Voorspelling GR2014 vertaald naar 2e Kamer

Share Button

Screen Shot 2014-02-28 at 16.33.23Tijdens de verkiezingen in 2012 heb ik voorafgaand aan de uitslag een voorspelling gedaan over de zetelverdeling van de 2e kamer. Pp de avond de voorspelling ongeveer even fout zat als de overige voorspellers. Op zich geen slecht resultaat voor het eenvoudig tellen van berichten op sociale media! In de latere analyse zijn we op basis van statistische analyse op methoden gekomen die (denken we ..) betere resultaten opleveren. Kunnen we het dit keer beter doen bij de gemeenteraadsverkiezingen?!

Continue reading

Hoe twitteren politici na de verkiezingen?

Share Button

Zoals we op deze plaats al vaker hebben laten zien, zijn politici behoorlijk actief op sociale media in verkiezingstijd. Iedere stem telt tenslotte. Het leek ons interessant om te meten of dit buiten verkiezingsperiode ook zo is. Zetten politici sociale media in voor de permanente campagne? Zien ze sociale media als een manier om in contact te staan met de kiezer? We zijn eens in de data gedoken.

Er is gekeken naar de huidige Tweede Kamer-leden. Er is alleen gekeken naar Twitter,  veruit het meest gebruikte sociale medium van de huidige Tweede Kamer-leden. Van de 150 Kamerleden hebben 137 een Twitteraccount (7 PVV’ers, 3 SP’ers, 2 VVD’ers en 1 PvdA’er hebben geen Twitteraccount). Van deze 137 hebben acht Kamerleden tijdens verkiezingstijd niet getwitterd. In dit onderzoek is de data tijdens de verkiezingen (12 augustus 2012 – 12 september 2012) vergeleken met de afgelopen twee maanden (begin januari 2013 – nu).

Activiteit

Om te beginnen analyseren we het aantal tweets. In de onderstaande grafiek is onmiddellijk te zien dat politici beduidend meer twitteren in campagnetijd. Na de verkiezingen was er een adempauze. Het drukke verkeer tijdens de verkiezingen zal niemand verbazen, omdat steeds meer politici merken dat Twitter een handig middel kan zijn in verkiezingstijd. De hoeveelheid tweets van de afgelopen periode valt ons overigens zeker niet tegen:

Klik op de grafiek voor een grote weergave.

Mate van (inter)activiteit per partij

Zoals bekend kunnen sociale media op verschillende manieren gebruikt worden. Je kunt het gebruiken om je boodschap de wereld in te zenden, om te communiceren met je collega´s in de Tweede Kamer of je kunt het gebruiken om in contact te staan met de kiezer. Continue reading

Voorspellen van verkiezingen

Share Button

Bij RTL heeft Upstream tijdens de verkiezingsperiode in de TV programma’s van “Wat kiest Nederland” verslag gedaan over het gebruik van sociale media in de politieke strijd. Onder andere hebben we een voorspelling gedaan over de uitslag. Dit hadden we eerder gedaan rond de lijsttrekkersverkiezing van Sybrand Buma van het CDA en hier een beterevoorspelling gedaan dan veel peilbureau’s

In totaal zaten we er 24 zetels naast. Vergelijkbaar met de andere peilingen maar de bedoeling was uiteraard om het beter te doen. Voorspellen is moeilijk, vooral van de toekomst … De vraag die we ons achteraf gesteld hebben is of we, op basis van de beschikbare data, het beter hadden kunnen doen.

Het antwoord is: JA! In het voortraject hebben we gekozen om een 7 daags gemiddelde te nemen over de positieve berichten per partij. Door de snelle veranderingen aan het eind van de verkiezingsstrijd zaten we er naast omdat je met een meerdaags gemiddelde altijd een aantal dagen achterloopt. Daarnaast hadden we beter op basis van regressie analyse een trendlijn kunnen gebruiken: pieken en dalen worden dan genegeerd en de trend wordt beter gevolgd.

