Novo artigo sobre inovação em ferramentas de monitoramento de mídias sociais

Já são mais de 10 anos de ferramentas de monitoramento de mídias sociais como Sysomos, Brandwatch, Sprinklr e outras. São representantes de um complexo mercado que reuniu disciplinas e áreas como pesquisa de mercado, publicidade, tecnologia da informação e big data. Pude acompanhar (e impactar um pouco) o desenvolvimento do mix de ferramentas disponíveis aos brasileiros. Reuni um pouco desse histórico e debate, do ponto de vista da pesquisa sobre inovação, em artigo recém-publicado na Revista Animus da UFSM:  Inovação em Software as a Service: funcionalidades em ferramentas de monitoramento de mídias sociais.

O objetivo foi descrever o lançamento de inovação incremental em softwares de monitoramento de mídias sociais. A tática, típica de produtos SaaS (software as a service) vai ao encontro do conceito de beta perpétuo, característico das mídias sociais e web 2.0. Como estudo de caso, trazemos a referência ao lançamento de módulos de análise de redes baseadas em grafos em 4 fornecedoras de serviço: Sysomos, Pulsar, Digimind e V-Tracker. Propõe-se a relevância da descrição e visibilidade destes atores organizacionais, sobretudo como atores condicionantes dos ambientes interacionais online a partir das relações entre inovação e particularidades da comunicação digital.

Leia em https://periodicos.ufsm.br/animus/article/view/25274

Thickening no monitoramento e etnografia em mídias sociais

[Publiquei originalmente no blog do IBPAD – confira lá este e outros textos meus e dos demais professores]

Iniciando a série de postagens sobre capítulos do livro Handbook of Social Media Research Methods, vamos falar de um dos textos dedicados à pesquisa qualitativa que usa, deliberadamente, o termo small data em seu título. Merece ser o primeiro também para chamar atenção para os procedimentos metodológicos necessários em qualquer pesquisa e monitoramento de mídias sociais – que muitas vezes são esquecidos por ansiosos que perseguem os novos termos da onda.

Small Data, Thick Data: Thickening Strategies for Trace-based Social Media Research foi escrito por Guillaume Latzko-Toth, Claudine Bonneau e Mélaine Millette, pesquisadores da Université Laval e Université du Québec à Montréal – ambas do Canadá. O objetivo do capítulo é ir além da infrutífera cisão entre quanti-quali ou big-small data, buscando reduzir o “fôlego” dos dados (breadth) em prol de sua profundidade – ou thickening – engrossamento.

Os autores explicam que o termo se assimila a ideias de thick data do Geertz (1973) ou rich data do Becker (1970). O conceito de thickening usado no capítulo vem de Tricia Wang

“Thick data é o oposto de ‘Big Data’; é a cola pegajosa que é difícil de quantificar – emoções, estórias, visões de mundo – o que se perde no processo de normalização, padronização, definição e clustering que torna os datasets massivos analisáveis por computadores” (WANG, 2016: online)

Assim, a ideia de thick data se aproxima das ideias de etnografia online e netnografia (Hine, 2015; Kozinets, 2010). Ao definir small data, os autores enfatizam a ideia de manejabilidade (manageability): uma quantidade de pontos de dados que é pequena demais para ser representativa no sentido estatístico e pequena o suficiente para ser gerenciada por um time pequeno de analistas humanos. A rigor, trata-se da grande maioria dos casos de estudos de dados em mídias sociais em empresas e agências.

Tabela por Tricia Wang

São três camadas essenciais para o engrossamento dos dados: uma camada de informação contextual, que dá conta das affordances técnicas e convenções culturais que dão forma às práticas online; uma camada de “descrições grossas” sobre as práticas sendo estudas, os produtos sociais a partir das perspectivas dos vários atores envolvidos; e uma camada de entendimento dos significados das experiências sendo estudadas – incluindo a interpretação dos próprios envolvidos.

A partir desse entendimento, os autores propõem três tipos de estratégias de data thickening: entrevista baseada em rastros e traços nas mídias sociais; coleta manual de dados; e observação ágil de longa duração.

