Cabo Frio, RJ--(
DINO - 30 abr, 2018) - Os dados foram obtidos através do processo conhecido como Data Science.
No passado dia 20 de abril de 2018, às 15 horas e 11 minutos, o presidente do instituto Mapa enviou um comunicado para a imprensa informando a predição do resultado das eleições presidenciais no Paraguai, que seriam realizadas 48 horas depois, no domingo.
A predição indicava Mario Abdo Benitez 48% e Efrain Alegre 42%. Apurados os resultados, os números finais foram de 46,44% e 42,74%, respectivamente.
No dia 29 de março o site MrPredictions já havia publicado uma análise de data science informando a projeção de coeficiente digital para a eleição presidencial no Paraguay.
Aquele estudo - que também foi publicado no site ITF365 - apontou um resultado diferente das pesquisas tradicionais, mostrando já naquele momento uma diferença menor entre os candidatos.
Na sexta-feira, dia 20 de Abril, foi divulgada a nova projeção de resultado ("prediction"), 48 horas antes do início do pleito, apresentando um resultado de 48% para Mario Abdo Benitez e 42% para Efrain Alegre. Ao invés de publicar no próprio site, o anúncio foi feito em formato de comunicado para a imprensa. Abertas as urnas, 48h depois, os resultados mostram a vitória de Mario Abdo Benitez com 46,44% e Efrain Alegre com 42,74%.
A projeção dos resultados apontados por MrPredictions ficou a 1,56% dos números finais do candidato Mario Abdo Benitez - Marito - vencedor - e a 0,74% dos números finais do candidato Efrain Alegre, segundo colocado. Os resultados obtidos pelos métodos tradicionais tiveram um perfil diferente.
Os resultados obtidos por MrPredictions são fruto de um processo inovador conhecido como "data science", que contém a análise de informações em formato digital, em especial resultados de ferramentas de busca (genéricas e especializadas).
A Data Science descreve o campo da investigação científica que se concentra em novas metodologias e algoritmos para processar, analisar e sintetizar dados gerados por uma infinidade de fontes e sensores, e em diferentes escalas. As subáreas que abordam os requisitos desse campo incluem aprendizado de máquina, mineração de dados, estatísticas computacionais, recuperação de informações e algoritmos escalonáveis. Exemplos de aplicações incluem a neurociência e a compreensão da funcionalidade do cérebro, informática médica, análise de saúde, tomada de decisão distribuída, ciência cognitiva, linguística computacional, análise visual e de imagem, redes complexas, cidades inteligentes, compreensão e monitoramento ambiental e ciências sociais.
No caso da eleição no Paraguay, essa tarefa teve um grau de dificuldade mais elevado, pois foi uma eleição bilingue, sendo que uma parte da população fala somente um dos idiomas oficiais do País (Guarani).
Esses estudos e análises são desenvolvidos pela science house MrPredictions em parceria com o instituto Mapa e as empresas Nexxera e Núcleo Mundial. As pesquisas fazem parte do processo de implantação do P2ELab.
Assim como já havia acontecido na eleição presidencial dos EUA, o método de data science se mostrou muito dinâmico e confiável, atingindo niveis de precisão muito mais elevados que os métodos tradicionais.
Website:
http://mrpredictions.com/