EM BUSCA DO ALGORITMO “GOLPISTA”:

FSQCA APLICADO À ANÁLISE DE COMPORTAMENTO POLÍTICO

Renato Barreira

OBJETIVO

  • Objetivo: Estudo de caso dos entrevistados que responderam positivamente para “golpe é justificado diante de muita corrupção” e “dissolução da suprema corte é justificada em tempos difíceis”;

  • Banco de Dados: Americas Barometer 2023: Brazil.

  • Questões Primária: Há um padrão de comportamento político para essas pessoas?

  • Questões secundárias: como utilizar a ferramenta fsQCA;

Por que usar fsQCA?

  • Método Quanti-Quali;
  • não exige grandes amostras de dados, o que a torna adequada para o estudo de casos pequenos e heterogêneos;
  • identificar quais condições são necessárias e/ou suficientes;
  • argumentos assimétricos e não necessariamente lineares.

Por que usar fsQCA?

Banco de dados

Americas Barometer 2023: Brazil.

idnum pais nationality estratopri estratosec strata prov municipio upm ur cluster year wave wt q1tc_r q2 a4n soct2 idio2 cp8 cp13 it1 l1n jc10 jc13 jc15a jc16a vic1ext aoj11 aoj12 countfair1 countfair3 chm1bn chm2bn b0 b1 b2 b3 b4 b6 b12 b13 b18 b20 b20a b21 b21a b31 b32 b37 b47a m1 sd2new2 sd3new2 sd6new2 sd5new2 pop101 pop107 ros4 ing4 eff1 eff2 vb21n crg1 crg2 env2b anestg pn4 e5 e17a e17b d3 d4 d5 d6 d5newa d7a d5newb d7b arn1 exc2 exc6 exc18 exc7 exc7new lib2c immig1xa immig1xb immig1xc comcon3xa comcon3xb comcon3xc vb2 vb3n vb10 vb11 pol1 cv5 vb20 pra4n pra5 pra16_1 pra16_2 pra16_3 pra16_4 pra16_5 pra16_6 pra16_7 pra16_8 pra16_9 pra16_77 pra11a pra11b pra11c pra17a pra17b pra17c pra18a pra18b pra18c pra19a pra19b pra8n pra15_1 pra15_2 pra15_3 pra15_4 pra15_5 pra15_6 pra15_7 pra15_8 pra15_9 vb50 vb51 vb52 vb58 vb58exp w14a dvw1 dvw2 mil10a mil10b mil10e dis11 dis12 gidd1 gidd2 childm6 childm7 childm8 childm9 childm10 childm11 childm12 childm13 wf1 cct1b edre q3cn q5b ocup4a ocupoit formal q10inc q10e q14 fs2 fs212 ws1 ws2 q11n q12cn q12bn q12bnf q12p etid gi0n smedia1n smedia3n smedia3b smedia11 smedia12 smedia13 smedia14n smedia15 smedia16 r3 r4a r6 r7 r12 r15 r18n r18 r16 r27 colorr noise1 conocim sexin colori formatq idiomaq fecha
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Número de entrevistados: 1526

Banco de dados

Selecionando as variáveis “jc13”: “Golpe é justificado diante de muita corrupção” e “jc16a”: “A dissolução da suprema corte é justificada em tempos difíceis”

idnum pais nationality estratopri estratosec strata prov municipio upm ur cluster year wave wt q1tc_r q2 a4n soct2 idio2 cp8 cp13 it1 l1n jc10 jc13 jc15a jc16a vic1ext aoj11 aoj12 countfair1 countfair3 chm1bn chm2bn b0 b1 b2 b3 b4 b6 b12 b13 b18 b20 b20a b21 b21a b31 b32 b37 b47a m1 sd2new2 sd3new2 sd6new2 sd5new2 pop101 pop107 ros4 ing4 eff1 eff2 vb21n crg1 crg2 env2b anestg pn4 e5 e17a e17b d3 d4 d5 d6 d5newa d7a d5newb d7b arn1 exc2 exc6 exc18 exc7 exc7new lib2c immig1xa immig1xb immig1xc comcon3xa comcon3xb comcon3xc vb2 vb3n vb10 vb11 pol1 cv5 vb20 pra4n pra5 pra16_1 pra16_2 pra16_3 pra16_4 pra16_5 pra16_6 pra16_7 pra16_8 pra16_9 pra16_77 pra11a pra11b pra11c pra17a pra17b pra17c pra18a pra18b pra18c pra19a pra19b pra8n pra15_1 pra15_2 pra15_3 pra15_4 pra15_5 pra15_6 pra15_7 pra15_8 pra15_9 vb50 vb51 vb52 vb58 vb58exp w14a dvw1 dvw2 mil10a mil10b mil10e dis11 dis12 gidd1 gidd2 childm6 childm7 childm8 childm9 childm10 childm11 childm12 childm13 wf1 cct1b edre q3cn q5b ocup4a ocupoit formal q10inc q10e q14 fs2 fs212 ws1 ws2 q11n q12cn q12bn q12bnf q12p etid gi0n smedia1n smedia3n smedia3b smedia11 smedia12 smedia13 smedia14n smedia15 smedia16 r3 r4a r6 r7 r12 r15 r18n r18 r16 r27 colorr noise1 conocim sexin colori formatq idiomaq fecha
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Número de entrevistados: 46

