A Cultura da Conectividade: uma história crítica das mídias sociais

Não canso de repetir, infelizmente, que o maior problema de grande parte dos analistas ou jornalistas do mercado da comunicação é a falta de atenção à história. Fala-se de “novidades” que não o são, “primeira vez” ou rupturas que não tem nada de novo. São explicitamente repetições ou cópias de coisas que já aconteceram ou, simplesmente, uma nova manifestação de comportamentos, affordances ou tecnologias que nos acompanham há tempos.

the culture of connectivityNa minha já tradicional “lista de livros para ler no ano” (que faço desde 2009), recomendei para 2014 o livro The Culture of Connectivity: a critical history of social media. É um livro de 2013 escrito por Jose van Dijck, pesquisadora de Amsterdam que escreveu também, entre outros trabalhos, Mediated Memories in the Digital Age, inspiração importante para minha dissertação.

Dijck se baseia em duas linhas teóricas para fazer esta história crítica das mídias sociais, a Teoria Ator-Rede e a Economia Política da Comunicação. A primeira, que está em voga e crescimento na comunicação, especialmente em cibercultura, propõe uma quebra ontológica e metodológica na relação entre os homens e seus objetos de estudo. Para a Teoria Ator-Rede, o social não é algo dado, mas construído nas relações entre actantes, sejam humanos ou não-humanos. Não se deve, portanto, usar o “social” para explicar alguma coisa, mas sim “explicar o social” ao se descrever as relações entre as coisas em dinâmicas como mediação, intermediação, pontualização e “abertura de caixa preta”. Quando falamos de mídias sociais, então, temos de abrir seus componentes:

The first [Actor-Network Theory] helps to disassemble microsystems. By taking apart single platforms into their constitutive components, we may combine the perspectives on platforms as techno-cultural constructs and as organized socioeconomic structures. But disassembling platforms is not enough: we also need to reassemble the ecosystem of interoperating platforms in order to recognize which norms and mechanisms undergird the construction of sociality and creativity.

Junto à Teoria Ator-Rede, é necessário também observar as relações de força (como relações econômicas) entre os atores que as compões. Por isto,

Proponents of a political economy approach choose organizational (infra) structures as their main focus: they regard platforms and digital networks as manifestations of power relationships between institutional producers and individual consumers.

A partir destas assunções, o livro vai se debruçar sobre as plataformas Facebook, Twitter, Flickr, YouTube e Wikipedia. A importância de observar as várias plataformas é explicada no trecho abaixo:

All platforms combined constitute what I call the ecosystem of connective media—a system that nourishes and, in turn, is nourished by social and cultural norms that simultaneously evolve in our everyday world. Each microsystem is sensitive to changes in other parts of the ecosystem: if Facebook changes its interface settings, Google reacts by tweaking its artillery of platforms; if participation in Wikipedia should wane, Google’s algorithmic remedies could work wonders. It is important to map convolutions in this first formative stage of connective media’s growth because it may teach us about current and future distribution of powers.

Em cada uma destas plataformas, alguns pontos particulares são observados durante a descrição das suas trajetórias desde a criação até as atuais polêmicas. São observadas a Tecnologia, Usuários, Conteúdo e Forma Cultural, Ownership, Governança, Modelos de Negócio e outros itens relevantes.

Ao tratar do Facebook, por exemplo, Jose van Dijck se debruça muito bem sobre a dualidade entre os conceitos de “connectedness” e “connectivity”. A missão da empresa e como ela se vende enfatiza a “connectivity” e seus valores positivos.

Zuckerberg deploys a sort of newspeak when claiming that technology merely enables or facilitates social activities; however, “making the Web social” in reality means “making sociality technical.” Sociality coded by technology renders people’s activities formal, manageable, and manipulable, enabling platforms to engineer the sociality in people’s everyday routines.

