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Visões Políticas no Twitter Durante a COVID

Um estudo sobre como a pandemia moldou a expressão política no Twitter.

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Índice

Durante a pandemia de COVID, muita gente começou a usar as redes sociais, principalmente o Twitter, pra compartilhar suas opiniões sobre as ações do governo, como lockdowns e campanhas de vacinação. Essa mudança abriu novas oportunidades pra pesquisadores estudarem como os cidadãos expressaram suas ideias nesse momento crucial.

A Importância das Redes Sociais

As redes sociais viraram uma plataforma chave pra discussão política. Elas permitem que os cidadãos expressem suas opiniões de forma direta e rápida. Porém, extrair e analisar visões políticas dessas plataformas pode ser complicado por causa da quantidade enorme de conteúdo compartilhado. Os pesquisadores precisam de maneiras eficazes de filtrar essas informações pra encontrar insights significativos.

Um Novo Conjunto de Dados pra Análise

Pra entender as Preferências Políticas no Twitter, pesquisadores criaram um novo conjunto de dados com Tweets alemães. Essa coleção inclui tweets que foram compartilhados entre 2019 e 2022, focando especialmente nos que estão relacionados a preferências políticas. Os tweets foram cuidadosamente anotados pra identificar opiniões políticas específicas, permitindo uma análise melhor de como essas visões mudaram ao longo do tempo.

O Aumento da Expressão Política

O estudo apontou que, após o primeiro lockdown na Alemanha, houve um aumento visível nos tweets políticos. Isso mostra que as pessoas estavam mais dispostas a compartilhar seus pensamentos conforme a pandemia avançava. A pesquisa destacou algumas categorias específicas de preferências políticas que ganharam atenção, como apoio ao Bem-estar social, educação e administração pública eficiente.

A Necessidade de Ferramentas Melhores

Extraindo preferências políticas detalhadas de posts nas redes sociais demanda ferramentas e métodos avançados. Os pesquisadores têm trabalhado em modelos de aprendizado de máquina pra ajudar a classificar e analisar esse tipo de dado. No entanto, a falta de Conjuntos de dados adequados dificultou o desenvolvimento e a melhoria desses modelos.

Como o Conjunto de Dados Foi Criado

Pra criar o conjunto de dados, tweets foram coletados com base em critérios específicos. Os pesquisadores focaram em tweets que receberam interações, como curtidas ou retweets, pra garantir que eram interessantes o suficiente. Um modelo de aprendizado de máquina foi usado pra filtrar tweets com base na relevância deles pra discussões políticas. Depois, os tweets foram anotados por especialistas que os categorizaram de acordo com um esquema bem estabelecido de categorias políticas.

Descobertas e Tendências

No geral, a pesquisa mostrou que o número de tweets políticos aumentou significativamente após o início da pandemia. Esse aumento foi especialmente forte em tweets relacionados a educação, bem-estar e eficiência do governo. O crescimento desses temas sugere que os efeitos da pandemia e os lockdowns resultantes tiveram um impacto considerável na opinião pública.

Preferências Políticas Durante a Pandemia

Com os lockdowns, várias dificuldades surgiram pros indivíduos, como perda de emprego e a transição pra aprendizado remoto. Essas lutas provavelmente influenciaram as preferências políticas expressas nas redes sociais. O estudo indicou que durante a segunda onda da pandemia, houve uma expressão ainda maior de preferências relacionadas a educação e bem-estar, refletindo as dificuldades contínuas enfrentadas por muitos na sociedade.

Avaliação dos Métodos

Pra medir a eficácia do modelo, os pesquisadores o testaram em um conjunto de tweets pra ver como ele conseguia prever preferências políticas. Embora os resultados tenham mostrado que o desempenho ficou abaixo das expectativas em algumas áreas, ainda destacaram o potencial pra melhorias nesse campo. O estudo enfatizou a necessidade de abordagens melhores pra capturar as complexidades das opiniões políticas nas redes sociais.

Conclusão

Resumindo, o estudo trouxe insights importantes sobre como as preferências políticas no Twitter mudaram durante a pandemia de COVID. Criando um conjunto de dados abrangente e um novo modelo de análise, os pesquisadores prepararam o terreno pra futuras explorações nessa área. As descobertas deles iluminaram a natureza em evolução da expressão política em tempos de crise e oferecem ferramentas valiosas pra quem deseja investigar mais essas tendências.

Implicações Futuras

A pesquisa tem implicações significativas tanto pra formuladores de políticas quanto pra pesquisadores interessados em preferências políticas. Entender como as redes sociais refletem a opinião pública pode ajudar os policymakers a refinarem suas abordagens de governança e comunicação. Pra pesquisadores, a disponibilidade de novos conjuntos de dados e modelos abre caminhos pra uma exploração mais profunda do discurso político online.

Ao continuar analisando as tendências das redes sociais, pode ser possível obter mais insights sobre como a opinião pública muda em resposta a vários eventos e políticas. Essa compreensão pode facilitar uma comunicação mais efetiva entre Governos e cidadãos e melhor atender às necessidades e preocupações do público.

Em conclusão, as circunstâncias únicas trazidas pela pandemia de COVID influenciaram significativamente a expressão política nas redes sociais. À medida que o mundo continua a se adaptar a essas mudanças, a pesquisa contínua será crucial pra capturar a relação dinâmica entre o sentimento público e a ação política.

Fonte original

Título: Changes in Policy Preferences in German Tweets during the COVID Pandemic

Resumo: Online social media have become an important forum for exchanging political opinions. In response to COVID measures citizens expressed their policy preferences directly on these platforms. Quantifying political preferences in online social media remains challenging: The vast amount of content requires scalable automated extraction of political preferences -- however fine grained political preference extraction is difficult with current machine learning (ML) technology, due to the lack of data sets. Here we present a novel data set of tweets with fine grained political preference annotations. A text classification model trained on this data is used to extract policy preferences in a German Twitter corpus ranging from 2019 to 2022. Our results indicate that in response to the COVID pandemic, expression of political opinions increased. Using a well established taxonomy of policy preferences we analyse fine grained political views and highlight changes in distinct political categories. These analyses suggest that the increase in policy preference expression is dominated by the categories pro-welfare, pro-education and pro-governmental administration efficiency. All training data and code used in this study are made publicly available to encourage other researchers to further improve automated policy preference extraction methods. We hope that our findings contribute to a better understanding of political statements in online social media and to a better assessment of how COVID measures impact political preferences.

Autores: Felix Biessmann

Última atualização: 2023-07-31 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2308.04444

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2308.04444

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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