 

Entrevista baseada em rastros e traços nas mídias sociais – Trace Interview

Aqui a ideia é convidar os participantes/sujeitos de pesquisa a refletir sobre seus próprios dados nas mídias sociais. Usando aplicativos de análise de informação social disponíveis largamente como Twitonomy, Tweetstats, Sociograph, Digital Footprints ou outros, o entrevistado pode se confrontar com seus próprios padrões de interação ou dados resgatados para refletir e falar sobre suas práticas online.

A utilização de sociogramas simples – criados de forma mista analógica e digital é um recurso comum, como mostrou Elizabeth Dubois em seu metodologia, citada pelos autores:

Coleta Manual de Dados

Demonizar a coleta manual de dados fez com que muitos pesquisadores e analistas confiassem demais na coleta baseada em palavras-chave, deixando de lado o potencial de se estudar elementos para além do texto, por exemplo. Escolha de imagem de avatares e “capas” e a posterir análise de seus elementos, muito úteis para a construção de personas – é um exemplo de coleta manual relevante.

Mesmo em termos de publicações – tweets, postagens, comentários – , a coleta manual a partir da navegação do pesquisador, usando de conceitos de bricolagem e serendipidade, pode expandir o horizonte e quebrar com os limites consciente e inconscientemente impostos pelo escopo do analista.

 

Observação ágil de longa duração – Agile long-term online observation

Por fim, com o conceito de observação ágil de longa duração, os autores vão tratar da necessidade de seguir os sujeitos de pesquisa através de diversas comunidades e plataformas. A agilidade é essencial para transformar a observação contínua dos fenômenos e interações sociais em novos escopos de pesquisa, configuração de ferramenta e registros de dados. As menções a eventos exógenos, conteúdos e memes em outras plataformas são pistas para o pesquisador encontrar novas referências e caminhos a percorrer para o entendimento das comunidades sendo estudadas.

A seção seguinte do capítulo traz estudos de caso de cada uma das estratégias citadas acima. Para as entrevistas baseadas em traços, os pesquisadores relatam como os participantes descreveram as pessoas e relacionamentos em suas timelines – com várias informações que não seriam descobertas por um pesquisador isolado daquele contexto social. Para a segunda estratégia, os autores falam sobre pesquisa em torno do fenômeno Working Out Loud (relatos do cotidiano de trabalho através de tweets). O monitoramento de palavras-chave foi o passo inicial para, em seguida, a coleta manual permitir registrar o contexto de publicação de cada tweet, para cada usuário. Finalmente, um estudo sobre a comunidade francófila do Canadá foi objeto do terceiro relato de caso, resgatando o mapeamento realizado pelos pesquisadores através da metodologia de observação ágil de longa duração.

Os autores concluem o capítulo sublinhando três características das metodologias e casos estudados: contextualidade, temporalidade e flexibilidade. O entusiasmo com os métodos digitais de pesquisa não podem se restringir a suas capacidades de automatização, aplicação de algoritmos e procedimentos padronizados. Aquelas características da thick data só poderão ser alcançadas com olhares qualitativos de pesquisadores imersos em seus objetos de pesquisa.

 

Referências 

Becker, H. S. (1970) Sociological Work: Method and Substance. New Brunswick, NJ: Transaction Books

Dubois, E. and Ford, H. (2015) ‘Trace interviews: An actor-centered approach’, International Journal of Communication, 9(25): 2067–2091.

Geertz, C. (1973) Interpretation of Cultures: Selected essays. New York: Basic Books.

Hine, C. (2015) Ethnography for the Internet: Embedded, Embodied and Everyday. London: Bloomsbury Publishing.

Kozinets, R.V. (2010) Netnography: Doing Ethnographic Research Online. London: Sage.

Latzko-Toth, G., Bonneau, C. et Millette, M. (2017). Small data, thick data : thickening strategies in trace-based social media research. In: A. Quan-Haase et L. Sloan (dir.). The SAGE handbook of social media research methods (p. 199–214). Thousand Oaks, CA : Sage Publications.

