Por que empresas de mídia insistem que não são empresas de mídia, por que estão erradas e por que isso importa?

Mais um caso de racismo em plataformas de mídias sociais. Desta vez, o criador de “conteúdo” ou “influenciador” Cocielo, que já trabalhou pra marcas como Coca Cola, Asus, Submarino e outras publicou um tweet racista contra o jogador Mbappé e deletou em seguida, preocupado com os impactos comerciais que teriam. Quando o print do tweet começou a circular, tanto o youtuber quanto amigos e fãs argumentaram que “quem conhecece o Cocielo sabe que ele não é assim” e variantes. Foi o estopim para mostrar que sempre foi assim, na verdade: publicações racistas, misóginas, homofóbias, transfóbicas e violências de todo o tipo foram descobertas por outros tuiteiros e a reincidência em crimes de ódio ficou mais que evidente.

O absurdo de marcas e agências contratarem gente como o Cocielo, permitindo que suas vozes sejam replicadas e fortalecidas (uma vez que os remuneram aumentando seu público) foi coberto por várias analistas, como  Stephanie Ribeiro que comentou que “marcas patrocinam qualquer um, menos os negros com discurso engajado“. Em reportagem no Alma Preta, Thalyta Martins cita fala da historiadora Suzane Martins sobre as “desculpas” do YouTube – “Isso seria trabalhar a política racial em um âmbito individual mediado por conceitos como ‘culpa’ ou ‘perdão’, que dizem mais sobre uma visão cristã e maniqueísta do mundo do que sobre política e projeto de sociedade”. Anderson França em postagem relembra que “eleger pessoas negras engajadas nessa pauta, mudar leis, agir, de cima pra baixo, na educação, no judiciário, nas polícias, nas estruturas fundamentais do estado e da sociedade, para que possamos evitar os novos atos de racismo e mais: eliminar a cultura do racismo.”

Mas este caso está longe de ser novo. Como ocorreu em vários momentos nos últimos anos, criadores de conteúdo, atores e apresentadores de TV cometem repetidamente crimes de ódio nas mídias sociais. Então este caso é um ótimo momento para refletir: por que as plataformas de mídias sociais protegem criminosos? E por que não estamos falando disto?

Plataformas como Twitter, YouTube e Facebook devem ser vistas como mídia, não só como tecnologia. Algoritmos, recursos como Moments, termos de uso e aplicação restrita ou alargada dos Termos de Uso (como encobrir e até remunerar racistas com recursos como Conta Verificada) são, efetivamente, decisões editoriais. Elas não possuem o formato de decisão editorial como em jornais tradicionais, mas o são. E precisamos falar sobre isso.

Um ótimo ponto de partida é o artigo Por que empresas de mídia insistem que não são empresas de mídia, por que estão erradas e por que isso importa?, escrito por Philip Napoli e Robyn Caplan e publicado ano passado na First Monday. Acabou de ser publicado em versão em português, com tradução feita por mim e Willian Araújo na revista Parágrafo. Esta edição da revista Parágrafo inclui um dossiê completo sobre mediações algorítmicas, editado por Willian Araújo e Carlos D’Andrea, com artigos, traduções e entrevista.

No caso do artigo em questão de Napoli e Caplan, resumo pode ser visto a seguir:

Uma posição comum entre plataformas de mídia social e agregadores de conteúdo é sua resistência em ser caracterizados como empresas de mídia. Ao contrário, empresas como Google, Facebook e Twitter tem constantemente insistido que deveriam ser pensadas como puramente empresas de tecnologia. Este artigo critica a opinião que estas plataformas são empresas de tecnologias ao invés de empresas de mídia, explora seus argumentos subjacentes e considera as implicações políticas, legais e regulatórias associadas com o aceite ou recusa desta opinião. Como o artigo ilustra, não é apenas uma distinção semântica, dado que o histórico de classificação precisa de tecnologias e serviços da comunicação possui profundas implicações em como estas tecnologias e serviços da comunicação são avaliadas por decisores políticos e tribunais.

