Sobre o artigo do Radar publicado na revista Leviathan

É com grande satisfação que anunciamos a publicação do nosso artigo acadêmico sobre o Radar Parlamentar:

Os gráficos gerados pelo Radar, como a da figura abaixo, são chamadas de mapas de votações. No artigo discutimos os métodos matemáticos utilizados pelo Radar para a construção desses mapas de votações.

Exemplo de mapa de votações.

Figura 1 – Exemplos de mapas de votações gerados com a PCA para a Câmara dos Deputados.

O Radar utiliza um método matemático chamado Análise de Componentes Principais (PCA). Mas para produzir um mapa de votações, muitos outros métodos podem ser utilizados. O objetivo principal do artigo era mostrar que a PCA é uma técnica válida para a construção de mapas de votações para o legislativo brasileiro. Um objetivo específico do artigo era explicar como os dados das votações são codificados pelo Radar. Ou seja, não apenas utilizamos a PCA, um algoritmo pronto, como também tivemos que definir como os dados de votações são transformados em números que possam servir de entrada para a PCA. Essa codificação pode ser vista como nossa principal contribuição, em particular porque também considera aspectos pouco explorados pela literatura, uma vez que possuem pouca relevância no contexto de casas legislativas dos Estados Unidos, como o tratamento de abstenções e a análise agregada por partido.

Mas antes de partir para a PCA, o artigo faz uma introdução relativamente longa para explicar os outros métodos utilizados pelas ciências políticas, como o W-NOMINATE, que é o mais famoso deles. Dessa forma, o artigo pode servir como uma boa introdução aos iniciantes nos estudos da análise quantitativa de votações parlamentares.

Por fim, diversas comparações matemáticas foram realizadas com o W-NOMINATE. Em destaque, constatamos que a execução da PCA é muito mais rápida que a execução do W-NOMINATE, sem que haja grande disparidade na qualidade dos resultados.

Se quiser saber mais sobre a aplicação da PCA no Radar, além do artigo, você pode também ler o post em que apresentamos nosso primeiro mapa de votações: https://polignu.org/projeto/camaraws/pca.

Se conhecer alguém que possa se interessar, favor divulgar nosso artigo ;)

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