Análise de grandes volumes de dados políticos e redes complexas: mineração, modelagens e aplicações em Ciência Política Computacional

• Processo: 22/03090-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Projeto Inicial
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2023
• Data de Término da vigência: 29 de fevereiro de 2028
• Área do conhecimento: Ciências Humanas - Ciência Política
• Pesquisador responsável: Sylvia Iasulaitis
• Beneficiário: Sylvia Iasulaitis
• Instituição Sede: Centro de Educação e Ciências Humanas (CECH). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Município da Instituição Sede: São Carlos
• Pesquisadores associados: Alan Demétrius Baria Valejo ; Brett Mylo Drury ; Eanes Torres Pereira ; Eloize Rossi Marques Seno ; Helena de Medeiros Caseli ; Manel Herat ; Márcio Luis Lanfredi Viola ; Soong Moon Kang
• Bolsa(s) vinculada(s): 25/07623-0 - Democratizando a Ciência Política Computacional: produção jornalística para divulgação científica e construção de material didático, BP.JC; 25/09715-0 - Análise de discurso de ódio e discurso incivil em memes nocivos: uma perspectiva política da comicidade virtual, BP.IC; 25/10157-1 - O potencial dos LLMs em criar conexões emocionais com seres humanos e seu impacto nas dinâmicas sociais, BP.DR; + mais bolsas vinculadas 25/12082-9 - Desenvolvimento e Aplicação de Técnicas de Inteligência Artificial para Análise de Imagens, BP.IC; 25/07230-9 - Análise de temas proeminentes nos discursos dos YouTubers brasileiros de direita, BP.MS; 24/17208-8 - Detecção de comentários ofensivos e de discurso de ódio em tweets sobre política brasileira, BP.IC; 24/18523-4 - Identificação e Classificação de Desinformações durante o Processo Eleitoral de 2022 no Brasil, BP.IC; 24/00477-6 - Divulgação Científica de Big Social Data: Popularização de Pesquisa Científica sobre dados coletados do Twitter (X) durante eleições presidenciais, BP.JC; 24/00479-9 - Divulgação Científica de Big Social Data: Popularização de Pesquisa Científica sobre dados coletados do Twitter (X) durante eleições presidenciais, BP.JC; 23/17214-5 - Análise da dinâmica de votações e suas temáticas na Câmara dos Deputados com uso de Processamento de Linguagem Natural e Redes Complexas, BP.IC; 23/03704-0 - Desenvolvimento de uma ferramenta de visualização dos dados abertos da câmara dos deputados usando redes complexas., BP.IC - menos bolsas vinculadas
• Assunto(s): Aprendizado computacional Análise de redes sociais Big data Redes complexas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: análise de redes sociais | Aprendizado de Máquina | big data | Ciência Política Computacional | Dados políticos | Redes Complexas | Ciência Política Computacional

Resumo

Grandes volumes de dados políticos não-estruturados têm representado um desafio para a pesquisa científica. Portanto, o desenvolvimento de instrumentos voltados à extração de informações políticas e científicas a partir do Big Data mostra-se altamente estratégico. O objetivo desta proposta é desenvolver técnicas e ferramentas computacionais para a coleta, tratamento e classificação de dados políticos, que propiciem a realização de diversos experimentos para análise de redes complexas. Combinando Aprendizado de Máquina e Análise de Redes Sociais, serão realizadas diversas aplicações e modelagens de diferentes relações entre dados oriundos de Sites de Redes Sociais, mais especificamente do Twitter, bem como da API de Dados Abertos da Câmara dos Deputados. O intuito é que a pesquisa gere inovação no campo de metodologia política por meio da aproximação entre Ciência Política, Ciência da Computação e Data Science e contribua com o desenvolvimento da Ciência Política Computacional no Brasil. Na execução do projeto, além dos artefatos open-source que serão disponibilizados para a comunidade científica, espera-se que seja produzido um software de código fechado, objeto de proteção por patente junto à instituição-sede, considerando as normas e diretrizes da FAPESP. (AU)