Mas a “connectedness” é o que realmente importa para o Facebook. Tecnologia, normas e modelos de negócio são moldados para que o Facebook se torne um “ponto obrigatório de passagem” no sistema midiático contemporâneo. Quanto mais os usuários estão no Facebook e usando seus recursos como APIs, logins e etc, são mais pontos de dados conectados entre si para gerar possibilidades de perfilização e rentabilizar o negócio publicitário.

Ao tratar do Twitter, um foco passa a ser a construção do quê, afinal de contas, é a plataforma. A evolução ao longo de seus anos mostrou como uma mídia social pode ser reapropriada e co-construída pelos seus usuários. Entre conversação ou fluxo de informação, as diferentes aplicações do Twitter ainda desafiam seus usuários e criadores. É uma plataforma que leva ao máximo a “flexibilidade interpretativa”:

Social constructivists would consider the platform’s development to be a stage of “interpretive flexibility”: a stage when a technology is still in flux and various, sometimes contradictory, interpretations are wagered before stabilization is reached (Bijker 1995; Pinch and Bijker 1984; Doherty, Coombs and Loan-Clarke 2006).

Outro ponto fascinante – e que interessa em especial os leitores deste blog, é o uso do Twitter como um “sensor” da sociedade – e até da natureza.

Researchers tested Twitter’s effectiveness as a “social sensor” for real-time events, such as accidents or earthquakes, which could be measured almost instantly by tracking the tagged trends on Twitter (Sakaki, Okazaki, and Matsuo 2010). In addition, academics examined Twitter’s potential as an instrument for “sentiment analysis” and “opinion mining” (Diakopoulos and Shamma 2010; Pak and Paroubek 2010) and for measuring the public mood with the help of “real-time analytics” (Bollen, Mao, and Pepe 2010).

Sobre o YouTube, a dicotomia “mídia de massa” e “mídia alternativa” é descrita, pois foi a primeira chave interpretativa durante a popularização da plataforma. Mas, ao longo do tempo, com pressões econômicas (não só de organizações, mas dos próprios usuários) somadas a desenvolvimentos tecnológicos, que fazem o YouTube hoje ser tão veloz e bem definido quanto TV tradicional, hoje o YouTube reproduz os sistemas midiáticos audiovisuais. Com características particulares, é claro, mas a ideia de “mídia alternativa” é minoritária hoje.

Ao falar do Flickr, o livro me apresentou vários comportamentos em sua história que eu não conhecia, por ser uma plataforma pouco utilizada no Brasil. O capítulo gira especialmente em torno dos conflitos dos diversos tipos de usuários – fotógrafos profissionais e amadores entre os mais engajados – com a definição do que é o Flickr e suas funcionalidades e regras quando foi comprado pelo Yahoo.

O capítulo sobre Wikipedia discute a colaboração e as lutas em torno de construções de consenso. Como cada artigo é uma produção de muitas mãos, a auto-regulação entre editores e usuários comuns força os limites entre democracia e burocracia, para manter a plataforma fiel a seus objetivos de abertura, confiabilidade e imparcialidade. Também é particularmente interessante o papel dos robôs que criam e editam artigos de forma automatizada: alguns deles superam a qualidade de editores humanos, avaliados em testes cegos.

Dijck também trata da reformulação da pesquisa acadêmica atual que, hoje, tem enormes possibilidades com as mídias sociais, mas que não podem ser aproveitadas pela academia tradicional, uma vez que as massas de dados em tempo real sobre a sociedade estão, em grande parte, nas mãos destas plataformas (recomendo ver também Manovich e Marres sobre o tema).

Connective media companies have an unfair competitive edge over (public) researchers when it comes to the availability and accessibility of Big Data for the assessment and interpretation of social and other trends, which is key to the production of knowledge. It is imaginable that scientists in the future will be dependent on commercial processing firms for obtaining access to social data.

Por fim, entre as conclusões, Dijck se posiciona sobre o velho debate em torno da computação social:

The ecosystem of connective media does not reflect social norms; interconnected platforms engineer sociality, using real-life processes of normative behavior (peer pressure) as a model for and an object of manipulation (popularity ranking).

Em resumo, é um livro necessário para profissionais e estudiosos das mídias sociais, especialmente para aqueles que teimam em não “olhar para trás“.

