Popularidade de Donald Trump e Barack Obama no Twitter: um estudo de caso via análise de cluster
Abstract
O avanço da tecnologia e da internet nos últimos anos levou a um aumento massivo no uso das redes sociais. Somente o Twitter de 2019 a 2020 viu seu número de usuários crescer mais de 20%, o que trouxe um aumento significativo no número de publicações. Essas mensagens postadas no Twitter são chamadas de tuítes e têm uma métrica de engajamento medidas por: curtidas, retuítes e respostas. Logo, este artigo busca realizar uma análise de agrupamento dos tuítes dos ex-presidentes: Barack Obama e Donald Trump, com base nas "proporções" entre as métricas: curtidas, respostas e retuítes. Os tuítes dos ex-presidentes foram agrupados em dois e três grupos, usando os algoritmos K-Means e Fuzzy C-Means e comparados com as médias das proporções. De acordo com a análise do K-Means, os resultados dos tuítes de Barack Obama mostraram um grupo com um valor médio alto para a relação retuíte/curtida. No entanto, esses resultados não foram encontrados na análise com Fuzzy C-Means. No agrupamento com os tuítes de Donald Trump, um grupo apresentou uma alta proporção de respostas/retuítes em ambas as análises. Os resultados do algoritmo K-Means são promissores por agrupar tuítes com características populares para a conta de Barack Obama e tuítes polêmicos para as publicações de Donald Trump. Os resultados do algoritmo Fuzzy C-Means diferiram dos resultados do K-Means para os tuítes de Barack Obama. No entanto, para os tuítes de Trump, os dois algoritmos mostraram alta similaridade nos resultados.
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