Próba uwzględnienia dodatkowych atrybutów w analizie kampanii wyborów do Sejmu w 2001 roku

• Autorzy: Jerzy Hołubiec , Andrzej Małkiewicz , Grażyna Szkatuła , Dariusz Wagner
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Na podstawie wstępnych analiz oraz obliczeń stwierdzono, że na preferencje wyborców oprócz wypowiedzi i deklaracji programowych partii politycznych wpływa również wizerunek medialny partii kreowany podczas kampanii wyborczej. W pracy „Próba uwzględnienia dodatkowych atrybutów w analizie kampanii wyborów do Sejmu w 2001 roku” (J. Hołubiec, A. Małkiewicz, G. Szkatuła, D. Wagner) podjęto próbę uwzględnienia przy tworzeniu reguł modelujących preferencje wyborców zarówno deklaracji programowych partii, jak również pewnych dodatkowo wybranych cech, związanych z wizerunkiem partii kreowanym podczas kampanii wyborczej do Sejmu 2001 roku. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

PL

Decyzje wyborcze; Kampania wyborcza; Proces decyzyjny

EN

Voting decisions; Election campaign; Decision proces

• Czasopismo: Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach
• Rocznik: 2003
• Tom: Modelowanie preferencji a ryzyko '03
• Strony: 133--149

Twórcy

autor

Jerzy Hołubiec

• Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej i Zarządzania w Warszawie

autor

Andrzej Małkiewicz

• Uniwersytet Zielonogórski

autor

Grażyna Szkatuła

• Polska Akademia Nauk

autor

Dariusz Wagner

• Polska Akademia Nauk

Bibliografia

• Grossman T., Wool A. (1996). Computational Experience with Approximation Algorithms for the set Covering Problem. Working Paper, Theoretical Division and CNLS, Los Alamos National Laboratory.
• Hołubiec J., Szkatuła G., Wagner D. (1998). Próba zastosowania uczenia maszynowego do prognozowania wyników głosowań sejmowych. Metody i zastosowania badań operacyjnych. Red. T. Trzaskalik. Akademia Ekonomiczna, Katowice, 117-127.
• Hołubiec J., Szkatuła G., Wagner D. (2002). Modelowanie preferencji wyborców w postaci reguł decyzyjnych. Modelowanie preferencji a ryzyko ’01. Red. T. Trzaskalik. Akademia Ekonomiczna, Katowice, 133-144.
• Hołubiec J., Szkatuła G., Wagner D. (2002). Analiza obietnic wyborczych ugrupowań politycznych. [w:] Metody i techniki analizy informacji i wspomagania decyzji. Badania operacyjne i systemowe wobec wyzwań XXI wieku. Red. Z. Bubnicki, O. Hryniewicz, R. Kulikowski. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, III. 63-74.
• Hołubiec J., Szkatuła G., Wagner D. (2002). Modelling Electorate Preferences by Machine Learning. [in:] Proceedings of 8th IEEE International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics MMAR 2002, Szczecin, 2-5.09.2002. Politechnika Szczecińska, Szczecin, 1383-1388.
• Kacprzyk J., Szkatuła G. (1999). An Inductive Learning Algorithm with a Preanalysis of Data. International Journal of Knowledge-Based Intelligent Engineering Systems, 3, 135-146.
• Mazur M. (2002). Marketing polityczny. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Pawlak Z. (1991). Rough Sets: Theoretical Aspects of Reasoning about Data. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht.
• Szkatuła G. (1995). Uczenie maszynowe na podstawie przykładów w przypadku błędów w danych. PhD thesis. SRI PAS, Warsaw.
• Szkatuła G. (2002). Zastosowanie zmodyfikowanego zadania pokrycia w uczeniu maszynowym. [w:] Automatyka sterowanie zarządzanie. Red. J. Gutenbaum. IBS PAN, Warszawa, 431-445.
• Szkatuła G., Hołubiec J., Wagner D. (1997). Forecasting Voting Behaviour Using Machine Learning - Poland in Transition. [in:] Transition to Advanced Market Institutions and Economies. Warszawa, 18-21.06.1997, SRI PAS, 426-429.
• Szkatuła G.. Hołubiec J., Wagner D. (1997). Machine Learning from Examples for Forecasting Voting Behaviour. [in:] Methods and Models in Automation and Robotics. Międzyzdroje, 26-29.08.1997. Politechnika Szczecińska, Szczecin, 385-389.
• Szkatuła G., Hołubiec J.. Wagner D. (2000). Forecasting Voting Behaviour Using Machine Learning - Poland in Transition. Annals of Operations Research 97,31-41.