Wang, T. (2016, January 20) ‘Why Big Data Needs Thick Data’, Ethnography Matters (Medium channel) (https://medium.com/ethnography-matters/why-big-data-needs-thick-data-b4b3e75e3d7#.y9plmare1)

Curso de Monitoramento de Mídias Sociais no Rio de Janeiro

Nos dias 11 e 18 de março acontecerá a primeira edição do curso de Monitoramento de Mídias Sociais do IBPAD no Rio de Janeiro. Com o conteúdo que aprimoramos e atualizamos desde 2010, o Wesley Muniz (Gerente de BI no Bradesco) e eu falaremos de escolha de ferramentas, preparação de briefing, planejamento da pesquisa, critérios de sentimento, construção de categorias e tags e, sobretudo, muitas aplicações.

A programação engloba os itens abaixo:

  • Mídias Sociais para Compreensão da Sociedade e Consumo
  • Métodos Digitais de Pesquisa
  • O Mercado de Monitoramento de Mídias Sociais
  • Ferramentas de Monitoramento de Mídias Sociais
  • Dados, Informação e Conhecimento
  • Análise de Sentimento
  • Gerando Categorias e Tags de Análise
  • Decompondo Produtos e Serviços
  • Entendendo Demandas de Informação
  • Gerando Hipóteses
  • Técnicas de Regras e Automatização
  • Monitoramento para Planejamento e Conteúdo
  • Cases de Análise de Comportamento
  • Tipos de Entrega de Monitoramento de Mídias Sociais
  • Modelos de Monetização dos Dados e Informações
  • Produzindo o Relatório

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Relatório de Monitoramento – repercussão do documentário Axé

Lara Telles, Roberta Cardoso e Pedro Meirelles publicaram interessante relatório de repercussão nas mídias sociais do documentário Axé, que está sendo exibido nos cinemas. Confira:

Post, Mine, Repeat: livro de Helen Kennedy (@hmtk) estuda o uso cotidiano dos dados sociais digitais

post-mine-repeat-helen-kennedyAlgumas ferramentas de monitoramento de mídias sociais líderes mundialmente, como Sysomos e Brandwatch, nasceram em 2006, 2007. Ou seja, sem sequer contar práticas anteriores de estudo mercadológico das conversas nas mídias sociais, temos ao menos 10 anos deste mercado. Tornou-se cotidiano, ordinário. Mesmo grandes agências de publicidade, tipicamente retardatárias em inovação, criaram setores internos de monitoramento de mídias sociais, social listeningsocial business intelligencesocial big data ou qualquer reinvenção de anglicismo em moda.

Além de se estudar limites e possibilidades tecnológicas e metodológicas do campo, urge estudar como a prática de mineração e análise de dados sociais digitais se configurou como um mercado próprio que engendra atividades e gera impacto sobre as pessoas.  Helen Kennedy, professora da Universidade de Sheffield, publicou em 2016 o livro Post, Mine, Repeat: Social Media Data Mining Becomes Ordinary com este objetivo.

Os três primeiros capítulos da publicação buscam explicar como a mineração de dados em mídias sociais se tornou cotidiana, ordinária; a importância de estudar como estes dados são construídos e impactam a sociedade; e o que deve nos preocupar sobre a mineração de dados em mídias sociais.

A primeira preocupação é frequentemente mencionada no discurso popular: privacidade. É comum, em alguns meios, a crítica a usuários de plataformas de mídias sociais por não lerem os Termos de Uso ou ainda, ignorarem a possível coleta de dados. A partir de referências bibliográfica e entrevistas com usuários comuns de mídias sociais, Helen Kennedy explica no livro que há diferentes noções do que constitui privacidade:

there is a distinction between social privacy (controlling which people within their networks get access to their information) and institutional privacy (the mining of personal information by social media platforms and other commercial companies) and that social media users’ concerns about controlling their personal information relate to the former, not the latter (KENNEDY, 2016, p.17)

