UMA ANÁLISE DE PARTIDOS POLÍTICOS BASEADA EM DISCURSOS NO CONGRESSO NACIONAL BRASILEIRO

Abstract

Speeching is an intrinsic part of the work of congressmen, as they expose facts as well as their points of view and opinions on several subjects. This paper aims to analyze relations between congressmen according to the speeches given by members of the lower house of the national congress of Brazil. The period considered in this study comprises the mandate between 2011 and 2015. In order to accomplish this goal, the proposed methodology based on Natural Language Processing, Term Frequency–Inverse Document Frequency and Universal Sentence Encoder were used to assess pairwise relationships between congressmen which were then analyzed from the perspective of Complex Networks. In this work, to represent the problem under study, a complete graph was constructed in which each node represents a deputy, and the weights associated with the edges that connect these nodes represent the similarities between their political positions. Node clustering was used to evaluate multiple speech-based measures of distance between each pair of congressmen, as well as the resulting cohesion of their political parties. Experimental results showed that one of the proposed measures, based on aggregating similarities between each pair of speeches, is superior to a previously established alternative of considering concatenations of these elements relative to each individual when targeting to group parliamentarians organically.

Discursar é parte intrínseca do trabalho dos parlamentares, onde eles expõem fatos, pontos de vista e opiniões sobre assuntos diversos. Este trabalho tem como objetivo analisar as relações entre parlamentares de acordo com os discursos proferidos por membros da Câmara dos Deputados do Brasil. O período considerado no presente estudo compreende o mandato entre 2011 e 2015. Para atingir esse objetivo, a metodologia proposta baseada em técnicas de Processamento de Linguagem Natural, Term Frequency–Inverse Document Frequency e Universal Sentence Encoder foi utilizada com intuito de avaliar as relações pareadas entre congressistas, as quais foram analisadas sob a ótica de Redes Complexas. Neste trabalho, para a representação do problema em estudo, foi construído um grafo completo em que cada nó representa um deputado, e os pesos associados às arestas que conectam estes nós representam as semelhanças entre os seus posicionamentos políticos, obtidos a partir de seus respectivos discursos. O agrupamento de nós foi utilizado para avaliar múltiplas medidas de distância baseadas nos discursos entre cada par de congressistas, bem como a coesão resultante de seus partidos políticos. Os resultados experimentais mostraram que uma das medidas propostas neste trabalho, que é baseada na agregação de semelhanças entre cada par de discursos, se mostrou superior a uma alternativa previamente estabelecida na literatura, a qual considera concatenações dos discursos relativos a cada indivíduo com o objetivo de agrupar os parlamentares organicamente.