O uso do aprendizado de máquina nas campanhas políticas no Brasil

Abstract

Discute o uso do aprendizado de máquina nas campanhas políticas no Brasil. Começa com a história da Inteligência Artificial (IA) na qual são descritos os principais atores, marcos da IA, subcampos, definição de aprendizado de máquina, tipos de aprendizado, algoritmos, tecnologias e aplicações. Em seguida, contempla um referencial teórico descrevendo a passagem das sociedades disciplinares para as sociedades de controle, assim como a relação entre as sociedades de controle, marketing e tecnologias da informação e comunicação. Debate as diferenças entre dispositivos de manipulação e dispositivos de modulação e apresenta exemplos de como o aprendizado de máquina e as pegadas digitais dos usuários podem ser utilizados como dispositivo de modulação do comportamento humano. Na sequência, traz um referencial teórico sobre marketing político, marketing eleitoral e marketing one to one (individualizado). Examina o papel da informação e da pesquisa em campanhas políticas e o uso da Internet e redes sociais como fontes de pesquisa. Apresenta a definição de campanha eleitoral e a utilização das mídias de massas, Web 2.0, segmentação e microssegmentação nessas campanhas. Aborda o uso de aprendizado de máquina nas campanhas políticas dos candidatos à presidência dos EUA Barack Obama, em 2012, e Donald Trump em 2016. Antes do resultado da pesquisa empírica e apresentação dos atores envolvidos, é feita uma síntese das últimas campanhas eleitorais no Brasil. Por fim, com base nos resultados da pesquisa, considera-se que o aprendizado de máquina está sendo utilizado em campanhas políticas no Brasil para monitoramento dos eleitores, análise de sentimento para gestão de reputação do candidato e segmentação de grande volume de dados para direcionamento de discurso personalizado.

It discusses the use of machine learning in political campaigns in Brazil. It begins with the history of Artificial Intelligence (IA) where the main actors, IA milestones, subfields, definition of machine learning, types of learning, algorithms, technologies and applications are described. It then contemplates a theoretical reference describing the transition from disciplinary societies to control societies, as well as the relationship between control societies, marketing and information and communication technologies. It discusses the differences between manipulation devices and modulation devices. It also presents examples of how machine learning and user's digital footprints can be used as modulation device of human behavior. It also brings theoretical reference on political marketing, electoral marketing and marketing one to one (individualized). It discusses information and research's roles in political campaigns and the use of the Internet and social networks as sources of research. It presents the definition of electoral campaign, the use of mass media, Web 2.0, segmentation and microssegmentation in them. It addresses the use of machine learning in the US presidential races of Barack Obama in 2012 and Donald Trump in 2016. Before the result of the empirical research and presentation of the involved actors are presented, there is a synthesis about the last electoral campaigns in Brazil. Finally, based on the research's results, it is considered that machine learning is being used in the political campaigns in Brazil for voter's monitoring, sentiment analysis for candidate's reputation management and high-volume segmentation of data for discourse targeting custom.