Política 2.0 - Um estudo da utilização das redes sociais na pré-campanha presidencial brasileira de 2014
Bibliographic record
Abstract
Resumo O estudo foi desenvolvido com a finalidade de analisar de forma qualitativa e quantitativa a utilização das redes sociais pelos pré-candidatos a presidência do Brasil.Foram feitas análises de todas as postagens nos perfis dos analisados nas duas maiores redes sociais em número de usuários no Brasil, Facebook e Twitter, durante o primeiro trimestre do ano eleitoral de 2014.Além dos três principais pré-candidatos a presidência, Dilma Roussef, Eduardo Campos e Aécio Neves, foram analisados os principais indivíduos classificados como formadores de opinião dos pré-candidatos, tais como Lula e Marina Silva.Todas as postagens foram analisadas, pelo seu conteúdo e pelo tema abordado, juntamente com o nível de interação com os usuários das redes, seja através, de comentários, compartilhamentos ou curtidas.Para o presente trabalho também foi realizado um questionário com profissionais da área, que contribuíram para juntos com a teoria de estudiosos do assunto, definir o que seria uma boa utilização das redes sociais e um questionário na qual os profissionais avaliaram os perfis dos indivíduos estudados através do modelo BCEI.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".