Eleições presidenciais de 2022: predições com dados de pesquisas eleitorais do Poder360 e PollingData
| dc.contributor.advisor | Doutor Carlos Alexandre Silva | |
| dc.contributor.author | Valentim, Gabriel de Paula | |
| dc.contributor.coadvisor | Doutor Danilo Boechat Seufitelli | |
| dc.date.accessioned | 2023-09-20T19:57:33Z | |
| dc.date.available | 2023-09-20T19:57:33Z | |
| dc.date.issued | 2023-09-01 | |
| dc.description.abstract | As pesquisas eleitorais são uma ferramenta poderosa para captar as aspirações da população. Portanto, exploramos o potencial de combinar pesquisas eleitorais com algoritmos de previsão para a eleição presidencial brasileira de 2022. Especificamente, foi preterido determinar se a integração de técnicas de aprendizado de máquina pode produzir resultados superiores em comparação com as pesquisas eleitorais tradicionais de forma isolada. Nossos resultados mostram que os modelos de previsão exibiram desempenho promissor, superando os resultados dos institutos de pesquisa, principalmente no segundo turno. Essa abordagem revela uma opção promissora para prever futuras eleições, lançando luz sobre a previsão de resultados eleitorais. | |
| dc.description.abstract1 | Election polls are a powerful tool to capture the population’s aspirations. Hence, we explore the potential of combining electoral polls with prediction algorithms for the 2022 Brazilian presidential election. Specifically, we aim to determine whether integrating machine learning techniques can yield superior results compared to traditional electoral polls alone. Our results show that prediction models exhibited promising performance, outperforming the research institutes’ results, particularly in the second round. This approach unveils a promising option for predicting future elections, shedding light on forecasting electoral outcomes. | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.14387/1320 | |
| dc.language.iso | Português | |
| dc.publisher.campi | Sabará | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.institution | Instituto Federal de Minas Gerais | |
| dc.rights | Acesso aberto | |
| dc.subject.keyword | Pesquisas eleitorais | |
| dc.subject.keyword | Aprendizado de máquina | |
| dc.subject.keyword | Brasil | |
| dc.title | Eleições presidenciais de 2022: predições com dados de pesquisas eleitorais do Poder360 e PollingData | |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso |