O objetivo deste projeto é avaliar as propostas e medidas dos programas eleitorais (educação) defendidas pelos partidos políticos para as eleições de 10 de março de 2024.
Utilizamos técnicas de ilustração infográfica, para melhorar a leitura, acessibilidade e destaque dos assuntos. Recorremos também a modelos algorítmicos para compreensão textual (corpus) dos programas, com o objetivo de explorar sentidos, opiniões e probabilidades estatísticas.
Após a recolha de todas as informações, propomos análises comparativas de forma a simplificar interpretações cruzadas dos diversos assuntos apresentados nos respetivos PE(s).
Os dados apresentados servem como um guia informativo, mas não dispensam a leitura integral das propostas eleitorais, para uma análise crítica e completa.
FICHA TÉCNICA
Programa Eleitoral do(a)
Aliança Democrática, secção
“Educação e Formação”, contém:
2 páginas
68 parágrafos
1431 palavras
9165 caracteres
5m12s tempo de leitura
FREQUÊNCIA e DENSIDADE VOCABULAR
Nesta secção apresentamos um conjunto de informações acerca da frequência com que certas palavras-chave são referidas no PE/educação e respetiva densidade vocabular. (metodologia 2)
em contexto…
A(s) palavra(s) Recuperação Tempo de Serviço é repetida 1 vez(es).
“Iniciar a recuperação integral do tempo de serviço perdido dos professores, a ser implementada ao longo da Legislatura, à razão de 20% ao ano”
A(s) palavra(s) Escola Pública é repetida 3 vez(es).
“(…)devolver à educação e à
Escola Pública o rigor, a serenidade, o diálogo e a prospeção de que necessitam.”
A(s) palavra(s) Professores é repetida 18 vez(es).
“Os resultados dos últimos 8 anos na Educação são preocupantes,sobretudo pela degradação da aprendizagem, pelo conflito social nas escolas e pela escassez de professores”
ANÁLISE de SENTIMENTO
Análise do programa eleitoral e respetiva probabilidade de ser implementado pela força partidária aliança Democrática, caso venha a ser governo. (metodologia 1)
(1)A presente Análise de Sentimento é baseada em técnicas de processamento de linguagem natural (Programação NeuroLinguística ) para detetar e classificar expressões em dados textuais, presentes neste Programa Eleitoral – Educação.
Com esta análise, procuramos determinar e quantificar o tom emocional do conteúdo textual (positivo, neutro e negativo), bem como extrair informações subjectivas e estados emocionais.
Recorremos a dicionários e léxicos multilinguísticos da empresa Data Science Lab , através da interface Orange3 data Mining – “Open source machine learning and data visualization”, para a criação de tabelas de análise e datasets.
Estas técnicas de classificação têm (ainda) um fator de imprecisão que carece de aperfeiçoamento para serem suficientemente robustas. Para minimizar este problema, recorremos a uma sondagem, solicitando a um grupo alargado de professores para apreciarem o PE e classificarem as medidas apresentadas pela respetiva força partidária. No futuro, cruzaremos com outros dados, para uma abordagem mais “fina”.
(2) Quantificamos o número de palavras distintas e densidade vocabular no documento, por pontuação recorrendo a uma medida estatística denominada de TF-IDF.
