12 Livros para o profissional de comunicação ler em 2014 – parte 1

E chegamos ao quinto ano de dicas de livros. Assim como fiz para 2010, 2011, 2012 e 2013, publicarei 4 posts com 3 dicas de livros cada. A proposta é oferecer um livro para cada mês de 2014. Desta vez, ampliando o escopo para profissionais de comunicação como um todo, e não só mídias sociais. Então, vamos começar? Neste primeiro post, dicas de três livros sobre análise de pesquisa, conteúdo e métodos de descoberta. A comunicação tem a particularidade de ser extremamente analisável, especialmente em tempos digitais.

pesquisa qualitativaO livro Pesquisa Qualitativa com Texto, Imagem e Som é uma das coletâneas mais referenciadas em pesquisa qualitativa para comunicação. Organizado por Martin W. Bauer e George Gaskell, traz 19 capítulos divididos em três seções: “Construindo um corpus de pesquisa”, “Enfoques analíticos para texto, imagem e som”, “O Auxílio do computador” e “Questões de boa prática”. São textos sobre planejamento, condução, execução e análise de diferentes tipos de entrevistas, análise documental de texto, discurso, imagens, música e vídeos, além de reflexões guiadoras sobre o ato de pesquisar e tirar conclusões sobre a pesquisa.

Por exemplo, no primeiro capítulo, Qualidade, quantidade e interesses do conhecimento, os autores oferecem uma introdução sobre pesquisa, combatem a falácia da oposição quantitativo x qualitativo e discutem o interesse do conhecimento a partir de Habermas.

análise de conteúdoAnálise de Conteúdo, de Laurence Bardin, é um guia de como realizar análise de texto e linguagem, descrevendo as principais metodologias como análise de frequência, análise categorial, análise proposicional, de relações e outras.

Em tempos digitais, de monitoramento de mídias sociais e conversações, conhecer a análise de conteúdo é um grande diferencial para o profissional de comunicação. Os dados textuais são abundantes, mas extrair informações deles não é algo tão simples assim. Bardin nos oferece contextualização ao tratar de história e teoria da análise de conteúdo nas primeiras 50 páginas e logo vai à Prática, título da segunda parte, que apresenta quatro estudos de caso. O restante do livro mostra como fazer: em Método e Técnicas, terceira e quarta partes, são apresentados um passo-a-passo e detalhametno sobre os tipos diferentes de análise.

methods of discoveryPor fim, Methods of Discovery: Heuristic for the Social Sciences, é um clássico livro do professor Andrew Abbott, da Universidade de Chicago. O objetivo do livro é oferecer a estudantes e pesquisadores métodos heurísticos de gerar bons problemas e questões de pesquisa, balanceando rigor e imaginação. Em suas palavras, “Ciência é uma conversa entre rigor e imaginação. O que uma propõr, a outra avalia. Cada avaliação leva a novas proposição e assim por diante”.

Com isto em mente, o primeiro capítulo do livro fala de “Explicação” (Explanation). Abbott discorre sobre ciência e programas explicativos, através da descrição dos principais métodos das ciências sociais, como etnografia, narrativa histórica, análise causal, comparação de casos e formalização, assim como suas diferenças quanto a coleta, análise de dados e escopo de observação.

explanatory program - andrew abbott

Depois da fantástica abertura, o capítulo 2 trata dos Principais Debates e Práticas Metodológicas nas ciências sociais, a partir dos principais pólos como análise x narração, realismo x construtivismo, conflito x consenso etc. Os métodos e suas críticas uns aos outros também são abordados: os próprios argumentos usados pelos adeptos de cada método são destrinchados e exibidos como heurísticas úteis para problematizar ideias e questões. O capítulo seguinte é uma Introdução à Heurística, baseado nas proposições de Aristóteles, Kant, Burke e Morris. Os esquemas de pensamento propostos por cada um deles são oferecidos como heurísticas introdutórias a geração de questões de pesquisa. O capítulo cinco fala de heurísticas descritivas e narrativas, como mudança de contexto ou contrafactuais. O capítulo seis, por fim, retoma os pólos apresentados no segundo capítulo, mostrando como muito do que é produzido em ciência social é “fractal”: recortes dos pólos dentro das divisões e cisões anteriormente estabelecidas (como pensar a contextualidade x acontextualidade dentro de uma linha de pensamento já vista como contextualista).