Calibrando os Dados: Direita (variável “l1n”)

bd3 = bd2
bd3$Direita <- ifelse(bd3$l1n <= 5, 0,
                 ifelse(bd3$l1n == 6, 0.20,
                 ifelse(bd3$l1n == 7, 0.40,
                 ifelse(bd3$l1n == 8, 0.60,
                 ifelse(bd3$l1n == 9, 0.80,
                 ifelse(bd3$l1n == 10, 1, NA))))))
table(bd3$Direita)

  0 0.2 0.4 0.6 0.8   1 
 21   1   2   5   2  14

Calibrando os Dados: Desconfiança Eleitoral (variáveis “countfair1” e “countfair2”)

Votos são contados de forma correta, políticos podem descobrir: 1 sempre; 2 às vezes; 3 nunca.

bd3$desconfiancaproceleitoral = bd3$countfair1 + bd3$countfair3
bd3$desconfiancaproceleitoral =
  ifelse(bd3$desconfiancaproceleitoral == 6, 1,
  ifelse(bd3$desconfiancaproceleitoral == 5, 0.75,
  ifelse(bd3$desconfiancaproceleitoral == 4, 0.50,
  ifelse(bd3$desconfiancaproceleitoral == 3, 0.25,
  ifelse(bd3$desconfiancaproceleitoral == 2, 0, NA)))))
table(bd3$desconfiancaproceleitoral)

   0 0.25  0.5 0.75    1 
   5    8   15    9    7

Calibrando os Dados: Desconf. instituições

# QUANTO MENOR MAIS DESCONFIANÇA
bd3$desconfiancainstituicoes = bd3$b1 + bd3$b2 + bd3$b4 + bd3$b13 + bd3$b31

# Encontrar os valores mínimo e máximo da variável confiancainstituicoes
min_val = min(bd3$desconfiancainstituicoes, na.rm = TRUE) #DESCONFIA
max_val = max(bd3$desconfiancainstituicoes, na.rm = TRUE) #CONFIA

# Normalizar a variável desconfiancainstituicoes para o intervalo [0, 1]
bd3$desconfiancainstituicoes_normalizada = 1 - (bd3$desconfiancainstituicoes - min_val) / (max_val - min_val)

Calibrando os Dados: Contra LGBT+ na política

bd3$contragaysnapolitica <- ifelse(bd3$d5 %in% c(10, 9, 8), 0,
                   ifelse(bd3$d5 == 7, 0.20,
                   ifelse(bd3$d5 == 6, 0.40,
                   ifelse(bd3$d5 == 5, 0.60,
                   ifelse(bd3$d5 == 4, 0.80,
                   ifelse(bd3$d5 %in% c(1, 2, 3), 1, NA))))))

table(bd3$contragaysnapolitica)

  0 0.2 0.4 0.6 0.8   1 
 20   1   1   7   4  12

ANÁLISE DE CONSISTÊNCIA

A consistência (fc(x)) é dada pela fórmula de intersecção de conjuntos fuzzy (Zadeh, 1965).fc(x) = Min [fa(x),fb(x)]. A interseção de dois conjuntos fuzzy A e B com respectivas funções de pertinência fa(x) e fb(x) é um conjunto fuzzy C, escrito como C = A ∩ B, cuja função de pertinência está relacionada às de A e B.

Isso reflete a ideia de que, para um elemento pertencer à interseção de dois conjuntos fuzzy, ele deve ter uma certa “intensidade” de pertencimento em ambos os conjuntos.

ANÁLISE DE CONSISTÊNCIA

Analysis of Necessary Conditions

Outcome variable: jc13

Conditions tested:
                                       Consistency    Coverage
Direita                                0.439024       1.000000
~Direita                               0.560976       1.000000
desconfiancaproceleitoral              0.548781       1.000000
~desconfiancaproceleitoral             0.451219       1.000000
desconfiancainstituicoes_normalizada   0.505691       1.000000
~desconfiancainstituicoes_normalizada  0.494309       1.000000
contragaysnapolitica                   0.443902       1.000000
~contragaysnapolitica                  0.556098       1.000000

ANÁLISE DE CONSISTÊNCIA

Conditions tested: Consistency Coverage Direita+contragaysnapolitica 0.673171 1.000000 Direita+desconfiancaproceleitoral 0.720732 1.000000 contragaysnapolitica+desconfiancaproceleitoral 0.680488 1.000000 desconfiancaproceleitoral+~contragaysnapolitica 0.810976 1.000000

CONCLUSÕES

  • A análise exploratória demonstrou que o perfil do eleitor golpista é mais heterogeneo do que heurísticas e esteriopipos de comportamento que o cotidiano sugeriria.

  • O uso da calibragem e análise de conjuntos fuzzy é uma ferramenta eficiente e ficaz na para tratar dados quanti-quali.

  • https://github.com/renatobarreiraunirio

Programa de Pós-Graduação em Ciência Política - UNIRIO