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dc.contributor.authorZelesco, Alessandro-
dc.date.accessioned2024-10-11T12:02:00Z-
dc.date.available2024-10-11T12:02:00Z-
dc.date.issued2022-04-27-
dc.identifier.citationZELESCO, Alessandro. Metodologia de determinação de diferenciação ideológica baseada em análise por tópicos.. 2022. 86 f. Dissertação (Mestrado em Humanidades Digitais) - Instituto Multidisciplinar de Nova Iguaçu, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Nova Iguaçu, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttps://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/18648-
dc.description.abstractEste trabalho procura contribuir no campo das humanidades digitais com a análise auto- matizada da atuação de partidos políticos apresentando nova abordagem para tratar as múltiplas dimensões programáticas, com um aspecto ideológico. No campo das ciências sociais produzimos inferências para analisar o conteúdo de documentos, mesmo complexos e multidimensionais como os que retratam a atuação dos partidos na sociedade. Porém, como realizar uma análise automatizada desses conteúdos partidários multidimensionais sob um aspecto ideológico de análise? O procedimento proposto para realizar medidas empíricas de distância sobre polarizações ideológicas ou diferenciações programáticas, ne- cessárias para testar modelos espaciais de atuação política, passa ao largo da análise sintática e da anotação prévia de documentos. O objetivo do trabalho consiste no de- senvolvimento de uma metodologia que utiliza técnicas de processamento de linguagem natural para extrair as múltiplas dimensões – da atuação partidária e da linha teórica sob a qual será feita a análise – varrendo integralmente a coleção digitalizada de documentos (corpora) para posterior comparação, a luz da teoria, do grau de afinidade entre as agre- miações. A teoria marxista da dependência foi escolhida como base de comparação com as teses dos partidos de esquerda para a superação do subdesenvolvimento e da dependên- cia do país. A sequência temática da dissertação consiste na apresentação de diferentes abordagens para análise de conteúdo de documentos partidários e coalizões de governo, das métricas utilizadas para esse fim e das aplicações no Brasil. Por fim, apresentamos uma nova metodologia baseada em análise por tópicos e o resultado preliminar alcançado.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal Rural do Rio de Janeiropt_BR
dc.subjectHumanidades Digitaispt_BR
dc.subjectAnálise de conteúdopt_BR
dc.subjectDimensões programáticaspt_BR
dc.subjectDistância políticapt_BR
dc.subjectMétricaspt_BR
dc.subjectDigital Humanitiespt_BR
dc.subjectContent analysispt_BR
dc.subjectProgrammatic dimensionspt_BR
dc.subjectPolitical distancept_BR
dc.subjectMetricspt_BR
dc.titleMetodologia de determinação de diferenciação ideológica baseada em análise por tópicospt_BR
dc.title.alternativeAn ideological differentiation methodology based on topic analysisen
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.description.abstractOtherThis study seeks to contribute in the field of Digital Humanities with the automated analysis of the performance of political parties, presenting a new approach to deal with multiple programmatic dimensions, with an ideological aspect. In the field of social sci- ences, we produce inferences to analyze the content of documents, even complex and multidimensional ones such as those that portray the role of political parties in society. However, how to carry out an automated analysis of these multidimensional party con- tents under an ideological aspect of analysis? The procedure proposed for carrying out empirical measures of distance on ideological polarization or programmatic differentia- tion, necessary to test spatial models of political action, bypasses syntactic analysis and prior annotation of documents. The objective of this work is to develop a methodology that uses natural language processing techniques to extract the multiple dimensions – of the