Entrevista com Stephen Rappaport, autor de Listen First! e Digital Metrics Field Guide

Autor de Listen First, bom livro sobre monitoramento de mídias sociais, Stephen Rappaport acaba de lançar Digital Metrics Field Guide. Com o apoio da Advertising Research Foundation (ARF), o livro é um verdadeiro tomo de 322 páginas, com a definição de mais de 100 métricas. Além de autor e consultor, Rappaport é o Head of Knowledge Center da ARF. Conversei com ele sobre este novo lançamento e sobre métricas digitais e de mídias sociais. Algumas recomendações vão contra o lugar-comum do que se fala sobre métricas hoje. Confira:

 

stephen rappaport

Tarcízio Silva: você pode falar um pouco sobre a motivação para o livro?
Stephen Rappaport: todas as pessoas engajadas em marketing, mídia e publicidade sabem o quão importante a mensuração é. Entretanto, a abundância de métricas digitais cria incerteza sobre quais medidas usar e porquê, desafiando até mesmo as marcas mais sofisticadas a avaliar os impactos de suas iniciativas digitais com confiança. Substituir esta incerteza com conhecimento e clareza parece ser urgente, especialmente para aqueles de nós que usam métricas, mas não são analistas de dados ou especialistas em estatística.


TS: Como o Field Guide ajuda as pessoas a encontrar as métricas corretas?
SR: Como os melhores guias para pássaros ou árvores, The Digital Metrics Field Guide contribui ao organizar uma vasta quantidade de conhecimento em categorias e características que ajudam a identificar e aprender sobre métricas, do jeito que aprendemos sobre um beija-flor-de-pescoço-vermelho ou uma árvore de pau brasil. O Field Guide oferece a informação essencial: nome da métrica, autoridade consultada, definição, cálculo e notas técnicas, como quando contar redirecionamentos. Mas o contexto em torno de cada métrica a traz à vida. Primeiro, enunciamos a questão que cada métrica responde e provemos “notas de campo” numa seção chamada ARF Comments. Estes comentários são mini-ensaios que revisam o que é conhecido sobre uma métrica, a partir de 2 a 5 estudos ou opiniões reconhecidas, e provê orientação valiosa para uso e aplicação daquela métrica.

Veja o exemplo do “Like”. A maioria dos estrategistas de mídias sociais recomenda às marcas aumentar seus Likes. Mas este conselho se aplica em todas circunstâncias? Pesquisa mostra que pessoas que dão Like são consumidores leais ou em procura de uma oferta ou cupom. Se a Marca X quer investir em crescimento de clientes, uma estratégia de “likes” faz sentido? De acordo com pesquisas, a resposta é “não”. Se a Marca X persegue esta estratégica, provavelmente vai ganhar volume, mas não o crescimento em novos clientes que estão buscando.

the digital metrics field guide - arf

Metadados sobre as métricas oferecem contexto adicional para todos os tipos de leitores. Aqueles em busca de aprender quais métricas servem para efetividade de anúncios, engajamento ou e-comerce, por exemplo, vão encontrá-las organizadas deste modo. Profissionais de marketing interessados em mapear métricas para processos de marketing podem localizar as métricas em um ou mais estágios: capturar, conectar, aproximar ou manter. Esta progressão de estágios reflete uma abordagem uma abordagem construtiva apropriada para o digital, para além do funil clássico. Para pesquisadores de mídia, métricas são categorizadas por canal – web, social, mobile, email e por tipo de mídia: paga, própria e espontânea. Asssim como encontrar um pássaro por sua cor, bico, formato da asa ou padrão de voo, o desenho do Field Guide procura ajudar todos os leitores a identificar as métricas corretas, seja qual for seu interesse.

