Análise das eleições na Colômbia e Venezuela 2015 através de análise de sentimento e Twitter

Este artículo presenta un análisis de las cuentas de los principales candidatos de las elecciones regionales del 25 de octubre de 2015 en Colombia (Bogotá, Medellín y Cali) y los hashtag oficiales de los dos partidos pincipales para las elecciones parlamentarias del 6 de diciembre de 2015 en Venezuela (MUD y PSUV), con el fin de determinar las tendencias positivas o negativas y compararlas con los resultados de las respectivas elecciones. Para el desarrollo del análisis se recurrió a la técnica de análisis de sentimiento, propio de la minería de datos, y al uso de estadísticas descriptivas; se concluye que el análisis de sentimiento para la estimación de tendencias requiere de procesos que permitan controlar los retweets, si se quieren resultados aceptables.This paper presents an analysis of the accounts of the main candidates in the regional elections on October 25, 2015 in Colombia (Bogotá, Medellin and Cali) and the official hashtags of the two main parties for parliamentary elections on December 6, 2015 in Venezuela (PSUV and MUD) in order to determine the positive or negative trends and compare them with the results of the respective elections. To develop the analysis, we resorted to the technique of sentiment analysis own of data mining and the use of descriptive statistics, concluding that sentiment analysis for estimating trends requires processes to monitor retweets, if you want acceptable results.Este artigo apresenta uma análise das contas dos principais candidatos às eleições regionais de 25 de Outubro, 2015, em Colômbia (Bogotá, Medellín e Cali) e os hashtag oficiais dos dois principais partidos para as eleições parlamentares de 06 de dezembro de 2015 na Venezuela ( MUD e PSUV), a fim de determinar as tendências positivas ou negativas e compará-las com os resultados das respectivas eleições. Para o desenvolvimento da análise foi utilizada a técnica de análise de sentimento, típica da mineração de dados, bem como estatísticas descritivas; conclui-se que a análise de sentimento para estimar tendências, requer processos que permitam monitorar os retweets, a fim de esperar resultados aceitáveis

Proportional Data Modeling using Unsupervised Learning and Applications

In this thesis, we propose the consideration of Aitchison’s distance in K-means clustering algorithm. It has been used for initialization of Dirichlet and generalized Dirichlet mixture models. This activity is then followed by that of estimating model parameters using Expectation-Maximization algorithm. This method has been further exploited by using it for intrusion detection where we statistically analyze entire NSL-KDD data-set. In addition, we present an unsupervised learning algorithm for finite mixture models with the integration of spatial information using Markov random field (MRF). The mixture model is based on Dirichlet and generalized Dirichlet distributions. This method uses Markov random field to incorporate spatial information between neighboring pixels into a mixture model. This segmentation model is also learned by Expectation-Maximization algorithm using Newton-Raphson approach. The obtained results using real images data-sets are more encouraging than those obtained using similar approaches

Dataset for paper: J. A. Cerón-Guzmán and E. León (2015), Detecting Social Spammers in Colombia 2014 Presidential Election. MICAI 2015. DOI: 10.1007/978-3-319-27101-9_9

<p>Dataset for paper: J. A. Cerón-Guzmán and E. León (2015), Detecting Social Spammers in Colombia 2014 Presidential Election. The 14th Mexican International Conference on Artificial Intelligence. DOI: 10.1007/978-3-319-27101-9_9</p

Guerra de mundos : a estratégia robótica no Twitter durante as eleições presidenciais de 2014

É possível falar em uma programação da comunicação humana? Esta dissertação tem como objetivo compreender o papel algorítmico em rede na sociedade contemporânea, principalmente como agentes automatizados – conhecidos como robôs (bots) – atuaram no Twitter nas Eleições Presidenciais do Brasil em 2014. Consideramos que, com a quantidade de dados em larga escala (big data), esse agenciamento recíproco entre atores humanos e não humanos é ativado através do processamento de dados e da mediação no ambiente das redes sociais. Sendo assim, ponderamos que o fluxo de dados em grande quantidade é composto em caráter associativo entre agentes humanos e artificiais. Nossa hipótese é que esses atores em relação implicam novas práticas comunicacionais e acabam por transformar os espaços públicos de interação nas redes sociais (como Twitter e Facebook) criando uma cultura da massificação e notificação. Por meio de um método quali-quantitativo que une a cartografia e a teoria dos grafos, é possível coletar, analisar e visualizar os rastros produzidos pelos usuários das redes sociais. Na medida em que dialogamos com referências teóricas na filosofia, antropologia, comunicação, computação e literatura, buscamos compreender a escala em que o bot enquanto ferramenta algorítmica altera o nosso modo de comunicar e as implicações na esfera digital. A nossa análise das Eleições Presidenciais de 2014 tem como base dados coletados do Twitter durante debates eleitorais e a última semana do pleito. Desse modo, nossa discussão problematiza o bot como um agente algorítimico capaz de interferir no modo como o social se fazIs it possible to speak on a human communication schedule? This dissertation aims to understand the algorithmic role in network in contemporary society, mainly as automated agents - known as robots (bots) - acted on Twitter in the Presidential Elections of Brazil in 2014. We ponder that with the large amount of data (Big data), this reciprocal agency between human and non-human actors is activated through data processing and the mediation in the social media environment. Thus, we consider that the data flux in large quantity is composed in an associative character between human and artificial agents. Our hypothesis is that these actors in relation imply new communication practices and end up transforming public spaces of interaction in social networks (like Twitter and Facebook) creating a culture of massification and notification. Through a qualitative-quantitative method that connects cartography and graph theory, it is possible to collect, analyze and visualize the traces produced by entities of social networks. When dialoguing with theoretical references in philosophy, anthropology, communication, computing and literature, we seek to understand the scale at which the bot as an algorithmic tool changes our way of communicating and the implications in the digital sphere. Our analysis of the 2014 Presidential Elections is based on data collected from Twitter during election debates and the last week of the election. In this way, our discussion problematizes the bot as an algorithmic agent capable of interfering with the way the social is doneFAPE