Em breve, outros três posts com mais nove livros para seu 2014.

 

Social Analytics Summit – últimos dias para inscrição

Até o dia 22/11 ainda é possível realizar a inscrição no Social Analytics Summit, conferência sobre métricas e monitoramento de mídias sociais. Com curadoria minha e de Marcelo Coutinho, o evento trará relevantes palestras e debates com alguns dos profissionais mais experientes do país. Para apresentar a área, a mesa Inteligência nas Agências trará Daniele Dias, da Riot, Natália Traldi, da AgênciaClick, e Armando Neto, da DM9DDB, contanto como os setores de inteligência surgiram em suas agências.

Em Definições e Padrões de Métricas de Mídias Sociais no Brasil Luana Baio (dp6 e IAB) dividirá o palco com Flavio Ferrari (ex-Ibope e atual Qual Canal) para discutir se e como, afinal, serão definidas padronizações de métricas em mídias sociais no país. Em âmbito internacional temos grandes iniciativas do tipo, mas qual o estado disto no Brasil?

social analytics summit - palestrantesMensuração e Inteligência em Mídias Sociais: os clientes contam o que querem promete agitar o evento. Douglas Costa (Netshoes), Chiara Martini (Heineken) e Fabricio Guimarães (Philips) trarão a visão dos clientes sobre mensuração e inteligência em mídias sociais. O que estas três empresas realmente precisam na área? Como estão demandando serviços? Estas e outras perguntas recorrentes prometem ser respondidas no evento.

social analytics summit - palestrantes 2

 

Somarão-se a estas três discussões estratégias sobre o mercado palestras sobre tendências tecnológicas fortíssimas. Big Data: Veracidade e Valor, Dashboards de Mídias SociaisAtribuição Multicanal apontarão caminhos que podem ser seguidos para a ligação entre a comunicação e resultados, através das tecnologias.

Por fim, análises inovadoras na área com o apoio de métodos como social network analysisfocus groupetnografia digital fecharão o evento. Em palestra com o tema Social Network Analysis – Análise das Redes Sociais (de verdade!), Marcelo Coutinho demonstrará um tipo de análise que não é nada nova (remonta ao início do século XX), mas é pouco usada ainda em mídias sociais. E a mesa Pós-Demografia: entendendo e perfilizando o público nas mídias sociais trará cases de estudos de comportamento e perfis de consumidores, apresentados por Matheus Machado (Gauge) e Tatiana Tosi (Plugged Research), mediados por Juliana Ohashi (Ogilvy).

social analytics summit - palestrantes 3

O Social Analytics Summit será um interessante espaço de interlocução de profissionais ávidos por aproveitar cada dado, rastro e traço nas mídias sociais. Se você ainda não se inscreveu, uma mãozinha: usando o código de desconto sam2013tarcizio é possível economizar um pouco.

Acontecerá na Faculdade Casper Líbero (Av. Paulista), no dia 23 de novembro a partir das 08:00hrs. É isto. Te vejo lá?

O que se esconde por trás de uma nuvem de palavras?

Nuvem de palavras, word cloud ou tag cloud são vários termos utilizados para um tipo de visualização, assim como os grafos, bem própria da era digital, que democratizou uma série de ferramentas e capacidades analíticas para a pessoa comum. “Brincar com dados” é hoje uma atividade cultural tão fácil quanto qualquer outra na internet e, no caso das nuvens de palavras, algo que pode ser feito imediatamente através de sites como Wordle.

Apesar desta simplicidade de utilização, as nuvens de palavras e nuvens de tags escondem minúcias e fatos interessantes por trás de seu uso corriqueiro no nosso mercado de análise e apresentação de dados. Então, vamos lá: o que se esconde por trás de uma nuvem de palavras?

aladdin sane word cloudNuvens de palavras: como funcionam?
Em uma visualização do tipo, cada palavra tem seu tamanho regido pela relevância em determinado corpus de texto. Geralmente se trata de contagem simples das ocorrências de determinada palavra no texto. Uma palavra citada 276 vezes vai ter um tamanho proporcionalmente maior do que uma palavra citada 154 vezes. Ao lado, por exemplo, uma nuvem de palavras criada a partir da música “Aladdin Sane” do David Bowie.

