С момента вступления в должность в 2019 году Жаир Болсонару стал противоречивой фигурой на посту президента Бразилии. Политика и действия Болсонару вызвали дебаты и дискуссии в различных секторах. В этой статье блога мы углубимся в различные методы и предоставим примеры кода, которые проливают свет на президентство Болсонару. Независимо от того, являетесь ли вы исследователем, аналитиком или просто интересуетесь этой темой, цель этой статьи дать вам полное представление о пребывании Болсонару на посту президента Бразилии.

1. Анализ настроений на основе данных социальных сетей.
   Платформы социальных сетей стали важнейшими источниками общественного мнения. Проводя анализ настроений по твитам или постам, в которых упоминается Болсонару, мы можем оценить общее отношение к его президентству. Вот пример кода Python, использующий библиотеку Tweepy и TextBlob для анализа настроений:

import tweepy
from textblob import TextBlob
# Authenticate with Twitter API
auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
api = tweepy.API(auth)
# Search for tweets mentioning Bolsonaro
tweets = api.search(q="Bolsonaro", count=100)
# Analyze sentiment of each tweet
for tweet in tweets:
    analysis = TextBlob(tweet.text)
    print(tweet.text)
    print(analysis.sentiment)
    print('---')

2. Визуализация рейтингов одобрения с течением времени.
   Анализ изменения рейтингов одобрения Болсонару с течением времени может дать представление об общественном восприятии. Мы можем использовать библиотеку Python Matplotlib для построения линейного графика на основе исторических данных рейтинга одобрения. Вот пример:

import matplotlib.pyplot as plt
# Historical approval ratings data
dates = ['Jan 2019', 'Feb 2019', 'Mar 2019', ...]
approval_ratings = [50, 48, 45, ...]
# Plotting the data
plt.plot(dates, approval_ratings, marker='o')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Approval Rating')
plt.title('Bolsonaro Approval Ratings')
plt.xticks(rotation=45)
plt.grid()
plt.show()

3. Анализ воздействия политики.
   Оценка воздействия политики Болсонару имеет важное значение для понимания его президентства. Мы можем использовать статистический анализ для анализа соответствующих данных. Например, предположим, что мы хотим изучить влияние экологической политики Болсонару на темпы вырубки лесов. Вот фрагмент кода с использованием библиотек Python Pandas и SciPy:

import pandas as pd
from scipy.stats import ttest_ind
# Load data
data = pd.read_csv('deforestation_data.csv')
# Extract data for Bolsonaro's presidency
bolsonaro_data = data[data['president'] == 'Bolsonaro']
# Extract data for previous presidency
previous_data = data[data['president'] == 'Previous President']
# Perform t-test to compare deforestation rates
t_statistic, p_value = ttest_ind(bolsonaro_data['deforestation'], previous_data['deforestation'])
print('T-Statistic:', t_statistic)
print('P-Value:', p_value)

Используя различные методы, такие как анализ настроений, визуализацию и статистический анализ, мы можем получить ценную информацию о президентстве Болсонару. Эти примеры демонстрируют потенциал подходов, основанных на данных, для понимания политических явлений. Важно продолжать изучать и анализировать влияние политических лидеров, чтобы способствовать информированным дискуссиям и процессам принятия решений.

Не забудьте адаптировать примеры кода в соответствии с вашими конкретными источниками данных и требованиями. Приятного изучения!