 

E a relação entre análise estratégica e métricas?
SR:  Parte da pesquisa para o livro envolveu analisar cases vencedores de prêmios com um componente digital forte. A maioria das métricas reportadas são táticas, não estratégicas. Campanhas usando Youtube computaram os números de visualizações, plays ou visualização completa, por exemplo. Para campanhas com downloads, se mediu o número de downloads. Com formulários, o número de submissões, e assim por diante. Estas métricas “de vaidade” (vanity metrics) são bonitas, mas elas não medem o progresso ou realização dos objetivos estratégicos.

Isto me intrigou. Perguntei-me porque tantas marcas “top de linha” otimizaram suas campanhas para as métricas que as plataformas oferecem. Depois de coçar bastante a cabeça, percebi que as métricas digitais reportadas por plataformas servem para medir a plataforma, não os objetivos da marca. Então, quando uma plataforma diz que funciona por promover compartilhamento e engajamento, ela oferece medidas em torno de atividades de compartilhamento e engajamento. A mensagem implícita é que, para ter sucesso em uma plataforma específica, a Marca X precisa otimizar para suas métricas.

Mas isto não funciona do jeito que as plataformas propõem. O estudo sobre o Facebook que expôs usuários a anúncios no Facebook e cruzou com dados de compra mostrou que 99% dos anúncios não foram clicados. O Facebook ainda promove interação e engajamento, mas modificou seu modelo de negócio para enfatizar vender à publicitários a ideia de que a publicidade no Facebook funciona como publicidade tradicicional: que o foco deveria ser alcance e frequência.

 

TS: Como os analistas podem implementar métricas efetivas, consistentes e confiáveis em mídias sociais? Quais são as etapas básicas?
SR: Marcas podem adotar uma abordagem que traga disciplina e estabilidade para a mensuração digital enquanto garante que marcas otimizem suas metas e utilizem métricas de plataforma sabiamente.  É bem direto. Primeiro, estabelecer seu objetivo. Segundo, desenvolver uma hipótese ou teoria de como a iniciativa digital deve trabalhar para sua marca. Terceiro, desenvolver um framework de mensuração. Por fim, selecionar métricas que se relacionem à teoria e encaixá-las em seu framework.

Veja o exemplo de uma marca de produtos embalados que procurava vender através de social. A teoria era: advocacia leva à vendas. Maiores níveis de advocacia levaria a maiores volumes de venda. Advocacia resulta de envolvimento do consumidor. O framework de mensuração era composto de quatro estágios progressivos de envolvimento do consumidor: consciência, participação, engajamento e advocacia. Para cada nível eles definiram o termo operacionalmente. Para ilustrar, Advocacia era definido como o meio pelo qual o consumidor é comprometido com a marca e fala (de forma não solicitada) pela marca para outros consumidores. A partir daí eles consideraram uma grande quantidade de medidas, eventualmente selecionando três: o número de recomendações sociais aos amigos; o net promoter score; e o conteúdo positivo gerado pelos usuários sobre a marca.

Você pode concordar ou discordar da teoria, framework e escolhas de métricas deles, mas o ponto importante é que a abordagem funcionou para eles. Ofereceu um modelo consistente de mensuração, permitindo-os interpretar as métricas ao longo do tempo, compartilhar suas descobertas com colegas e tomar ações para melhorar a performance da estratégia.

TS: Stephen, nesta perspectiva, qual o papel das associações de mercado, como a ARF, na padronização das métricas?
SR: É um papel muito importante. Muitas associações procuram padronizar métricas para promover definições comuns, para trazer consistência a práticas de negócios e para encorajar o desenvolvimento do mercado. O Field Guide não procurou criar definições padrões para todas associações adotarem, mas reportar definições que existem e identificar pontos em comum e diferenças. A ARF contribui nos esforços de padronização, com este livro representando o atual estado de conhecimento e ponto de partida.