O que fazer com nuvens de palavras?
O grande motivador da popularidade das nuvens de palavras para o público geral foi sua utilização desenfreada como recurso navegacional em blogs durante os anos 2000. Adicionar uma nuvem de palavras com as principais categorias ou tags do blog no sidebar era praticamente obrigatório durante um período. Eu enfatizaria o seu poder em três pilares:

  • Recurso Navegacional: então, o modo pelo qual podemos clicar em palavras ou tags para irmos direto a textos relativos a estas categorias e/ou com as determinadas palavras possui simplicidade intuitiva. O digital permite criar índices onomásticos de qualquer volume de textos e, considerando a pouca atenção e tempo que temos, a nuvem de palavras com a quantificação visual linkada é eficaz.
  • Método Heurístico de Análise: uma palavra repetida várias vezes o é por algum motivo. Nuvens de palavras são, então, um método heurístico de análise. Por si só não vão resolver um problema ou responder a uma questão de pesquisa, mas apontam caminhos para o quê se observar em um texto ou, mais importante ainda, em um grupo de textos. Os aplicativos que fazem nuvem de palavras via Twitter são reveladores por causa disto. Afinal de contas, um #trendingtopic no Twitter tem a mesma raiz de apontamento de relevância que uma nuvem de palavras.
  • Apresentação e Visualização de Dados: apresentar, de forma hiper resumida, um dado sobre texto(s) ou conversações através de nuvem de palavras tornou-se padrão. Clientes hoje pedem o recurso pois podem vislumbrar imediatamente os termos mais comuns.

Word Cloud, Tag Cloud, Nuvem de Palavras ou Nuvem de Tags?

A rigor, são utilizados de forma intercambiável, mas recomendo usar o termo tag cloud / nuvem de tags para visualizações que tratam de palavras bem definidas enquanto “tags” mesmo. Ou seja, marcações mais gerais, relacionadas a um sistema de classificação ou identificação criado pelos emissores (por exemplo, o uso de #hashtags) ou criado pelo analista (por exemplo, categorias de um monitoramento). Por outro lado, nuvens de palavras ou word clouds são termos para a visualização quantificada do número de ocorrência das palavras (ao invés das “categorias” ou “marcadores” no caso de tags).

Nuvens de palavras representam um novo tipo de visualização
Em seu clássico artigo “What is Visualization”, Lev Manovich explica que visualização de dados, historicamente, sempre envolveu a redução. Ao invés de mostrarmos uma lista com cinco mil respostas a uma survey, transformamos essa lista em um gráfico como um histograma, mostrando a distribuição das respostas. Ou seja, uma redução. Esta redução envolve transformar um dado em outro formato visual: o volume de respostas a cada pergunta, por exemplo, se é traduzido/reduzido em tamanho de colunas.

Mas quando falamos de texto e de nuvens de palavras, estamos falando de uma visualização direta. Utilizamos o mesmo objeto medido (palavras) para representar as relações entre o que estamos medindo (palavras!). Este tipo de visualização direta tem ocorrências muito mais elaboradas como o Cinema Redux, mas as nuvens de palavras são de longe a mais conhecida. Para ilustrar, imagine que as diferenças entre as visualizações das frequências das palavras mais comuns no início deste post:

histograma x word cloud

Nuvens de palavras? Realmente simples?
Quando falamos de nuvens de palavras (e quando vejo alguns relatórios e infográficos por aí…), parece que a montagem de uma nuvem é algo tão simples quanto abrir a ferramenta, apertar ctrl+c e ctrl+v. Fazer uma nuvem de palavras eficaz é algo bem mais complexo do que isto e devemos ter alguns cuidados, como os listados abaixo.

  • Nuvens de palavras baseadas em monitoramento de mídias sociais (ou baseados em queries): recomenda-se retirar ou relativizar o tamanho da palavra envolvida na query em questão. É óbvio que a palavra estará em todas as unidades de texto (menções), então seu tamanho será muito maior do que as outras palavras, prejudicando a clareza da visualização. Abaixo dois exemplos de nuvem brutas de tags, com e sem as palavras da query buscada.
Tagclouds com e sem query.