A segunda grande questão é o potencial de se criar mais e mais discriminação e controle social através dos dados nas mídias sociais. Como já escrevi ao falar do direito ao esquecimento e de escores como o Klout, as informações pervasivas sobre as pessoas são usadas por empresas e governos ao tomar decisões que podem impactar profundamente os indivíduos. De empregos a migração, até perfilização de consumo, a

Social media data mining raises serious questions in relation to rights, liberties and social justice, and the fact that the ‘data delirium’ (van Zoonen 2014) is driven by the agendas of big business and big government should trouble those of us who doubt whether these agendas serve the public interest. (KENNEDY, 2016, p.22)

Persiste em alguns meios a ideia de que dados são objetivos. No atual panorama internacional, no qual startups cospem novos produtos diariamente baseados em “inteligência” artificial com pouca ou nenhuma responsabilidade sobre seus impactos sociais, a ideia de “quantificação de tudo” se torna uma meta. Mas quantificação não é um processo de medir o mundo, mas sim de ordená-lo e gerenciá-lo:

Quantification is a process of managing the world, ordering it, not understanding it: what is lost when numbers dominate are the understandings that qualitative sensibilities help us to generate, (KENNEDY, 2016, p.136)

As preocupações metodológicas compõem a terceira preocupação central do livro e estão diretamente relacionadas à quarta, que trata das novas desigualdades de acesso a estes dados. Plataformas como Facebook reúnem trilhões de pontos de dados diários criados pelos usuários no seu uso cotidiano, mas que só a própria empresa tem acesso. Como alertam diversos pesquisadores nos últimos anos (SAVAGE & BURROWS, 2009; MARRES, 2012) testemunhamos uma redistribuição e realocação dos métodos: novos atores tem acesso exclusivo de uma quantidade nunca antes imaginada de dados – para fins também particulares.

Mas onde está a agência dos atores envolvidos? Quem toma as decisões que moldam as práticas? Kennedy vai observar sobretudo a ação dos trabalhadores deste mercado, dos usuários e o conceito de tecno-agência. A partir desta ideia, discorre sobre como as relações de poder se corporificam nas tecnologias que reproduzem e retroalimentam suas próprias razões de existirem.

Como pesquisa primária para o livro, Kennedy realizou entrevistas, acompanhamento, workshops e produção de relatórios junto a oganizações do setor público e do ramo comercial. O quarto e quinto capítulos, respectivamente, se dedicam a descrever as percepções dos profissionais envolvidos com o monitoramento de mídias sociais. Para estudar as organizações do setor público, Kennedy realizou pesquisa-ação durante 6 meses em duas câmaras municipais e um grupo de museus da Inglaterra. Junto a consultores, explorou junto às equipes destas instituições as possibilidades da mineração de dados em mídias sociais e descreveu as questões, problemas e potencialidades vistas pelas organizações.

No capítulo seguinte, focado no ramo comercial, entrevistou em profundidade 14 profissionais de agências e consultorias especializadas em monitoramento e pesquisa em mídias sociais. A pesquisadora explorou as percepções destes profissionais quanto a suas práticas, limites éticos, noções de privacidade e a dualidade entre benefícios/malefícios para as populações monitoradas. Além de diagnosticar as tentativas de justificação das práticas através de noções limitadas – e não baseadas em fatos – do que os usuários finais acham, percebeu também pouco conhecimento sobre o que efetivamente é feito com os dados, informações e insights depois que os entregam em relatórios.

Esta lacuna de informação fornece o gancho para o sexto capítulo, com o título literal What Happens to Mined Social Media Data? (O que acontece com os dados minerados de mídias sociais?). Também através de entrevistas, a pesquisadora falou com universidades, organizações de mídia, câmaras municipais, museus e ONGs. Entre os conceitos derivados das entrevistas, merece particular destaque a ideia de “Evangelismo de Dados” e o “Fetichismo dos Milhares“, através do qual Kennedy explica como parte dos profissionais entrevistados buscam determinados indicadores não para realizar ações concretas, mas para legitimar suas decisões – independente dos insights possivelmente (e frequentemente ausentes) gerados.