Você escreveu sobre a mudança Technology-centric metrics para as Human-centric metrics. Isto significa uma relação mais forte entre mensuração de performance e métodos qualitativos como pesquisa e monitoramento?
SR: Sim. Não faz muito tempo que a audiência da televisão americana era medida ao nível das residências através de 5.000 aparelhos da Nielsen. O rating da época, então, era “Residências vendo TV” ou HUT (households using television). A mensuração hoje é muito, muito diferente. Hoje medimos o que as pessoas fazem, dizem e sentem. Isto significa que estamos mudando de entender o “quê” as pessoas estão fazendo para o “porquê” estão fazendo. Monitoramento (listening) e outros modos de pesquisa qualitativa podem ser muito úteis aqui, uma vez que “estamos ouvindo com o terceiro ouvido”, o que significa ouvir para as pessoas como pessoas e não impor nossa realidade à elas. Isto não é fácil para muitas marcas porque alguns de nós interessados em marketing, mídia e publicidade ainda acreditamos que nosso objetivo é persuadir consumidores a fazer as coisas que queremos que façam, quando queremos que façam. Mas quando pensamos sobre isto, a nossa próxima fronteira não é tecnológica, mas sim ajudar a marcas compreender as pessoas e servi-las através do marketing, mídia e publicidade. Nossa próxima fronteira é o humanismo.

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Evolução dos Centros de Comando de Mídias Sociais

Já há 05 anos surgiram os grandes cases dos “social media command centers”, como os da Dell e Gatorade. A Susan Etlinger, do Altimeter Group, conversou com MasterCard, eBay e Wells Fargo Bank para analisar a fundo os seus centros de comando de mídias sociais.

Como é costume nos trabalhos da Altimeter, os insights gerados são bem interessantes. Em primeiro lugar, o esquema dos papéis centrais no mercado de mídias sociais entre 2006 e 2014 é uma precisa síntese. Se em 2006 o foco era engajar audiências em torno de comunidades, em 2014, com grandes públicos em rede, o foco é compreendê-los e gerar insights acionáveis.

estágios mídias sociais

Para Etlinger, são cinco as principais aplicações dos centros de comandos: Ouvir, Engajar, Publicar, Analisar, Encaminhamento & Triagem. Esta última aplicação é menos comum ao se falar de mídias sociais e monitoramento, mas cada vez mais importante: se estamos falando de milhares e milhões de menções, é importante que estas cheguem o mais rápido e precisamente possível às pessoas certas.

usos dos centros de comando de mídias sociais

No estudo de caso da MasterCard, um trecho merece destaque: “O time também possui um respeito forte pelo volume e complexidade que dados digitais e sociais apresentam. Como resultado, existe uma tremanda necessidade de priorizar os tipos de questões que geram os melhores insights possíveis. ‘Os dados são tão bons quanto as perguntas que você faz’, diz Marcy Cohen (VP, Senior Business Leader).” É sempre importante retornar a este ponto: saber fazer as perguntas corretas em um monitoramento é a parte do trabalho mais importante, pois vai definir tecnologias, palavras-chave, visualizações, modos de apresentação e, principalmente, o que você tentará responder.

A eBay, que recebe 80 mil (!) menções por dia, mais de 29 milhões por ano, possui uma equipe de mídias sociais de 12 pessoas  e mais 5 para atendimento ao consumidor. Um dos grandes objetivos é centralizar o fluxo de dados em um sistema (para gerar Consistência), mas que seja distribuído pelos setores da organização. “Se eu pudesse andar pela empresa e ver centros de comando mostrando conversações dos clientes relevantes aos departamentos, seria ótimo, especialmente se estes centros de comando estiverem conectados à nossos próprios dados”, disse John Bodine, Senior Manager de Social Content e Insights.

Para o banco Well Fargo as preocupações são, sobretudo, de segurança e cuidado, como seria de se imaginar. Para Brown, “Precisamos cuidadosa e metodicamente fazer as coisas do jeito certo, com treinamento para evitar erros. Não estamos competindo com outros bancos, estamos competindo com a Amazon”

Como recomendações, Susan Etlinger resume os seguintes pontos:

  • Reduzir a complexidade dos dados sociais
  • Extrair significado em escala
  • Direcionar apropriadamente e manter trilha para auditoria
  • Ver os dados em contextos de CRM e outros sistemas e dados do negócio
  • Facilitar entrega programática e relevante de conteúdo