Publicações científicas

(9)

(As publicações científicas contidas nesta página são originárias da Web of Science ou da SciELO, cujos autores mencionaram números dos processos FAPESP concedidos a Pesquisadores Responsáveis e Beneficiários, sejam ou não autores das publicações. Sua coleta é automática e realizada diretamente naquelas bases bibliométricas)

DOS SANTOS, NICOLAS ROQUE; MINATEL, DIEGO; BARIA VALEJO, ALAN DEMETRIUS; LOPES, ALNEU DE A.. Bipartite Graph Coarsening for Text Classification Using Graph Neural Networks. PROGRESS IN PATTERN RECOGNITION, IMAGE ANALYSIS, COMPUTER VISION, AND APPLICATIONS, CIARP 2023, PT I, v. 14469, p. 16-pg., 2024-01-01. (21/06210-3, 22/03090-0, 22/09091-8, 20/09835-1)

MESSIAS, GUILHERME HENRIQUE; IASULAITIS, SYLVIA; VALEJO, ALAN DEMETRIUS BARIA. Graph neural networks for positive and unlabeled learning: a rewiring approach. KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS, v. N/A, p. 23-pg., 2025-08-01. (22/03090-0)

NESPOLO, RENAN GUILHERME; VALEJO, ALAN DEMETRIUS BARIA; LOPES, ALNEU DE ANDRADE. Predicting Land Sensing Indicators With Geolocalized Complex Network. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, v. 22, p. 5-pg., 2025-01-01. (21/06210-3, 22/03090-0, 22/09091-8, 20/09835-1)

ALTHOFF, PAULO EDUARDO; VALEJO, ALAN DEMETRIUS BARIA; FALEIROS, THIAGO DE PAULO. Coarsening effects on k-partite network classification. APPLIED NETWORK SCIENCE, v. 8, n. 1, p. 21-pg., 2023-12-05. (21/06210-3, 22/03090-0)

FALEIROS, THIAGO DE PAULO; ALTHOFF, PAULO EDUARDO; BARIA VALEJO, ALAN DEMETRIUS. Analyzing the Impact of Coarsening on k-Partite Network Classification. INTELLIGENT SYSTEMS, BRACIS 2024, PT I, v. 15412, p. 13-pg., 2025-01-01. (22/03090-0)

MESSIAS, GUILHERME HENRIQUE; GONCALVES BOTELHO, TIAGO; IASULAITIS, SYLVIA; COELHO NALDI, MURILO; DEMETRIUS BARIA VALEJO, ALAN. A Systematic Review of Graph Neural Network for Node Clustering in Homogeneous Attributed Networks. IEEE ACCESS, v. 13, p. 21-pg., 2025-01-01. (22/03090-0)

DOS SANTOS, NICOLAS R.; MINATEL, DIEGO; VALEJO, ALAN D. B.; LOPES, ALNEU A.. One-mode Projection of Bipartite Graphs for Text Classification using Graph Neural Networks. 40TH ANNUAL ACM SYMPOSIUM ON APPLIED COMPUTING, v. N/A, p. 3-pg., 2025-01-01. (22/03090-0, 20/09835-1, 22/09091-8, 21/06210-3)

PEREIRA, EANES TORRES; IASULAITIS, SYLVIA; GRECO, BRUNO CARDOSO. Analysis of causal relations between vaccine hesitancy for COVID-19 vaccines and ideological orientations in Brazil. Vaccine, v. 42, n. 13, p. 9-pg., 2024-04-25. (22/03090-0)

IASULAITIS, SYLVIA; VALEJO, ALAN DEMETRIUS BARIA; DOS SANTOS, LEONARDO RIBEIRO. The influence of partisanship on the roots of anti-vaccine attitudes in the context of the COVID-19 pandemic. VACCINE: X, v. 26, p. 11-pg., 2025-10-25. (22/03090-0)