Tagclouds com e sem query.

  • Cores e Marcas de Clientes: assim como outros tipos de elementos visuais de um relatório, é mais eficiente utilizar as cores próprias da marca e branding da empresa ou produto do cliente ao se apresentar nuvens de palavras em torno da marca.
  • Simbologia Afetiva das Cores: assim como ocorre com os gráficos de sentimento, pode ser útil mostrar nuvens de palavras segmentadas de acordo com o sentimento atribuído na análise. Neste caso, a simbologia das cores mais básica está relacionada à análise de sentimento: vermelho, verde e laranja para denotar negativo, positivo e neutro. Arbitrárias, mas são codificações consensuais (pelo menos na maioria dos países), então não faça uma nuvem de palavras sobre “elogios de consumidores” usando tons de vermelho.
  • Cores enquanto gradação: a intensidade da cor em cada palavra pode direcionar o olhar, mas ser uma dimensão que não traz dados. Cuidado com as configurações básicas das ferramentas de nuvem de palavras. Não deixe que suas limitações façam uma visualização confusa.
  • Realmente dizem algo? Nem todas nuvens de palavras vão lhe dar informações relevantes. Em alguns casos, a nuvem de palavras vai reproduzir o óbvio ou, ainda, motivar interpretações errôneas. Imagine que você extraiu todas as bios dos seguidores de uma conta Twitter e usa uma nuvem de palavras pra medir e visualizar as mais comuns. Encontrará palavras como “apaixonado/a”, “mundo”, “deus” e outras bem comuns. Mas são termos comuns no Twitter brasileiro como um todo. Contexto e comparações são sempre bem vindos para refinar as interpretações.

 

Onde fazer nuvens de palavras?

  • A Wordle é o software online usado por 9 entre 10 analistas de monitoramento de mídias sociais. Basta copiar e colar um texto, editar as opções, ou ainda ir na seção avançada, e voilà!
  • A Wordcounter conta as palavras de um texto, recurso muitas vezes necessário para se realizar nuvens de palavas customizadas e mais claras no Wordle, por exemplo.
  • Tagxedo permite criar nuvens de palavras com formas abstratas e silhuetas representacionais, como o raio que caiu como uma luva para a letra de Aladdin Sane lá em cima.
  • O projeto Many Eyes permite criar não só nuvens de palavras, mas também outras visualizações de texto como phrase netword tree.
  • Já o portal Tapor é mantido pela Universidade de Alberta e se dedica a manter, investigar e produzir conteúdo e ferramentas de estudo de textos.

 

Nuvem de palavras formam apenas um cubinho de gelo do iceberg de text analytics e análise semântica

Análise semântica, análise de conteúdo e análise de discurso são metodologias amplamente consolidadas nas ciências sociais aplicadas e podem te ajudar a aprofundar bastante as interpretações realizadas. Dois excelentes livros, traduzidos para o português, tratam bastante do tema: Análise de Conteúdo, de Laurence Bardin; e Pesquisa Qualitativa com Imagem, Texto e Som, de Martin Bauer e George Gaskell.

E conheça a história e teoria por trás do popular Wordle no artigo Participatory Visualization with Wordle, Fernanda B. Viégas, Martin Wattenberg e Jonathan Feinberg.

Padronizações Completas de Mensuração em Mídias Sociais: tradução do documento #SMMStandards

No início do mês de junho de 2013 o Conclave #SMMStandards lançou o documento  Complete Social Media Measurement Standards, reunindo os avanços deste grupo de associações, profissionais e empresas na definição de padrões, orientações e melhores práticas para Metodologia, Audiência e Impressões, Engajamento, Influência, Opinião & Advocacia e Impacto & Valor. O documento e anotações sobre o progresso do Conclave podem ser vistos em http://www.smmstandards.com/category/progress-summaries/

Para ajudar a fomentar o debate sobre o tema aqui no Brasil, traduzi o documento, que pode ser visualizado e baixado no meu SlideShare:

[slideshare id=23469462&doc=padronizacoesmensuracaomidiassociais-130625113325-phpapp01&type=d]