Os autores cobrem os vários argumentos usados por estas plataformas para se posicionarem no campo da “tecnologia”, contra-argumenta mostrando suas fragilidades e, por fim, apresentam a importância desta crítica e os papéis que a academia e sociedade civil podem exercer para uma internet mais justa.

Acesse o artigo diretamente e confira todo o dossiê em http://revistaseletronicas.fiamfaam.br/index.php/recicofi/issue/view/59/showToc

 

Como estudar audiências televisivas com as mídias sociais?

Em outubro aconteceu na Universidade Federal Fluminense o I Congresso TeleVisões, que reuniu centenas de pesquisadores que estudam narrativas seriadas como novelas e séries, representações e identidade nos produtos, novas mídias, convergência, mercado televisivo, mídias sociais, fãs, cultura sonora e outras temáticas relevantes.

Eu e Eloy Vieira, pesquisador doutorando na Unisinos, submetemos ao evento artigo que apresenta metodologia para o estudo de fãs no Twitter, com aplicações possíveis a diversos tipos de públicos e audiências. Depois da contextualização dos estudos sobre fãs nas mídias sociais, propomos 4 etapas (entrada, planejamento, análise e apresentação) que vão da imersão no tema e escolha inteligente de keywords e modos de observação até a construção de personas e visualização de resultados.

O artigo chama-se “Fãs, Consumo Cultural e Segunda Tela: proposições metodológicas acerca das audiências no Twitter

Resumo: O presente artigo organiza procedimentos metodológicos para o estudo de hábitos e características comportamentais de fãs imersos no fenômeno da segunda tela. Para isso, partimos do conceito de cultura da convergência, que engendrou estudos de comunidades de fãs (JENKINS, 2009) e então apresentamos uma proposta que visa compreender as imbricações entre fãs e segunda tela no Twitter a fim de atender demandas acadêmicas e mercadológicas acerca deste assunto. A proposta é construída a partir da coleta de dados baseadas em um arranjo quali-quantitativo de Análise de Redes Sociais e prevê quatro fases: Planejamento, Entrada, Análise e Apresentação.
 Clique para acessar o artigo completo:

Além das hashtags – #Ferguson, #Blacklivesmatter e a batalha online por justiça offline

Desde 2014, cresceu online a mobilização para denúncia e repúdio às execuções de indivíduos negros desarmados por policiais nos EUA. Além do uso desproporcional da força em casos que envolviam crimes efetivos, aconteceram execuções escandalosamente racistas – como o chocante caso de Tamir Rice, de 12 anos, morto enquanto brincava em um parque.

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Mortes por policiais nos EUA e outros países também populosos e com IDH altíssimo, em 2013. No Brasil, em 2014, foram 3.022 pessoas.

O movimento e hashtag #BlackLivesMatter (“Vidas Negras Importam”) surgiu em 2013, mas se intensificou a partir de 2014. A possibilidade de circular informação sobre os casos nas mídias sociais, somada às evidências dos acontecimentos através de vídeo abriram a possibilidade de gerar fortes manifestações, como os protestos em Ferguson depois que a justiça americana inocentou policial que matou Michael Brown com seis tiros.

beyond-the-hashtagsO relatório Beyond Hashtags: #Ferguson, #Blacklivesmatter, and the online for offline struggle, realizado pelos pesquisadores Deen Freelon (American University), Chartlton D. Mcilwain (New York University) e Meredith D. Clark (University of North Texas) foi publicado neste ano e aplicou métodos digitais de pesquisa a 40,8 milhões de tweets, 100 mil links e 40 entrevistas com ativistas e aliados do BLM.