party’s performance and the theoretical line under which the analysis will be carried out – by fully scanning the digitized collection of documents (corpora) to subsequent comparison, in the light of theory, the degree of affinity between the political parties. The marxist theory of dependency was chosen as a basis for comparison with the theses of left-wing parties to overcome the country’s underdevelopment and dependency. The thematic sequence of the dissertation consists of the presentation of different approaches for content analysis of party documents and government coalitions, the metrics used for this purpose and applications in Brazil. Finally, we present a new methodology based on topic analysis and the preliminary result achieved.en
dc.contributor.advisor1Corrêa, Ricardo Cordeiro-
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0001-5618-9541pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8599181647215929pt_BR
dc.contributor.referee1Corrêa, Ricardo Cordeiro-
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000-0001-5618-9541pt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8599181647215929pt_BR
dc.contributor.referee2Alvim, Leandro Guimaraes Marques-
dc.contributor.referee2IDhttps://orcid.org/0000-0002-1611-7559pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3810771931191838pt_BR
dc.contributor.referee3Brasil Junior, Antonio da Silveira-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9008494371886885pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto Multidisciplinar de Nova Iguaçupt_BR
dc.publisher.initialsUFRRJpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação Interdisciplinar em Humanidades Digitaispt_BR
dc.relation.referencesAITCHISON, J. The Statistical Analysis of Compositional Data. Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), v. 44, n. 2, p. 139–177, 1982. AITCHISON, J.; SHEN, S. M. Logistic-Normal Distributions: Some Properties and Uses. Biometrika, v. 67, n. 2, p. 261–272, 1980. ALBRIGHT, J. J. The Multidimensional Nature of Party Competition. Party Politics, v. 16, n. 6, p. 699–719, 2010. BAMBIRRA, V. Os Programas dos Partidos Políticos no Brasil. [s.l.] Assembleia Legislativa do Estado do Rio Grande do Sul, 1981. BLEI, D. M.; LAFFERTY, J. D. A correlated topic model of Science. The Annals of Applied Statistics, v. 1, n. 1, jun. 2007. BLEI, D. M.; NG, A. Y.; JORDAN, M. I. Latent Dirichlet Allocation. The Journal of Machine Learning Research, v. 3, p. 993–1022, mar. 2003. BOBBIO, N. Left and Right - The Significance of a Political Distinction. [s.l.] University of Chicago Press, 1996. BUDGE, I.; MEYER, T. M. Understanding and Validating the Left-Right Scale (RILE). Em: VOLKENS, A. (Ed.). Mapping policy preferences from texts. Oxford: Oxford University Press, 2013. v. 3p. 85–106. BURNHAM, K. P.; ANDERSON, D. R. Model Selection and Multi-Model Infe- rence. [s.l.] Springer, 2002. COCHRANE, C. The asymmetrical structure of left/right disagreement: Left-wing cohe- rence and right-wing fragmentation in comparative party policy. Party Politics, v. 19, n. 1, p. 104–121, 2011. COSTA, G.; ORTALE, R. Jointly modeling and simultaneously discovering topics and clusters in text corpora using word vectors. Information sciences, v. 563, p. 226–240, 2021. DOIG, C. Introduction to Topic Modeling in PythonPyGotham 2015. Anais...Continuum Analytics, 2015Disponível em: <<https://chdoig.github.io/pygotham-topic-modeling/ #/>> ELFF, M. A Dynamic State-Space Model of Coded Political Texts. Political Analysis, v. 21, n. 2, p. 217–232, 2013. FRANZMANN, S. Competition, contest, and cooperation: the analytic framework of the issue market. Journal of Theoretical Politics, v. 23, n. 3, p. 317–343, 2011. FRANZMANN, S.; KAISER, A. Locating Political Parties in Policy Space: A Reanalysis of Party Manifesto Data. Party Politics, v. 12, n. 2, p. 163–188, mar. 2006. GARCIA, A. S.; MARTINS, C. E.; MENEZES, R. G. Revista do Laboratório de Estudos sobre Hegemonia e Contra-Hegemonia. [s.l.] IRID/UFRJ e PEPI/UFRJ, 2021. v. 1 78 