Conclusie: op basis van trendlijnen zouden we er 6 zetels naast hebben gezeten, een resultaat dat veel beter was geweest dan alle andere peilingbureau’s. Natuurlijk is achteraf de toekomst voorspellen eenvoudiger maar het geeft aan welke potentie de methode heeft. Zeker ook omdat de trends vergelijkbaar zijn met de trends die andere peilers meten maar tegen veel lagere kosten. Samen met de Vrije Universiteit gaan we kijken of we de methode verder kunnen onderbouwen.

De whitepaper over de analyse is hier te vinden

 

Eerdere artikelen over het gebruk van soiale media kun je hier vinden:

Sociale media in verkiezingstijd

Monitoren van verkiezingen op basis van sociale media

De artikelen op RTLNieuws zijn hier te vinden

Het monitoren van de verkiezingen via social meda voor RTLnieuws

Share Button

318678_10151610633074852_489256859_nIn mei en juni van dit jaar schreef ik een serie van drie blogposts over de politiek (123) hier op Marketingfacts. Mede op basis van deze posts heb ik voor RTL de politiek gevolgd op basis van de sociale media. Met behulp vanCoosto heb ik analyses gemaakt van partijen, partijleiders, debatten en nog veel meer. Met deze posting willen we graag delen wat ons is opgevallen, wat we geleerd heb over de mogelijkheden en de onmogelijkheden van sociale media-monitoring.

Deze post heb ik, net als mijn eerdere politieke posts, samen geschreven met Rens Dietzvan Coosto.

Zoekstrings

De eerste opdracht was natuurlijk: hoe filter je de politieke berichten uit de grote stroom van berichten op sociale media? De meest logische optie is het gebruik van de naam van de partij of partijleider. Als deze in een bericht aanwezig is, is het meestal een politiek bericht. Dat gaat meestal goed, want partijnamen zijn bijna allemaal eenduidig in het gebruik: VVD, PvdA, PVV, CDA, SP, D66, GroenLinks (of GL). Daarna wordt het echter moeilijk. Continue reading

Tofik Dibi, de Kloof en Kunduz: deel 3 van de politieke monitoring

Share Button

kloof.jpgNa geruime tijd genoten te hebben van onze juiste voorspelling in de vorige post over de verkiezing voor de Lijsttrekker van het CDA is het de hoogste tijd voor een volgende politieke analyse met behulp van Coosto. Deze post is wederom gemaakt in samenwerking met Rens Dietz van Coosto.

Lijsstrekkersverkiezing Groen Links

Helaas zat ik tijdens de lijsttrekkersverkiezing voor GroenLinks in het buitenland, waardoor ik die niet vooraf heb kunnen voorspellen. Wel kunnen we kijken wat de voorspelling zou zijn geweest gebaseerd op de berichten vóór 6 juni. Minder spannend maar vooruit..

Figure 1: verkiezingsstrijd Groen Links

Als we kijken naar de paar weken voor 6 juni (uitslag van de lijsttrekkersverkiezing GroenLinks) dan zien we dat berichten die wel Jolande Sap maar niet Tofik Dibi melden en andersom beginnen met zeer negatief over Tofik Dibi en licht positief over Jolande Sap. In deze beginperiode zijn ook de meeste berichten geplaatst. Aangezien het vrij snel duidelijk was dat Tofik Dibi geen kans had, zag je dat de inhoud van de berichten al snel meer gingen over de schade voor GroenLinks dan over de vraag wie de lijstrekker zou worden; er waren bijvoorbeeld nauwelijks berichten in de trant van “ik stem voor …”. Gemiddeld stond Jolande Sap op een sentiment van 7 en Tofik Dibi op een sentiment van -38. Het is duidelijk dat dit een goede indicatie was voor de overwinning met ‘bijna Oost-Europese cijfers’ voor Jolande Sap. Echter, ik denk dat, omdat de discussie op de sociale media eigenlijk al niet meer over de verkiezing ging, ik me niet aan een voorspelling over percentages zou hebben gewaagd (kan ik nu veilig zeggen). Continue reading