orientação politica desconhecida à priori, que cerca de 82% são apoiantes de partidos politicos esquerdistas., en=Social Network sites like Facebook or Twitter have been widely adopted by politicians for the disclosure of personal opinions and for advertising political campaigns with the objective of increasing the potential electorate. Nowadays the polls system is not the most reliable source of information regarding the arrangement of dependable data capable of allowing the political parties to switch strategies with confident expectation for better results. This thesis presents a algorithmic system capable of realizing a prediction regarding the political orientation of Twitter users by comparing the text publicized by each one to those of political parties in attempt to close this gap of unqualified information. To realize the prediction of political orientation, a popular group of well known machine learning algorithms such as Neural Networks and Support Vector Machines were implemented and orchestrated together into a single algorithm so that in the end, a more accurate prediction could be accomplished. The final solution correctly classified 85% of political linked users as left or right wing supporters considering a training score of 70%, and regarded based on a large sample of Portuguese Twitter users, with unknown political side, that 82% are possibly leftists.}
{pt=Orientação politica, Twitter, Classificação, en=Political orientation, Twitter, Classification}

Junho 8, 2018, 14:30

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Rui Fuentecilla Maia Ferreira Neves

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar