Revista Inteligência Competitiva v.1, n.1

Publicação recém-lançada, “tem como proposta ser um veículo acadêmico para a produção na área de Inteligência Competitiva, Competição e Competitividade. Está aberta a professores, pesquisadores e estudantes de graduação e pós-graduação para a divulgação de artigos científicos, ensaios e estudos de caso didáticos, cujos temas sejam de interesse à Inteligência Competitiva, Competição e Competitividade”. Editada por Alfredo Passos, referência na área.

 

O papel da inteligência competitiva de negócios na indústria farmacêutica: o estudo de caso da ALCON LABS ARTIGO -PDF
Evandro Luiz Lopes, Eloisa de Moura Lopes, Benedita Hirene de França Heringer, Alfredo Passos da Silva 1-19
Legitimando a inteligência competitiva no Brasil: reflexões e encaminhamentos ARTIGO – PDF
Saulo Fabiano Amâncio Vieira, Alfredo Passos da Silva 20-39
Alinhamento entre sistema de inteligência competitiva e gerenciamento da tecnologia de informação ARTIGO-PDF
Leonel Cezar Rodrigues, Luiz Alberto Toledo 40-62
Inteligência competitiva no brasil: um panorama do status e função organizacional ARETIGO – PDF
Leonel Cezar Rodrigues, Valéria Riscarolli, Martinho Isnard Ribeiro de Almeida 63-85
A existencia de inteligência competitiva na tomada de decisão estratégica, nas grandes empresas têxteis, do segmento cama, mesa e banho, de santa catarina ARTIGO – PDF
Fani Lúcia Martendal Eberhardt, Ricardo Riccardi 86-101
Inteligência estratégica antecipativa e coletiva para tomada de decisão ARTIGO – PDF
Raquel Janissek-Muniz, Humbert Lesca, Henrique Freitas 102-127

 

Mineração de Dados em Mídias Sociais

O livro Social Network Data Analytics, organizado Charu C. Aggarwal, é composto de 16 artigos que tratam de temas como propriedades estatísticas das redes, descoberta de comunidades, classificação de nodos, algoritmos para análise de influência social, predição de links, visualização, mineração de texto, integração com setores e redes de informação multimídia.

Data Mining in Social Media, escrito por Geoffrey Barbier e Huan Liu, trata da mineração de dados em sites de redes sociais. Como os autores apontam, muitas vezes estes dados são caracterizados por serem extensos, dinâmicos e cheios de ruído. Explicam que mineração de dados é “identificar padrões novos e acionáveis nos dados”. Explicam a utilização de algoritmos, classificação, clustering e outras técnicas. O resumo do artigo:

The rise of online social media is providing a wealth of social network data. Data mining techniques provide researchers and practitioners the tools needed to analyzelarge, complex, and frequently changing social media data. This chapter introduces the basics of data mining, reviews social media, discusses how to mine social media data, and highlights some illustrative examples with an emphasis on social networking sites and blogs.

Ao tratar especificamente da mineração de dados em mídias sociais, dizem que “os dados disponíveis através das mídias sociais podem nos dar insights sobre as redes sociais e sociedades que antes não eram possíveis, tanto em escala quanto em extensão”. Para fins de pesquisa e negócios, os dados podem ser utilizados para entender: detecção de grupos; difusão de informação; propagação de influência; monitoramento e detecção de tópicos; análise de comportamento de grupos; e pesquisa de marketing.

Os autores explicam os conceitos de redes sociais e a visualização através de estruturas de grafos para, em seguida, mostrar aplicações da mineração de dados em sites de redes sociais e redes de blogs. Em relação a estes últimos, falam de métodos de classificação de blogs, identificação de nodos influentes, detecção e mudança de tópicos e análise de sentimento. Em relação aos sites de redes sociais, explicam como funciona a detecção de grupos, perfilação de grupos e sistemas de recomendações. Finalizam o artigo aproximando estas técnicas à práticas de etnografia e netnografia e a mapas de eventos.

Monitorando Mídias Sociais: Ferramentas, Características e Implicações

O artigo “Monitoring Social Media: Tools, Characteristics and Implications“, escrito por Mikko O. J. LaineChristian Frühwirth, foi publicado no evento Software Business – First International Conference em 2010. Segue o resumo:

The proliferation of social media is opening up new possibilities for companies to increase their awareness of openly expressed consumer sentiment about themselves and their competitors. In this paper a wide variety of software tools designed for monitoring social media are reviewed. Definitions for relevantconcepts are given. Several tool characteristics are evaluated including analyzable social media types and language support. The main finding is that the tools offer a wide coverage of social media, but vary significantly in other characteristics with notable room for improvements. Therefore, careful judgment should be exercised when selecting the right tool for a particular use.

Os autores dão considerável foco aos recursos das ferramentas neste artigo. Com um mapeamento entre setembro de 2009 e fevereiro de 2010, os autores prepararam uma lista comparativa dos softwares da área:

Apesar de interessante, a comparação é bastante limitada. Os autores avaliaram se os softwares: coletam diferentes tipos de conteúdo; classificam geograficamente; estabelecem histórico; permitem análise de sentimento; além de custo e línguas. Como os próprios Laine e Frurwirth explicam, devido às características técnicas, alguns softwares são mais aplicáveis a monitoramento ativo e outros a análise de dados. Reconhecem a limitação do trabalho, quando dizem que “Further research should concentrate on a specific area on these tools, such as usability, andsolidly relate the findings to the existing theory base and thus offer a deeper theoretical perspective”. De qualquer modo, é um artigo que merece ser lido (apenas seis páginas) e aprofundado.