Monitoramento no Twitter como ferramenta de marketing político durante as eleições de 2018 no Brasil

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Marques, Antonio Alison Vasconcelos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Marketing político; Mídias sociais; Marketing Estratégico
• Link de acesso: https://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9575/acervo/detalhe/121044

Em outubro de 2018, os eleitores de todo o Brasil foram às urnas para escolher o novo presidente do país. Na oitava eleição presidencial realizada após a redemocratização, Jair Bolsonaro foi eleito, mesmo com oito segundos de tempo de televisão. Sua estratégia de campanha teve como foco as mídias sociais. Essa forma de divulgação em uma campanha eleitoral vem ganhando destaque desde quando Barack Obama foi eleito o primeiro presidente negro dos Estados Unidos, devido a agilidade e o processo democrático e de proximidade que a Internet oferece. Ao mesmo tempo, faz parte dessa estratégia um acompanhamento específico que visa monitorar o que está sendo falado sobre o candidato, bem como a percepção que o público tem dele. Dentro desse contexto, a pesquisa se propõe em apresentar pontos importantes do trabalho de monitoramento de mídias sociais em uma campanha política, com ênfase na disputa presidencial de 2018 no Brasil, por meio de uma amostra de 19 mil mensagens da rede social Twitter, gerados por 16.399 pessoas, para realizar a classificação de sentimentos (positivo, negativo e neutro) dos eleitores em relação aos candidatos. Para isso, os dados foram coletados em uma ferramenta de monitoramento chamada Netlytic em cinco momentos, sendo três no primeiro turno e dois no segundo turno. Os presidenciáveis analisados foram escolhidos com base nas pesquisas divulgadas pelo IBOPE no período inicial do pleito de 2018, sendo eles: Ciro Gomes (PDT), Fernando Haddad (PT), Geraldo Alckmin (PSDB), Jair Bolsonaro (PSL) e Marina Silva (REDE). Com esse material coletado, a pesquisa passou pelas seguintes etapas: leitura e classificação de sentimentos dos Tweets em positivo, negativo e neutro; identificação da geolocalização dessas mensagens para comparar com a popularidade de votos dos presidenciáveis. O formato de monitoramento sugerido por Fayyad, Piatetsky-Shapiro e Smyth (1996) para a classificação de sentimentos, que contempla as etapas de definição de dados, pré-processamento de dados e limpeza, processamento de dados, Data Mining ou mineração dos dados, interpretação e avaliação dos resultados são eficientes para identificar e interpretar os conteúdos coletados durante a campanha eleitoral. Uma vez que os dados analisados nesta pesquisa apontam que o candidato eleito foi o que teve mais menções positivas, e que as regiões com mais citações foram também as que os presidenciáveis tiveram mais votos. Palavras-chave: Eleições 2018. Monitoramento. Mídias sociais. Marketing político.