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Recurrent patterns of user behavior in different electoral campaigns: A Twitter analysis of the Spanish general elections of 2015 and 2016

A análise de milhões de tuítes das eleições gerais espanholas de 2015 e 2016 revela que padrões recorrentes de comportamento coletivo, incluindo correlações lineares na atividade diária e topologias de rede estáveis, demonstram a robustez das dinâmicas sociais subjacentes em campanhas eleitorais consecutivas.

Autores originais: Samuel Martin-Gutierrez, Juan C. Losada, Rosa M. Benito

Publicado 2026-02-25

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CC BY 4.0

Autores originais: Samuel Martin-Gutierrez, Juan C. Losada, Rosa M. Benito

Artigo original sob licença CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta é uma explicação gerada por IA do artigo abaixo. Não foi escrita nem endossada pelos autores. Para precisão técnica, consulte o artigo original. Ler aviso legal completo

Imagine que o Twitter é um gigantesco estádio de futebol onde, em vez de torcidas gritando por times, temos milhões de pessoas discutindo política. Os autores deste estudo foram como "espectadores com óculos de raio-X" que observaram dois jogos muito parecidos: as eleições gerais da Espanha em 2015 e a repetição dessas eleições em 2016.

Aqui está o resumo do que eles descobriram, traduzido para uma linguagem simples e cheia de analogias:

1. O "Ritmo do Coração" das Eleições

Os pesquisadores olharam para o "batimento cardíaco" do Twitter (quantas mensagens eram enviadas por dia) durante os dois anos.

A Descoberta: Eles descobriram que o ritmo era quase idêntico. Foi como se os dois jogos tivessem a mesma trilha sonora.
A Analogia: Pense em duas orquestras tocando a mesma música em anos diferentes. Mesmo que os músicos (os usuários) sejam diferentes e a música tenha um pequeno ajuste, o ritmo, os momentos de silêncio e os momentos de "explosão" (como no dia da votação) foram perfeitamente sincronizados. Isso mostra que, não importa quem está concorrendo, a forma como as pessoas reagem às eleições segue um padrão previsível.

2. A Lei do "Efeito Dominó" (Leis de Potência)

Eles notaram algo curioso sobre como a conversa cresce.

A Descoberta: Quanto mais pessoas entram na conversa, mais mensagens são enviadas, mas não de forma linear. É como uma bola de neve.
A Analogia: Imagine uma festa. Se você convida 10 amigos, a festa fica animada. Se convida 100, a animação não aumenta apenas 10 vezes; ela explode. O estudo mostrou que, em 2015, cada novo usuário trazia uma "explosão" de atividade um pouco maior do que em 2016. Mas, em ambos os casos, a regra de crescimento seguiu a mesma fórmula matemática.

3. As "Ilhas" e os "Fãs" (Redes de Interação)

Os autores mapearam quem falava com quem. Eles criaram dois mapas: um de quem mencionava (taggava) alguém e outro de quem retweetava (repassava) a mensagem.

A Descoberta: O mapa não mudou muito entre 2015 e 2016.
A Analogia: Imagine que os partidos políticos são ilhas.
- No mapa das menções, as ilhas têm pontes pequenas entre elas, mas a maioria das pessoas fala apenas com quem está na mesma ilha.
- No mapa dos retweets, as ilhas são ainda mais isoladas. É como se cada partido tivesse seu próprio estádio e os torcedores apenas passassem a bandeira para dentro do próprio estádio, sem olhar para os outros.
- O Ponto Chave: A estrutura dessas "ilhas" e "pontes" foi a mesma nos dois anos. O sistema é "robusto", ou seja, resistente a mudanças. Mesmo com novos partidos surgindo, a forma como as pessoas se agrupam não muda.

4. O Silêncio e o Ruído

Houve um dia específico chamado "Dia de Reflexão" (o dia antes da eleição), onde a propaganda política é proibida.

A Descoberta: Nesse dia, o volume de mensagens caiu.
A Analogia: Foi como se o maestro da orquestra levantasse a mão e dissesse "Silêncio!". Os políticos pararam de gritar, e o público, sem estímulos, também diminuiu o volume. Mas, assim que a proibição acabou, a música voltou com a mesma força.

