Eleições 2016: Maior uso de Analytics e Big Data pode ser o grande diferencial

Quem
é o meu eleitor? Qual a opinião das pessoas sobre as minhas propostas?
Será que os eleitores gostaram da postagem que eu fiz ontem? Estas são
algumas
dúvidas que provavelmente passarão pela cabeça dos políticos que
disputarem as eleições deste ano para prefeito, vice-prefeito e
vereador. O modo tradicional de responder a estas perguntas se baseia
nas pesquisas eleitorais feitas por grandes institutos. Mas
fica a pergunta:  e as milhares de opiniões geradas diariamente pelas
redes sociais? Como quantificar um tuíte, um post no Facebook, um
comentário feito no Youtube após um vídeo viral ou até mesmo um meme de
um candidato? A resposta está no uso de ferramentas
de Analytics voltadas para análise de grande quantidade de dados, ou
seja, o Big Data.

Para
se ter uma ideia da quantidade das informações que estamos falando, apenas
nas eleições presidenciais de 2014,
assuntos relacionados ao tema chegaram a 39 milhões de tuítes e cerca de
674 milhões de postagens no Facebook (incluindo curtidas e
comentários), no período de julho a outubro de 2014. Esse novo cenário
cria inúmeras vantagens para o partido que souber melhor
aproveitar as soluções analíticas voltadas para a análise de grandes
bases de dados. 

Para dar conta dessa avalanche de informações são necessárias técnicas que apliquem conhecimentos avançados de estatística
e de computação.  Estamos falando de algoritmos de Machine Learning
e tecnologias que possibilitam aos sistemas encontrar padrões e, assim,
auxiliar na tomada de decisões rápidas. Uma técnica já aplicada com
sucesso em áreas de inteligência analítica voltadas para marketing é o Support
Vector Machine (SVM – Máquinas de Vetores de Suporte) – algoritmo que busca padrões para classificação de dados.

O
SVM pode ser utilizado para saber a opinião, a satisfação e o
sentimento dos eleitores nas redes sociais. Geralmente,
essas percepções são chamadas de análises de sentimentos. Para o
candidato, é interessante saber se determinada política ou programa
eleitoral está com aceitação ou rejeição junto aos eleitores; ou ainda
ter conhecimento, em tempo real, do sentimento das pessoas
durante um debate eleitoral. Estamos falando de opiniões e comentários,
sejam na forma de tuítes, curtidas, postagens em blogs, comentários em
vídeos e até a reação de pessoas a determinados memes.

Outra técnica que pode ser utilizada é o algoritmo de classificação k-means.
O objetivo, nesse caso, é encontrar grupos de eleitores com similaridade
ou dissimilaridade de opiniões.  Por exemplo, grupos de eleitores que
demonstrem interesse em candidatos que defendam politicas voltadas a
sustentabilidade ou melhorias no transporte público
em detrimento ao uso de carros, entre outros exemplos. Também é possível
identificar regiões com baixa adesão de eleitores e que mereçam maior
engajamento. Dessa forma, os candidatos podem segmentar seus esforços em
determinados grupos e terem um foco de atenção
mais especifico.

Independente
da técnica utilizada, o candidato que souber tirar melhor proveito das
ferramentas de Analytics terá
uma vantagem sobre os demais. As pessoas estão dizendo o que querem, mas
agora a informação está dispersa, diluída, misturada em diferentes
plataformas. Ter as ferramentas certas para analisar e traduzir em
insights essa grande quantidade de informações será
o diferencial que poderá levar o político a uma vitória na próxima
eleição. 

(*) Wesley Santos é Instrutor Estatístico do SAS Brasil