Set de date: 967.290 datapoints. Actualizat azi, 28 septembrie 2024.
Data următoarei actualizări: 5 octombrie 2024.
Analiză algoritmică de sentiment. Scor Sentiment - Alegeri Parlamentare 2024.
Săptămânile anului 2024. Săptămâna 13 (25-31 martie) = prima săptămână din proiectul Pulsul Politic. Puteți să mutați/măriți intervalul selectat.
No Data Found
Analiză algoritmică de sentiment. Scor Sentiment - Alegeri Prezidențiale 2024.
Săptămânile anului 2024. Săptămâna 32 (5-11 august) = prima săptămână analizată. Puteți să mutați/măriți intervalul selectat.
No Data Found
Temele interne cu cel mai mare impact în ultimele 7 zile
Impactul este măsurat în Δ-ul (Delta, diferența) între scorurile de săptămâna trecută și cele de săptămâna asta. Știrile acestea au cel mai mare impact în Δ.
Tema cu cel mai mare Overall Impact Score
Candidatură: Klaus Iohannis la Senat pe listele PNL (cel mai mare OIS a doua săptămână consecutiv)
Tema cu cel mai mare Distribution Score
Case. Klaus Iohannis pierde 2 case, decizie definitivă.
Tema cu cel mai mare Reaction Score
Candidatură. George Becali pe listele AUR.
Totalul nu este 100% fiindcă afișăm doar partide și candidați de actualitate. Nu publicăm intenție de vot, doar trenduri generale!
- WOW = week over week, comparație la fiecare 7 zile.
Cele mai recente analize scurte publicate de noi
Vrei să te anunțăm când actualizăm datele?
Lasă-ne adresa de mail și îți scriem doar când actualizăm site-ul.
Cum se calculează pulsul politic?
În termeni generali, se aplică un algoritm de analiză de sentiment pe Facebook. Vezi pașii mai jos.
De ce pe Facebook? Fiindcă la data lansării proiectului (16 martie 2024) este platforma cu cel mai mare scor de activitate, "Active User Score = 54.7", pe toate segmentele de public, dintre toate rețelele sociale. Instagram AUS = 22.9, Youtube AUS = 21.1, TikTok AUS = 29.0. Diferența foarte mare în AUS este dată de prezența - pe Facebook și doar pe Facebook - în număr mare a publicului trecut de vârsta a 2-a.
Pasul
Inventar
Se analizează postările pe conturile de Facebook ale partidelor politice (valoare ponderată în algoritm: 25%), ale site-urilor de știri (valoare ponderată în algoritm: 45%) și ale ministerelor (valoare ponderată în algoritm: 30%).
Pasul
Algoritm
Se aplică un algoritm de analiză de sentiment pe reacțiile celor care comentează și interacționează cu postările respective, cu accent pus pe o abordare longitudinală, care ajută la reducerea ratei de eroare.
Pasul
Analiză A.I.
Setul de date obținut se trece printr-un tool AI pentru a evidenția trendurile, pentru a elimina datele alterate de boți sau clickfarms și pentru a genera un scor estimativ de intenție de vot la alegerile din acest an.
NIMIC NU ESTE PERFECT.
VULNERABILITĂȚILE
PULSULUI POLITIC
În etapa de inventar
- Chiar dacă în etapele următoare încercăm să eliminăm problemele pe care le identificăm în date, probleme cum ar fi like-uri de la persoane din Egipt, Pakistan, India etc., este foarte greu să le eliminăm pe toate din cauza limitărilor platformei.
- O altă problemă este numărul diferit de urmăritori pe care partidele îl au pe paginile lor. Am compensat pentru asta prin procentul ponderat pe care-l calculăm, dar compensăm și în algoritm. Însă nu putem compensa pentru reach-ul mai mare pe care-l au postările cu interacțiuni mai multe, chiar dacă vin de la clickfarms.
- Conținutul publicat de unele site-uri de știri din România este afectat de finanțarea primită de la Guvern, motiv pentru care politica editorială poate fi afectată. Bias-ul pozitiv apărut înspre conținutul unui anumit partid nu poate fi contorizat prin algoritmul nostru.
În etapa de aplicare a algoritmului
- Algoritmul asociază un sentiment cu un scor. Sentimentul este deseori exprimat printr-un gest care la rândul său este analizat și procesat de platforma de socializare. Așadar undeva între exprimarea utilizatorului și interpretarea algoritmului nostru s-ar putea să apară mici diferențe. Încercăm să ne asigurăm că nu este cazul, dar nu putem elimina complet riscul.
- Algoritmul a fost conceput de noi, pretestat și testat, trecut prin peer-review și publicat. Dar nu are maturitatea unui algoritm cu un istoric de ani de zile de analize.
În etapa de analiză a AI-ului.
- AI-ul nu este perfect și poate interpreta eronat datele. Încercăm să monitorizăm și să verificăm manual, aleator, seturi de rezultate, dar facem asta în timpul nostru liber și acesta nu este foarte generos.
- Cu cât setul de date este mai mare, cu atât crește riscul de interpretare eronată a datelor. Pentru a evita acest lucru mai mult ca sigur vom împărți în 3 perioade separate analiza, cu nivel mare de credibilitate pe fiecare perioadă, respectiv în 1 perioadă generală care acoperă întreaga analiză, dar cu nivel mediu spre mare de credibilitate.