Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/47785
ORCID:  http://orcid.org/0000-0001-5559-8087
Document type: Dissertação
Access type: Acesso Aberto
Title: Relacionamento dos políticos brasileiros: um estudo envolvendo Ciência de Redes e Aprendizado de Máquina
Alternate title (s): Relationships among Brazilian Politicians: A Study Using Network Science and Machine Learning
Author: Kerr, Tiago Bernardes
First Advisor: Travençolo, Bruno Augusto Nassif
First coorientator: Backes, André Ricardo
First member of the Committee: Rodrigues, Francisco Aparecido
Second member of the Committee: Couto, Leandro Nogueira
Summary: A política brasileira é marcada por uma elevada fragmentação partidária e por relações muitas vezes complexas entre os parlamentares. Com mais de vinte partidos representados na Câmara dos Deputados em diferentes legislaturas, compreender como ocorrem os alinhamentos e as disputas políticas ao longo do tempo torna-se um desafio relevante para pesquisadores e analistas. Nesse cenário, técnicas de ciência de redes oferecem ferramentas eficazes para representar e analisar essas relações de forma estruturada. Este trabalho tem como objetivo estudar o cenário político brasileiro por meio da análise dos padrões de relacionamento entre deputados federais, utilizando técnicas baseadas em redes complexas. Foram analisados dados de votação de 2005 a 2023, considerando o alinhamento partidário e ideológico dos parlamentares. O estudo buscou, primeiramente, propor uma estrutura de rede complexa capaz de representar as relações políticas no Congresso. A partir dessa rede, foram aplicadas métricas clássicas de redes (grau, centralidade de intermediação e coeficiente de clustering), além de realizar análises visuais das redes ao longo do tempo. Outro objetivo central foi comparar diferentes metodologias de agrupamento para detecção de grupos de afinidade: o método de detecção de comunidades Louvain, tradicional na ciência de redes, e o método de agrupamento hierárquico Ward, baseado em aprendizado de máquina. A comparação entre essas abordagens permitiu avaliar suas capacidades de identificar agrupamentos políticos relevantes. Os resultados mostram que, independentemente do governo vigente, há uma tendência de formação de blocos majoritários de apoio ao governo, especialmente no início dos mandatos, com redução da coesão ao longo do tempo. Observou-se também maior rigidez ideológica na esquerda e maior flexibilidade de outros grupos em migrar entre blocos de governo e oposição. Apesar da elevada quantidade de partidos representados no Congresso, o número real de agrupamentos identificados nas redes complexas é bem menor, sugerindo que a fragmentação partidária formal não reflete a estrutura efetiva de alinhamento político. A utilização conjunta das diferentes metodologias permitiu uma visão mais completa e detalhada das dinâmicas políticas brasileiras e pode servir de base para estudos futuros.
Abstract: Brazilian politics is characterized by high party fragmentation and often complex relationships among legislators. With more than twenty parties represented in the Chamber of Deputies across different legislatures, understanding how political alignments and disputes evolve over time presents a significant challenge for researchers and analysts. In this context, network science techniques offer effective tools to represent and analyze these relationships in a structured and systematic manner. This study aims to analyze the Brazilian political scenario by examining the relationships among federal deputies through complex network analysis. Voting data from 2005 to 2023 were analyzed, considering both party affiliation and ideological alignment of the legislators. The first objective was to propose a complex network structure capable of representing political interactions in Congress. Based on this network, classical network metrics (degree, betweenness centrality, and clustering coefficient) were applied, alongside visual analyses over time. We aim to compare a central objective was to compare different grouping methodologies to identify affinity groups: the Louvain community detection algorithm, widely used in network science, and the hierarchical Ward clustering method, based on machine learning techniques. The comparison between these approaches allowed for the evaluation of their ability to capture relevant political groupings. The results show that, regardless of the ruling government, there is a tendency for the formation of majority government support blocks, especially at the beginning of presidential terms, with a gradual reduction in cohesion over time. A stronger ideological consistency was observed on the left, while other groups displayed greater flexibility in shifting between government and opposition blocks. Despite the high number of political parties represented in Congress, the actual number of groupings identified in the networks is much smaller, suggesting that formal party fragmentation does not reflect the true structure of political alignment. The integrated use of different methodologies provided a more comprehensive and detailed understanding of Brazil’s political dynamics and offers a foundation for future studies.
Keywords: Redes Complexas
Política Brasileira
Detecção de Comunidades
Complex Networks
Brazilian Politics
Community Detection
Area (s) of CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO
Subject: Computação
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Program: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Quote: KERR, Tiago Bernardes. Relacionamento dos políticos brasileiros: um estudo envolvendo Ciência de Redes e Aprendizado de Máquina. 2025. 68 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2025.5233.
Document identifier: http://doi.org/10.14393/ufu.di.2025.5233
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/47785
Date of defense: 3-Sep-2025
Sustainable Development Goals SDGs: ODS::ODS 16. Paz, justiça e instituições eficazes - Promover sociedades pacíficas e inclusivas par ao desenvolvimento sustentável, proporcionar o acesso à justiça para todos e construir instituições eficazes, responsáveis e inclusivas em todos os níveis.
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