Métodos Fuzzy aplicados à Ciência Política

Renato Barreira

Introdução

Objetivo: Análise exploratória de métodos computacionais para trabalhar com imprecisões, incertezas e conceitos difusos em Ciência Política.
Questão Principal: Como utilizar métodos de soft computing como teoria de conjuntos fuzzy, aprendizado de máquina e aprendizado profundo em Ciência Política.
Questões secundárias:
1. Como métodos de soft computing se colocam sob o prisma do racionalismo crítico de Karl Popper;
1. O que diferencia um “Bolsonarista” dos demais eleitores.
1. De que maneira conceituar e medir o nível de populismo nos discursos oficiais do ex-presidente Bolsonaro durante o ano eleitoral de 2022.

Conteúdo

Parte 1

Cap.1 Introdução

Cap.2 Epistemologia

Cap.3 Lógica Fuzzy

Parte 2

Cap.4 Em Busca do Algorítimo Bolsonarista

Cap.5 O quão populista é Bolsonaro

Epistemologia

Nesse tópico, busca-se conceituar soft computing como metodologia científica dentro do racionalismo crítico de Karl Popper.

Principais pontos:

Observação

Nessa versão incial, eu ainda não estava certo quais métodos eu ia usar. A princípio eu iria usar só conjuntos fuzzy e fsqa (do Ragin);
Com as disciplinas de PPGI eu percebi q dá explorar mais métodos e mais opções;
Então provavelmente eu vou epistemologicamente defender que as proposições de enunciados básicos (Popper e Ragin) como a formulação de hipóteses e métodos de soft computing como instrumento.

Principais pontos:

Primeiro ponto as conexões teóricas de conjuntos (assimétricas) em relação às conexões correlacionais (simétricas). A soft computing atende essa assimetria com os modelos não lineares como conjuntos fuzzy, redes neurais e modelos de aprendizado e máquina Classification and Regression Trees, Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, Learning Vector Quantization and Support Vector Machines.

Principais pontos:

As afirmações de maior interesse científico são aquelas com alto conteúdo informativo e, consequentemente, baixa probabilidade, desde que ainda se aproximem da verdade.

A mudança de paradigma da estatística clássica para modelos de soft computing diminuiu o efeito do trade-off entre probabilidade e conteúdo informativo de uma teoria, permitindo a construção de teorias mais complexas e precisas sem sacrificar a probabilidade preditiva.

E eu pessoalmente gosto mt de trabalhar com o conceito de valor verdade no lugar da probabilidade. Então to buscando achar modelos q o façam.

Ai eu cito alguns trabalhos.

Lógica Fuzzy

Eu conceituo e explico um exemplo de sistema de inferência fuzzy a partir da literatura e como ele é usado em ciência política. É importante destacar que o sistema de inferência fuzzy é posterior a teoria de conjuntos fuzzy. Eu não achei exatamente qual autor criou.

Em busca do Algorítimo Bolsonarista

O que torna uma pessoa bolsonarista?
O modelo canônico de ciência política sobre bolsonarismo se sustenta com os dados?
Basicamente, esse capítulo tenta falsear o trabalho de Amaral e Rennó.

Em busca do Algorítimo Bolsonarista

A primeira coisa que eu faço é tentar achar a premissa inicial do Bolsonarismo nos dados. Pra isso eu uso o Fuzzy C-Means. Aqui eu queria saber o quanto cada eleitor pertence ao clustar bolsonarista e se os dados suportariam a existência desse cluster.

Em busca do Algorítimo Bolsonarista

Aqui eu queria detectar o cluster antipetista e o grau de pertencimento dos eleitores nesse cluster. Assim, a gente tem o grau de pertencimento nessas duas variáveis para a gente continuar a análise.

Em busca do Algorítimo Bolsonarista

Regressão DEscontínua Fuzzy

Em busca do Algorítimo Bolsonarista