Como o projeto de emendas parlamentares se transformou em três grafos de análise?

Introdução 

O nosso projeto busca analisar os dados de emendas parlamentares a partir da teoria de grafos. A ideia é transformar uma tabela aparentemente burocrática, com informações sobre autores das emendas, funções orçamentárias e localidades, em redes que revelem padrões de relação, influência e concentração de recursos.

O objetivo é compreender como parlamentares direcionam suas emendas, em quais áreas (funções) estão mais presentes e para quais localidades os recursos se destinam. A teoria de grafos oferece as ferramentas para representar essas conexões e, a partir daí, aplicar métricas de análise de redes.

Primeira reunião – A recomendação

Na nossa primeira reunião com o professor, ele recomendou que o primeiro passo fosse instanciar a rede em três grafos diferentes, cada um com um foco distinto:

1. Autor → Função
2. Autor → Localidade
3. Função → Localidade

Essa orientação foi fundamental porque mostrou, na prática, que não existe um único grafo “correto”: a forma como escolhemos instanciar os dados define também o tipo de insight que podemos extrair.

Aprendizados e desdobramentos

1. Grafos bipartidos na prática
   Relembramos da teoria que grafos bipartidos conectam dois conjuntos distintos de nós. Aqui isso se encaixou perfeitamente: parlamentares e funções, parlamentares e localidades, funções e localidades.
2. Limpeza e preparação dos dados
   Assim como aprendemos sobre matriz de adjacência e a importância de evitar duplicações, precisei normalizar os dados: remover espaços em branco, padronizar nomes e eliminar pares repetidos. Isso foi essencial para que os grafos não distorcessem a realidade.
3. Contagem de nós e arestas
   A partir da limpeza, os três grafos ficaram assim:
   
• Autor → Função: 624 nós, 1.726 arestas
• Autor → Localidade: 1.043 nós, 1.594 arestas
• Função → Localidade: 463 nós, 720 arestas.
  Esse resultado mostrou como o tamanho e a densidade da rede mudam de acordo com a perspectiva escolhida.
4. Visualização e representações
   Testei no arrows.app com subconjuntos e percebi suas limitações, funciona apenas para protótipos visuais. Para uma análise mais robusta, ferramentas como Gephi serão importantes, pois permitem aplicar métricas de centralidade, clustering e outras que iremos aprender.

Reflexão

A recomendação de instanciar os dados em três grafos me fez perceber que a teoria está diretamente conectada à prática: conceitos como grafos bipartidos, representações (matriz e lista de adjacência), grau e centralidade estão todos presentes nesse exercício.

Mais do que apenas gerar números, cada grafo conta uma história diferente:

• Quem propõe (Autor→Função),
• Onde investe (Autor→Localidade),
• Quais áreas (Educação, Saúde, Saneamento, Segurança...) se conectam a quais regiões (Função→Localidade).

E claro, fiquei muito curiosa sobre:

Qual dessas três perspectivas pode revelar de forma mais clara as dinâmicas políticas por trás das emendas parlamentares?