Elecciones 20N en                          Twitter6-Julio-2012   M. Luz Congosto / Pablo Aragón   1
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Elecciones 20N en twitter

  1. 1. Elecciones 20N en Twitter6-Julio-2012 M. Luz Congosto / Pablo Aragón 1
  2. 2. ÍNDICETwitter en campañas electoralesEstado del arte de predicción electoralCaso de estudio: elecciones 20N-2011Conclusiones6-Julio-2012 M. Luz Congosto / Pablo Aragón 2
  3. 3. Twitter en campañas electorales Comunicación Sonda de opinión Minería de datos Predicción6-Julio-2012 M. Luz Congosto / Pablo Aragón 3
  4. 4. Estado del arte de predicción electoral (Tumasjan, 2010) elecciones parlamento alemán 2009. Método contar menciones 1,65% MAE (Mean Absolute Error) (Jungherr, 2011) del parlamento alemán 2009 (Conover D. , 2010) analizó las elecciones del US del 2010 (Gayo-Avello D. , 2011) analizó las elecciones de presidenciales de US en 2008 (Tjong, 2012) elecciones al senado de Holanda 2011 (Skoric, 2012) elecciones de Singapur 2011 (Bermingham et al., 2011) elecciones generales irlandesas 2011 (Panagiotis, 2011) elecciones de US de 20106-Julio-2012 M. Luz Congosto / Pablo Aragón 4
  5. 5. Caso de estudio: elecciones 20N-2011 Metodología Twitter como canal de comunicación Twitter como sonda de opinión Twitter como red de conexiones Twitter como fuente de predicción de resultados6-Julio-2012 M. Luz Congosto / Pablo Aragón 5
  6. 6. Caso de estudio: elecciones 20N-2011Metodología – Dataset 1: Monitorizó los partidos nacionales desde el 08/10/11 hasta el 22/11/11 mediante el streaming API de Twittter desde la Universidad Carlos III obteniendo 2.973.110 tweets de 441.795 usuarios diferentes – Dataset 2: Capturó los mensajes de los partidos que tienen representación parlamentaria, del 9-10-2011 al 24-11-2011 utilizando un proceso periódico de descarga del timeline de un conjunto de perfiles y el streaming API de Twitter desde la Fundació Barcelona Media, obteniendo 2.279.250 tweets de 442.014 usuarios diferentes6-Julio-2012 M. Luz Congosto / Pablo Aragón 6
  7. 7. Twitter como canal de campaña Candidato vs. Partido PSOE PP Rajoy Cayo Rubalcaba Lara UpyD Equo Seguidores inicio campaña 20N (Dataset-1)6-Julio-2012 M. Luz Congosto / Pablo Aragón 7
  8. 8. Twitter como canal de campaña Actividad de las cuentas Twitter Acumulado de tweets campaña 20N (Dataset-1)6-Julio-2012 M. Luz Congosto / Pablo Aragón 8
  9. 9. Twitter como canal de campaña Adquisición de nuevos seguidores Acumulado de nuevos seguidores campaña 20N (Dataset-1)6-Julio-2012 M. Luz Congosto / Pablo Aragón 9
  10. 10. Twitter como canal de campaña Correlación nuevos seguidores / menciones únicas Campaña 20N (Dataset-1)6-Julio-2012 M. Luz Congosto / Pablo Aragón 10
  11. 11. Twitter como sonda de opinión Participación de los ciudadanos Tweets por día de la campaña 20N (Dataset-1)6-Julio-2012 M. Luz Congosto / Pablo Aragón 11
  12. 12. Twitter como sonda de opinión Medida de emotividad (valencia) Valencia por día de la campaña 20N (Dataset-2)6-Julio-2012 M. Luz Congosto / Pablo Aragón 12
  13. 13. Twitter como sonda de opinión Medida de emotividad (dominancia) Dominancia por día de la campaña 20N (Dataset-2)6-Julio-2012 M. Luz Congosto / Pablo Aragón 13
  14. 14. Twitter como sonda de opinión Difusión de enlaces Europa Política. El País Press ABC El País Público El mundo Mapa de menciones de sitios Web en la campaña 20N (Dataset-1)Imagen interactiva: http://barriblog.com/taller/javascript/protovis/sites_20N.html6-Julio-2012 M. Luz Congosto / Pablo Aragón 14
  15. 15. Twitter como red de conexiones Comunidades de usuarios Mapa de RTs de la campaña 20N (Dataset-2)6-Julio-2012 M. Luz Congosto / Pablo Aragón 15
  16. 16. Twitter como fuente de predicción de resultados Menciones vs. Resultados Menciones totales (nombre + @usuario + #hashtag) MAE=1,66% Cómputo menciones campaña 20N (Dataset-1)6-Julio-2012 M. Luz Congosto / Pablo Aragón 16
  17. 17. Twitter como fuente de predicción de resultados Polaridad política vs. Resultados Usuarios en general MAE: 5,00%Usuarios con más de tres RTs o #hashtags polarizados en la campaña 20N (Dataset-1) 6-Julio-2012 M. Luz Congosto / Pablo Aragón 17
  18. 18. Twitter como fuente de predicción de resultados Polaridad política vs. Resultados Hombres (61,38%) MAE: 6,49% Mujeres (38,62%) MAE: 3,88%Usuarios con más de tres RTs o #hashtags polarizados en la campaña 20N (Dataset-1) 6-Julio-2012 M. Luz Congosto / Pablo Aragón 18
  19. 19. ConclusionesCon las medidas basadas en el cómputo de mencionesse ha obtenido un buen resultado, no obstante:Los resultados dependen de muchos factores como: elentorno socio-cultural de las elecciones, el periodo de lamuestra, los eventos de campaña, la recogida de datos enTwitter, los partidos analizados y la forma de cómputoLa validación de este método para predicción requeriríasistematizar todos los pasos y comprobar si los resultados sonsimilares para otras elecciones en diferentes entornos6-Julio-2012 M. Luz Congosto / Pablo Aragón 19
  20. 20. ConclusionesCon las medidas basadas en la polaridad política haobtenido un peor resultado, habrá que tener en cuentapara mejorar los algoritmos de predicción:•Demografía: Los usuarios de Twitter son jóvenes y en un altoporcentaje con estudios superiores.•Opinión oculta: No todos los usuarios manifiestan suspreferencias políticas•Sobreopinión: En contraposición al punto anterior, lossimpatizantes de algunos partidos opinan activamenteSigue…6-Julio-2012 M. Luz Congosto / Pablo Aragón 20
  21. 21. ConclusionesContinúa:•Entidades vs. Personas: Es difícil distinguir en Twitter unaentidad de una persona•Anonimato vs. “Identidad real”: Los usuarios con identidadreal son más propensos a la opinión oculta•Hombres vs. Mujeres: Se ha detectado diferencia decomportamiento según género. Los hombres son máspropensos a ocultar su opinión o a sobreopinar que las mujeres6-Julio-2012 M. Luz Congosto / Pablo Aragón 21
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