5. Os "Políticos Eficientes" vs. "O Povo"

Eles mediram quem consegue fazer sua mensagem chegar mais longe (eficiência).

A Descoberta: Os políticos são muito mais eficientes em espalhar mensagens do que o cidadão comum.
A Analogia: Imagine que o cidadão comum tem um megafone de plástico (chega a 10 pessoas), enquanto o político tem um megafone conectado a uma torre de transmissão (chega a milhões). O estudo mostrou que, independentemente do partido, os políticos sabem usar seus megafones muito melhor do que o povo.

6. A Aliança que Mudou a Dança

Em 2016, dois partidos (Podemos e IU) decidiram se juntar em uma coalizão.

A Descoberta: Isso foi visível no mapa.
A Analogia: Imagine que duas ilhas separadas (Podemos e IU) decidiram construir uma ponte gigante entre elas. Antes, elas eram ilhas distantes. Depois da aliança, o tráfego de mensagens entre elas aumentou drasticamente, tornando-as quase uma única ilha. O estudo conseguiu "ver" essa aliança acontecendo apenas olhando para o fluxo de mensagens, sem precisar ler o que estava escrito.

Conclusão Final

A mensagem principal do estudo é que, embora os políticos mudem, os partidos mudem e as notícias mudem, o comportamento coletivo das pessoas no Twitter é como um hábito enraizado.

É como se a sociedade tivesse um "sistema operacional" que roda de forma muito similar em cada eleição. As pessoas se comportam de maneiras previsíveis: elas se agrupam em tribos, seguem os líderes das tribos e reagem aos eventos (como debates ou o dia da votação) de forma quase automática. Entender esses padrões ajuda a prever como a sociedade vai reagir a futuras mudanças políticas.

1. Problema e Objetivo

O estudo visa investigar a existência de padrões recorrentes de comportamento coletivo em campanhas eleitorais, utilizando dados do Twitter. O foco principal é comparar duas eleições gerais espanholas consecutivas e muito próximas no tempo: a de 20 de dezembro de 2015 e a repetição em 26 de junho de 2016.

O objetivo não é prever o resultado eleitoral (como feito em trabalhos anteriores), mas sim caracterizar comportamentos emergentes que se mantêm consistentes em diferentes contextos políticos, mesmo com mudanças no cenário (como a formação de novas coalizões) e nos atores políticos individuais. A hipótese central é que, apesar das variações no conteúdo e nos participantes, as dinâmicas subjacentes de interação social em redes complexas durante eleições exibem propriedades robustas e universais.

2. Metodologia

Os autores utilizaram uma abordagem baseada em Ciência de Redes Complexas e análise de séries temporais:

Coleta de Dados: Foram recuperados milhões de tuítes via Twitter Streaming API usando palavras-chave neutras (ex: #EleccionesGenerales2015, 26J2016). A análise focou no período de 18 dias (15 dias de campanha oficial + dia de reflexão + dia da eleição + dia seguinte).
- 2015: ~1,79 milhões de tuítes.
- 2016: ~1,75 milhões de tuítes.
Construção de Redes: Foram construídas duas redes direcionadas e ponderadas para cada eleição:
1. Rede de Menções: Um link de $j$ para $i$ existe se $j$ menciona $i$ (@usuario).
2. Rede de Retuítes: Um link de $j$ para $i$ existe se $j$ retuíta uma mensagem original de $i$ .
Escalas Temporais: As redes foram analisadas em duas escalas:
- Diária: Para estudar a evolução temporal e a sincronização humana.
- Agregada: Para todo o período de campanha, para analisar propriedades topológicas globais.
Métricas Analíticas:
- Séries temporais de atividade diária.
- Ajuste de leis de potência para distribuições de atividade e graus (usando estimadores de máxima verossimilhança - MLE).
- Análise de comunidades (algoritmo de Louvain).
- Medidas de eficiência de usuários.
- Coeficientes de assortatividade (correlação de graus) e testes estatísticos (t-test pareado) para comparar anos.

