Metodologia

O Eleitor em Rede é um instrumento de pesquisa concebido no contexto do programa de pós-graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento da UFSC (PPGEGC), com foco na análise de redes sociais aplicada à comunicação política. Esta página descreve as decisões de coleta, transformação e visualização que sustentam o painel.

Coleta

Frequência e janela

Os contadores públicos exibidos pelo Instagram são consultados uma vez ao dia, em torno de 23h BRT, via Apify Instagram Scraper (apify/instagram-scraper). A janela inclui posts publicados a partir de abril de 2026 para preservar a cauda longa de virais, e os perfis monitorados são pré-candidatos ao Governo de Santa Catarina cujos perfis são públicos.

Variáveis observadas

Para cada perfil: followers, following, posts_total, bio. Para cada post monitorado: likes, comentarios_total, video_views, video_plays, video_duration, e metadados estáticos (texto, hashtags, menções, tipo, URL). Não coletamos textos de comentários nesta versão; isso ocorrerá em uma etapa posterior, com pseudonimização.

Indicadores

Comentários por mil seguidores

Razão entre o total de comentários nos posts monitorados e a base de seguidores, multiplicada por mil. Equipara perfis de tamanhos diferentes em uma escala comum, sem privilegiar quem tem mais audiência.

Razão comentários / curtidas

Indica densidade conversacional do engajamento: valores altos sugerem público que responde, valores baixos sugerem público que apenas curte.

Coeficiente de Gini de comentários por post

Mede concentração: 0 = todos os posts recebem comentários iguais; 1 = todos os comentários estão num único post. Diagnostica dependência de virais.

Posts efetivos (HHI inverso)

Inverso do índice Herfindahl-Hirschman aplicado à participação de cada post nos comentários totais do candidato. Lê-se: "o engajamento se distribui como se fossem N posts iguais", sendo N o valor exibido.

Top-1 / Top-3 share

Percentual dos comentários totais concentrado no(s) post(s) mais comentado(s). Métrica complementar ao Gini, mais legível para quem não conhece o coeficiente.

Limitações

Compromissos

Stack técnica

Coleta em Python (Google Colab) usando apify-client e pandas. Transformação CSV→JSON em scripts/build_data.py. Front estático em HTML5 + CSS + JavaScript (módulos ES, sem build), com Apache ECharts 5 para visualizações. Hospedagem em Cloudflare Pages.