No capítulo seguinte, sobre preocupações dos usuários quanto a estas práticas, a autora oferece uma percepção que tenho observado nos últimos anos sobre o léxico envolvido na área. Segundo Kennedy:

By the time of writing this chapter in 2015, the term ‘social media monitoring’ is much less widely used, perhaps because of the surveillant connotations of the word ‘monitoring’. I use these and other terms (‘insights’, ‘intelligence’, ‘monitoring’, ‘analytics’, ‘data mining’) interchangeably here to reflect company language, conscious that new terms may come into usage in the time between writing and publishing the book. (KENNEDY, 2016, p. 160)

Essa mudança semântica tenta deixar de lado o aspecto vigilantista que está no cerne do mercado de monitoramento de mídias sociais. Kennedy faz uma revisão dos relativamente raros estudos sobre percepção dos usuários quanto a práticas de monitoramento de seus dados e descobre, a partir de grupos focais realizados por sua equipe, que usuários da Inglaterra, Espanha e Noruega possuem ideias bem diversas do que significa “ser monitorado”. De modo geral, a maior parte dos grupos estudados (com exceção dos profissionais de marketing): não sabem das possibilidades concretas de monitoramento de mídias sociais; não conhece os termos de uso das plataformas; e bom número tem uma visão dos limites do monitoramento baseado na ideia de “uso justo” (fairness) dos dados que pode variar muito e, definitivamente, não corresponde ao que plataformas ou analistas fazem.

Nessa relação entre usuários e profissionais, Kennedy fala de uma “flexibilidade interpretativa“:

We might characterise the ethics of commercial social media data mining as being in a state of interpretative flexibility, a term used within Science and Technology Studies (STS) to characterise socio-technical assemblages for which a range of meanings exist, whose definition and use are still under negotiation (KENNEDY, 2016, p. 192)

O oitavo capítulo busca revisar e entender potenciais de se “fazer o bem com os dados”. Inicia com uma excelente revisão do que está sendo feito mundialmente (no mundo anglófilo, na verdade) sobre uso de dados em mídias sociais para pesquisa científica. Em seguida, explora o ativismo de dados e seu estado da arte em projetos proativos e reativos.

Como conclusão, o nono capítulo revisa as novas “relações de dados” na contemporaneidade, onde o desejo pelos números e a dataficação são pervasivas. A quantificação do qualitativo traz em si o risco de transformar relações sociais e de poder em “caixas pretas”:

In datafied times, what was once qualitative is now measured quantitatively, so numbers are desired in relation to aspects of life previously the domain of the qualitative. This quantification of the qualitative should concern us because of what is lost when numbers are assigned such power, when numbers become cultural objects, and take on a new force.  (KENNEDY, 2016, p. 227)

Assim, é preciso seguir os métodos através dos meios na medida em que evoluem e se transformam, como a autora propõe a partir das reflexões do Richard Rogers:

Follow the methods of the medium as they evolve, learn from how the dominant devices treat natively digital objects, and think along with those object treatments and devices so as to recombine or build on top of them. (Rogers 2013, p. 5) (KENNEDY, 2016, p. 289)

Antes de procurar resultados e conclusões definitivas – que nunca as foram -, devemos usar o pensamento sobre métodos para entender a própria indeterminância das plataformas em seu âmago.

social researchers should embrace their under-determinacy.  (KENNEDY, 2016, p. 299)

Referências

KENNEDY, Helen. Post, Mine, Repeat. Ebook: Palgrave Macmillan, 2016.

MARRES, Noortje. The redistribution of methods: on intervention in digital social research, broadly conceived. In: Sociological Review, vol. 60, s. 1, 2012. pp. 139-165.

SAVAGE, Mike; BURROWS, Mike. Some Further Reflections on the Coming Crisis of Empirical Sociology. Sociology, vol. 43, n. 4, 2009. pp. 765–775

ROGERS, Richard. Digital Methods. Londres: The MIT Press, 2013.