Data Analytics e o impeachment de 2016: Uma análise sem partido

Neste post vamos mostrar que tipos de insights os processos de mineração de dados pode nos fornecer a partir dos dados da votação do processo de impeachment da presidente Dilma no dia 17 de abril de 2016.

Estudo da natureza dos dados e limpeza

Estudar a natureza dos dados é muito importante para a escolha das possíveis abordagens de análise. Nesta etapa utilizamos a estatística, que rapidamente traz as grandezas, distâncias e limitações do objeto de estudo. A estatística nos ajuda na limpeza da base informacional (que em muitos casos apresenta dados faltantes, erros de digitação e assim por diante).

Imagem recortada da planilha.

Assim temos:

Partidos com mais e menos membros votantes:

• PMDB = 66 votantes
• PMB = 1 votante

Estados com mais e menos membros votantes:

• São Paulo = 70 votantes
• Tocantins = 8 votantes

Números totais de votos:

SIM	NÃO	AUSENTE	ABSTENÇÃO
367	137	2	7

Gênero dos votantes:

• Masculino = 462
• Feminino = 51

Aplicação de técnicas de mineração

Análise de textos

Como todos bem lembramos, cada deputado teve a oportunidade de justificar seu voto, e destes discursos podemos retirar alguns insights.

Na área de mineração existem vários estudos que buscam o sentimento do falante pela combinação das palavras usadas. Aqui vamos utilizar apenas uma contagem proporcional de cada uma das palavras para entender o que pesou mais ou menos no vocabulário dos deputados. Posteriormente, esses valores são excluídos das análises de correlações.

Análise de agrupamentos (clustering ou segmentação)

Para entender qual é a força exercida pelos grupos votantes e como eles se caracterizam, utilizamos a técnica de clustering, que resultou na análise abaixo, onde é possível ver que existem 3 grupos distintos. Divididos da seguinte forma:

• Grupo 0 Azul = 310 votos – principal força PMDB
• Grupo 1 Verde = 57 votos – principal força PSDB
• Grupo 2 Vermelho = 146 votos – principal força PT

Uma das grandes vantagens da análise computacional de segmentos é conseguir sintetizar a complexidade do ambiente sem inclinações ou segundas intenções, pois ele apenas revela ou decodifica a realidade.

Análise preditiva de votos

Agora, aplicamos algoritmos que nos ajudam a fazer predições sobre fatos que já ocorreram. Na imagem abaixo temos a predição de novos votos de cada partido com uma precisão de aproximadamente 86,35%, predizendo com precisão 367 votos sim,  76 não e predizendo erroneamente 70 votos.

Pesos das variáveis

Agora imagine o seguinte: Você quer viajar. Na sua análise mental você começa a pesar fatores como:

• O estado do carro;
• A previsão do tempo;
• O preço da gasolina;
• A distância a ser viajada;
• A quantidade de bagagem.

Então, se você colocasse tudo isso numa régua de importância, qual é o fator que mais pesaria e que menos pesaria na sua decisão?

Seguindo esse pensamento, a análise abaixo mostra o que mais pesou para votos = SIM e votos = Não. Vale notar que os partidos políticos pesaram mais do que os estados dos deputados que estão no meio da régua.

Conclusões e Limitações:

Buscamos ser o mais breve possível utilizando apenas algumas técnicas de mineração que consideramos importantes para a natureza dos dados. Pense que os dados são como a farinha para um pão.

Como analistas, podemos fazer diversos tipos de análise, mas se a base não for boa o resultado será ruim. Simples assim.

Além disso, buscamos abstrair o máximo da complexidade matemática das abordagens, e assim esperamos que este post possa ajudar a estender a compreensão do potencial da mineração de dados para descriptografar a realidade, melhorando significativamente a saúde, educação e a gestão do país de um modo geral.

Por exemplo: Encontrando grupos de pacientes e alunos com determinadas tendências, prevendo doenças e epidemias, descobrindo as influências predominantes de uma série de comportamentos sociais, e assim por diante.

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