Uma das coisas mais interessantes é que, quando compara-se o documento aos resultados da survey com 148 profissionais que fiz em 2011, é fácil identificar como os cinco âmbitos prioritários do Conclave estão presentes nas cinco primeiras posições dos “Tipos de Métricas” utilizadas aqui no país:

Ou seja: está tudo conectado e, na verdade, como era de se esperar, um projeto do tipo na verdade “apenas” consolida as melhores práticas do mercado, distribuídas no dia a dia dos bons profissionais. A alta cúpula por trás do SMM Standards está apenas, no final das contas, consolidando conhecimento que já está distribuído em cada um de nós, nossas agências, nossos artigos, universidades e práticas no dia a dia. As práticas já se auto-regulavam, até certo ponto. Documentos como este podem servir de uma referência comum para que falemos a mesma língua.

O que achou do documento? Necessário para o mercado? Útil para seu trabalho? Reflete as práticas que você já segue, ou propõe outras?

Pontos, Linhas e Métricas #07: explore sua rede no Gmail

[O texto a seguir faz parte de uma série que pode ser visualizada em “Pontos, Linhas e Métricas: introdução à análise estrutural de redes sociais”]

Voltando às postagens da série Pontos, Linhas e Métricas, vou sugerir o primeiro exercício de exploração de redes a partir dos seus próprios dados. Antes de chegarmos aos softwares mais complexos, como NodeXL e Gephi, vou apresentar diversos softwares online de visualização de redes para que vocês possam se habituar a observar os formatos, agrupamentos e relações entre os nós.

Immersion

O projeto Immersion é uma iniciativa do estudante de mestrado no MIT Media Lab Daniel Smilkov (@dsmilkov2) do MIT Media Lab, do pesquisador do grupo Macro Connections do MIT Media Lab Deepak Jagdish (@dj247) e do líder do grupo César Hidalgo (@cesifoti). No site do Macro Connections é possível saber mais e acessar outros projetos do grupo.

Em resumo, o Immersion acessa o histórico do seu Gmail pra coletar os dados de “De”, “Para”, “Cc” e a data de cada email. Assim, a visualização transforma cada email enviado e recebido em uma aresta, onde cada nó representa uma pessoa. As datas permitem a visualização temporal das redes. Ou seja, aqui trata-se de uma rede social ego (centrada no indivíduo) e que pode trazer informações sobre padrões e intensidade da comunicação, via email, do usuário e seus contatos. Um dos principais recursos é a clusterização dos nós (agrupamento dos nós de acordo com suas conexões). Como é explicado no próprio site, trata-se de auto-reflexão, arte, privacidade e estratégia:

“So Immersion is not about one thing. It’s about four. It’s about self-reflection, art, privacy and strategy. It’s about providing users with a number of different perspectives by leveraging on the fact that the web, and emails, are now an important part of our past”.

O vídeo abaixo mostra os bastidores do projeto:

Immersion: Beneath the surface from Deepak Jagdish on Vimeo.

 

Exemplo de Análise

O Immersion, assim como centenas de outros projetos do tipo, é um exemplo do que eu chamo, na minha dissertação, de aplicativos de análise de informações sociais digitais. Hoje, aplicativos como Klout, PeerIndex, TweetStats, You Are What You Like e muitos outros são também utilizados pelas pessoas comuns para entender melhor a si e ao seu contexto social. Afinal de contas, se eu falo muito com uma pessoa através de emails, isto significa a princípio que tenho algum tipo de relação.

Rede 01 – Esta rede corresponde a fase final de meu período de graduação. Observe como os clusters (agrupamentos) são bem próximos, possuem muitas arestas em comum. Os dados estão anonimizados para exibir aqui, mas os maiores nós (o vermelho e o verde na rede abaixo) representam pra mim dois relacionamentos, respectivamente pessoal e profissional, que definem aquele período:

Rede 02 – Esta segunda rede representa a fase de idealização e construção de uma agência. Observem como é ainda mais densa. Os dois maiores nós representam parceiros profissionais e a discrepância em relação aos outros nós são indicadores da prioridade dada, no período, ao projeto:

Rede 03 – Esta fase representa o período de saída da agência e escrita da dissertação. As comunidades de contatos são mais dispersas entre si e bem definidas, pois se multiplicaram. Devido à relativa reclusa e trabalho focado, individual (dissertação), o maior nó é de um relacionamento amoroso. A comunidade azul escura são outros amigos que faziam parte deste círculo social. A comunidade verde tem como maior nó o orientador de mestrado e é composta de outros pesquisadores da pós-graduação.