3. Principais Contribuições e Resultados

A. Correlação Temporal e Leis de Potência

Correlação Linear: As séries temporais de atividade diária (número de tuítes) das duas eleições apresentam uma correlação linear significativa ( $R^2 = 0,99$ quando incluído o dia da eleição), indicando que o ritmo da campanha segue um padrão temporal quase idêntico, impulsionado por eventos offline (debates, dia da eleição).
Leis de Potência: O número total de tuítes, retuítes e menções segue uma lei de potência em relação ao número de usuários únicos participantes.
- Em 2015, o crescimento foi ligeiramente super-linear (exponente $\alpha \approx 1,2$ ).
- Em 2016, o comportamento foi aproximadamente linear ( $\alpha \approx 1,0$ ).
- Isso sugere que, em 2015, a entrada de novos usuários gerou um aumento proporcionalmente maior na atividade total do que em 2016.

B. Topologia das Redes e Robustez

Estabilidade Topológica: As propriedades das redes (distribuição de graus, densidade, coeficiente de agrupamento) foram extremamente consistentes entre as duas eleições. A variação nos expoentes das leis de potência foi de no máximo 1%.
Estrutura de Comunidades: Ambas as redes exibem comunidades bem definidas correspondentes aos partidos políticos.
- A rede de menções mostra uma mistura de nós centrais de diferentes comunidades (mídia, líderes).
- A rede de retuítes é altamente estelar (estrela), com poucos links entre partidos diferentes, indicando que o retuíte funciona mais como endosso do que como debate.
Assortatividade: As redes são altamente assortativas (usuários tendem a interagir com o mesmo grupo político). A assortatividade permanece alta e estável, exceto por flutuações causadas por eventos disruptivos (debates, vídeos virais).

C. Eficiência e Elites Políticas

Eficiência de Disseminação: Foi definida uma métrica de eficiência ( $\eta$ $η$ ) baseada na relação entre retuítes recebidos e postagens originais.
- As distribuições de eficiência seguem a mesma forma funcional (lei de potência com cauda pesada) para usuários comuns e políticos.
- Conclusão: Contas políticas são, em geral, mais eficientes na propagação de mensagens do que usuários comuns, demonstrando maior capacidade de mobilizar a rede.
Falta de Debate: As matrizes de adjacência entre partidos mostram uma quase total ausência de comunicação entre partidos diferentes (especialmente em retuítes). O peso das conexões intra-partido é ordens de magnitude maior que as inter-partido.

D. Impacto da Formação de Coalizão (2016)

Um dos achados mais relevantes foi a detecção do efeito da coalizão UP (Unidos Podemos), formada pela união de Podemos e IU para a eleição de 2016.
Ao analisar a assortatividade por coalizão, os autores observaram que, em 2016, a interação entre os membros de Podemos e IU aumentou drasticamente, reduzindo a assortatividade geral quando agrupados como uma única entidade.
Testes estatísticos (t-test) confirmaram que a mudança na dinâmica de interação entre os partidos que formaram a coalizão foi estatisticamente significativa, enquanto a estrutura geral da rede permaneceu robusta.

4. Significância e Conclusões

O estudo demonstra que, embora o conteúdo e os atores políticos mudem, as dinâmicas coletivas de comportamento em redes sociais durante eleições são robustas e recorrentes.

Robustez: As propriedades topológicas e as leis de potência que regem a atividade dos usuários são invariantes frente a mudanças no contexto social (como a transição de um sistema bipartidário para multipartidário e a formação de coalizões).
Universalidade: Os padrões de eficiência e a estrutura de interação (falta de debate entre opositores, alta assortatividade) parecem ser características intrínsecas do ecossistema político-espanhol no Twitter, mas com potencial aplicação em outros contextos eleitorais globais.
Aplicação Prática: A identificação desses padrões "normais" permite que pesquisadores e analistas detectem comportamentos anômalos ou atípicos em futuras campanhas, que possam indicar manipulação, uso indevido de bots ou estratégias de comunicação não convencionais.

Em suma, o trabalho valida o uso de métricas de redes complexas para isolar a "assinatura" estrutural de campanhas eleitorais, separando o ruído do contexto político específico das leis fundamentais que regem a interação humana digital.