GRIMMER, J.; STEWART, B. M. Text as Data: The Promise and Pitfalls of Automatic Content Analysis Methods for Political Texts. Political Analysis, v. 21, n. 3, p. 267–297, 2013. GROSSMAN, E.; GUINAUDEAU, I. Do elections (still) matter? [s.l.] Oxford Uni- versity Press, 2021. JAHN, D. Conceptualizing Left and Right in comparative politics: Towards a deductive approach. Party Politics, v. 17, n. 6, p. 745–765, nov. 2011. JORGE, V. L.; FARIA, A. M. T. DE; SILVA, M. G. DA. Posicionamento dos parti- dos políticos brasileiros na escala esquerda-direita: dilemas metodológicos e revisão da literatura. Revista Brasileira de Ciência Política, v. 33, 2020. KIM, H.; FORDING, R. C. Voter ideology in Western Democracies, 1946– 1989. Euro- pean Journal of Political Research, v. 33, n. 1, p. 73–97, jan. 1998. KIM, H.; FORDING, R. C. Government partisanship in Western democracies, 1945–1998. European Journal of Political Research, v. 41, n. 2, p. 187–206, 2002. KLINGEMANN, H.-D. et al. Mapping Policy Preferences II: Estimates for Par- ties, Electors, and Governments in Eastern Europe, European Union, and OECD 1990-2003. [s.l.] Oxford University Press, 2006. KÖNIG, T.; MARBACH, M.; OSNABRÜGGE, M. Estimating Party Positions across Countries and Time—A Dynamic Latent Variable Model for Manifesto Data. Political Analysis, v. 21, n. 4, p. 468–491, 2017. KRIPPENDORFF, K. Content Analysis: An Introduction to Its Methodology. [s.l.] SAGE Publishing, 2018. LOWE, W. et al. Scaling Policy Preferences from Coded Political Texts. Legislative Studies Quarterly, v. 36, n. 1, p. 123–155, 2011. LU, B. et al. Multi-Aspect Sentiment Analysis with Topic Models: ICDMW ’11.USA: IEEE Computer Society, 2011 MANNING, C. D.; SCHÜTZE, H. Foundations of Statistical Natural Language Processing. [s.l.] The MIT Press, 1999. MARINI, R. M. Dialética da Dependência. Germinal: marxismo e educação em debate, v. 9, n. 3, p. 325–356, 2017. MÖLDER, M. The validity of the RILE left–right index as a measure of party policy. Party Politics, v. 22, n. 1, p. 37–48, 2016. PAULO FALEIROS, T. DE; ANDRADE LOPES, A. DE. Modelos Probabilísticos de Tópicos: Desvendando o Latent Dirichlet Allocation. [s.l.] Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, 2016. PROSSER, C. Building policy scales from manifesto data: A referential content validity approach. Electoral Studies, v. 35, p. 88–101, 2014. ROBERTS, M. E. et al. Structural Topic Models for Open-Ended Survey Responses. American Journal of Political Science, v. 58, n. 4, p. 1064–1082, out. 2014. ROBERTS, M. E.; STEWART, B. M.; AIROLDI, E. M. A Model of Text for Experimen- 79 tation in the Social Sciences. Journal of the American Statistical Association, v. 111, n. 515, p. 988–1003, jul. 2016. SALLES, N. Ideologia e Partidos no Brasil: reflexão e prática a partir dos programas de governo. Revista Política Hoje, v. 0, n. Early View, 2021. SAVAGE, L. M. Who gets in? Ideology and government membership in Central and Eastern Europe. Party Politics, 2012. TAROUCO, G. DA S.; MADEIRA, R. M. Partidos, programas e o debate sobre esquerda e direita no Brasil. Revista de Sociologia e Política, v. 21, n. 45, 2013. TOMAR, A. Topic modeling using Latent Dirichlet Allocation(LDA) and Gibbs Sampling explained! [s.l.] Analytics Vidhya, 2018. Disponível em: <<https:// medium.com/analytics-vidhya/topic-modeling-using-lda-and-gibbs-sampling-explained-49d49b3d1045>>. VOLKENS, A. et al. From Data to Inference and Back Again: Perspectives From Content Analysis. Em: VOLKENS, A. et al. (Eds.). Mapping Policy Preferences From Texts: Statistical Solutions for Manifesto Analysts. [s.l.] Oxford University Press, 2013. WATANABE, K.; ZHOU, Y. Theory-Driven Analysis of Large Corpora: Semisupervised Topic Classification of the UN Speeches. Social Science Computer Review, p. 1–21, 2020. WERNER, A. et al. Manifesto Coding Instructions: 5th fully revised edition. [s.l.] Manifesto Project (MRG/CMP/MARPOR),pt_BR
dc.subject.cnpqCiência da Computaçãopt_BR
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