Os nós vermelhos são de um projeto profissional realizado basicamente através do email. Os nós possuem quase o mesmo tamanho pois foi uma longa discussão através e uma lista de e-mails para a produção de um ebook. Os nós laranjas são os mesmos parceiros profissionais da fase anterior: aqui são menores, numa fase de transição. Os nós marrons representam contatos tanto profissionais quanto pessoais de São Paulo, pois foi uma fase de preparação para a mudança. Os algoritmos de visualização acabam por perceber esta diferença de locais: os clusters acima da metade da figura são de São Paulo, enquanto os de baixo são de Salvador:

Rede 04 – Esta rede representa os primeiros meses em São Paulo. A importância das relações presenciais para os contatos online se confirma: apenas o cluster vermelho e os pequenos nós do cluster marrom (com exceção do maior, também uma ponte) são de Salvador. Os outros clusters são de São Paulo e outras cidades: representam projetos profissionais, grupos de alunos etc. O grupo verde representa novamente a descrição de um ebook. Observe como um dos nós rosa está perto do cluster verde: é um contato profissional que foi responsável por que eu conhecesse o cluster rosa (uma indicação de trabalho). Ou seja, é possível também visualizar a importância estratégica das pessoas enquanto “pontes” sociais.

Rede 05 – por fim, esta rede representa os últimos meses, onde outro redirecionamento pessoal e profissional foi realizado. Os clusters representam pequenos projetos pontuais e grupos de amigos. A grande quantidade de nós isolados é resultado das trocas de e-mails para uma pesquisa em andamento.

Observando os dados de redes sociais extraídos e processados a partir do meu email, realizei uma ação de auto-reflexão sobre meu passado recente. É um tema cada vez mais importante na atualidade, uma vez que mais e mais rastros e traços digitais são armazenados no nosso cotidiano. Em artigo com o José Carlos Ribeiro (RIBEIRO e SILVA, 2012), propusemos o seguinte diagrama para mostrar a dinâmica envolvida em dois tipos de dinâmicas: visualização comparativa e visualização temporal abrangente.

No caso do Immersion, tratamos da segunda: a coleta e apresentação dos dados traz dados e informações sobre padrões de interação que não seriam possíveis de serem analisadas por uma pessoa comum em outros contextos. Além disso, o tipo de visualização estrutural das redes é um tpo de recurso cognitivo também próprio da contemporaneidade: vinte anos atrás seria praticamente impossível a uma pessoa comum visualizar-se deste modo.

 

Exercício

Provavelmente a descrição de minhas redes ficou vaga, devido ao caráter anônimo e os poucos detalhes resultantes disto. Então, o melhor a ser feito é você explorar sua própria rede. O software, como vimos acima, permite realizar esta análise histórica sobre os seus próprios dados.

Então, para experimentar melhor as possibilidades, consolidar aprendizados e extrair insight, recomendo que abra sua própria rede e se pergunte o seguinte:

  • Quais são os grupos que você consegue identificar? A ferramenta dividiu bem seus ambientes sociais (trabalhos, cidades, grupos de amigos, escolas, universidades etc)?
  • Quais são as díades mais intensas? Por quê?
  • Que tríades representam algo significativo pra você?
  • Compare o ano inteiro de 2011 e o ano inteiro de 2012. Quais as diferenças? Quais pessoas estão mais presentes nas trocas de e-mails? Quais sumiram de um ano para o outro? Por quê?
  • Tente dividir o período coletado em fases, como eu fiz. As diferenças nas redes dizem o quê a você?

Em breve, publicações sobre sociometria e exploração de suas próprias rede no Facebook.

 

Referências

RIBEIRO, José Carlos; SILVA, Tarcízio. Self, Self-Presentation, and the Use of Social Applications in Digital Environments. In: LUPPICINI, Rocci. Handbook of Research on Technoself: Identity in a Technological Society. Idea Group,U.S., 2012.