Wat zijn de belangrijkste themas in een verkiezingsprogramma?

Geplaatst op 06-03-2013 door Maarten Marx | idea, lecture, parliament, Political Mashup, research, XML | tags: | comment image Geen reacties »

Die vraag beantwoorden we in deze post met behulp van een zogenaamd dispersie plot. In zo’n plot delen we een verkiezingsprogramma op de x-as op in alineas.

Op de y-as staan verkiezingsthemas. Elke paragraaf is “getagged” met 1 of meerdere van deze themas. Als dat zo is wordt dat in het plot aangegeven met een horizontaal streepje. Elk thema heeft dus de vorm van een barcode die aangeeft hoe verspreid dat thema over het hele programma behandeld wordt.

De dispersie waarde van een thema geeft de mate van spreiding weer: hoe hoger de waarde, hoe vaker en goed gespreid het thema voorkomt.

Deze dispersie waarde lijkt een prima indicator voor de belangrijkheid (saliency) van een thema voor een partij.

| lees verder…

Twitter en de verkiezingen

Geplaatst op 27-05-2010 door Bart de Goede | Political Mashup, trivia | tags: , , , | comment image Geen reacties »

PoliticalMashup verzamelt onder meer tweets die over de politiek gaan. In navolging van de Volkskrant heeft ook PoliticalMashup geteld hoe vaak er getweet is op de dag van  de debatten van 23 en 26 mei. De cijfers:

Cijfers 23 mei 26 mei
Aantal tweets over de hele dag 36.571 50.997
Tweets gedurende het debat 4.812 8.857
Unieke gebruikers 10.142 16.362
RTLdebat/Carredebat genoemd 12.375 14.762

Het gaat hierbij om de aantallen tweets over de politiek (tweets waarin partijnamen of lijsttrekkernamen voorkomen). Het kan dus zijn dat het aantal keer dat ‘rtldebat’ genoemd is, lager uitvalt, omdat mensen wel over het debat getweet hebben, maar zonder  een partij of lijsttrekker te noemen.

De grafiek geeft weer hoeveel tweets met een bepaald trefwoord zijn gedaan op een bepaalde datum. Interessant om op te merken is dat bij de tweede piek (die het Carrédebat weergeeft) veel meer partijen en personen ‘meegetrokken worden’, waarschijnlijk omdat aan dat debat meer lijsttrekkers hebben meegedaan dan aan het lijsttrekkersdebat van 23 mei.

Aantal tweets per trefwoord, door de tijd heen.

In tegenstelling tot bijvoorbeeld Stemr.nl, wordt gekeken of de tweet in kwestie de naam van een partij of lijsttrekker bevat. Stemr heeft ervoor gekozen om enkel op hashtags van de afkortingen van politieke partijen (bijvoorbeeld #pvda) te filteren. Door niet uit te gaan van een hashtag (en meer trefwoorden te gebruiken), zijn we in staat veel meer data te verzamelen (enkele duizenden tweets per dag, tegenover een paar honderd). Vooralsnog gaan we echter alleen maar uit van aantallen, en beoordelen we niet op sentiment, zoals Stemr wel doet.