  • Foram encontradas seis grandes comunidades de conversa, a partir da análise de redes: Black Lives Matter; Anonymous/Bipartisan Report; Artistas/Profissionais de Entretenimento Negros; Conservadores; Notícias Mainstream; Twitter Negro Jovem.
  • O maior parte das comunidades observadas apoiam justiça para as vítimas e denunciam a brutalidade policial;
  • Os jovens negros discutiram a brutalidade policial, mas de modos diferentes das outras comunidades;
  • Ativistas conseguiram educar observadores casuais em dois pontos: choque e descrença sobre as reações policiais nos protestos de Ferguson; e reconhecimento pelos Conservadores, da brutalidade policial nos casos de Eric Garner e Walter Scott.

Os pesquisadores descobriram 9 períodos distintos de mobilização, nos quais aplicaram 2 perguntas de pesquisa em dois níveis de abstração. No nível Macro, analisou as comunidades em rede e as hashtags mais utilizadas; no nível micro, os principais usuários em cada comunidade e análise dos tweets muito replicados. Assim, conseguiram responder as perguntas “Quem é mais ouvido?” e “O que estes usuários dizem”.

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Ao longo de suas 92 páginas, os autores aplicaram um processo muito útil e eloquente de simplificação das redes em suas comunidades. O grafo abaixo, por exemplo, representa 3,9 milhões de tweets de 897 mil usuários, que foram esquematizados nas comunidades participantes e suas interações.  Foi possível observar, por exemplo, a presença de conservadores contra os movimentos e mobilização, e também a presença de ativistas da Rússia e Irã expondo as contradições internas estadunidenses.

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Alguns dos tweets de destaque do período: de conservadores promovendo a violência; flagra de violência contra jornalista; e articulação dos militantes.

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Diversos recursos criativos de análise dos dados a partir da perspectiva dos métodos digitais foram utilizados. Em um trecho do relatório, os sites são comparados em torno de sua idade, usando dados da WaybackMachine:

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Entre as várias ricas conclusões, os autores observaram que raramente os tweets mais replicados são aqueles que estão articulando movimentação presencial. Geralmente são informacionais. Isto pode ser visto tanto quanto indicador do risco inerente em se expor ao tema, quanto indicador da necessidade de se aprofundar na cauda longa da análise, assim como este estudo conseguiu.

We also found that attempts to coordinate movement action were rare among the top tweets. By this we mean information about where protests would be held, invitations to participate, instructions on how to participate, and discussions about what kinds of actions should be held. We saw a few such tweets in passing and some of our interview participants mentioned finding out about protests from Twitter. However, movement action tweets were not among the most shared. This implies that most people paying attention to BLM online were more interested in consuming information and participating digitally than in offline participation. This is not much of a surprise, especially considering the risks of some of BLM’s offline actions. But it does remind us that just because a certain movement use of Twitter is not the most visible does not mean it is not occurring somewhere. It simply means that researchers and interested citizens might need to dig a bit deeper to understand the full scope of social media’s value for activists.

Alguns dos autores estão também envolvidos com o projeto DocNow, que busca desenvolver um software e promover educação sobre a importância de preservar recursos e documentos online para ativistas e pesquisadores de direitos humanos. Em breve, escreverei mais sobre o projeto:

docnow

 

 

 

 

Pesquisa baseada em Dados Sociais Digitais: mapeamento de ferramentas e táticas de coleta de dados no Intercom

Acaba de ser publicado meu artigo “Pesquisa baseada em Dados Sociais Digitais: mapeamento de ferramentas e táticas de coleta de dados no Intercom“, na revista digital iberoamericana Razón y Palabra. O objetivo do trabalho foi mapear padrões entre os artigos publicados no evento que realizaram coleta de dados interacionais, conversacionais e opinativos em sites de redes sociais. Variáveis relacionadas a quantidade de dados, ferramentas de coleta, plataformas analisadas e apresentação dos resultados foram rastreadas à luz de questões referentes aos desafios e potencialidades destas modalidades de pesquisa.

Total de Artigos x Artigos baseados em Coleta de Dados Sociais

O congresso da Intercom, Sociedade Brasileira de Estudos Interdisciplinares da Comunicação, é o maior congresso de ciências da comunicação no Brasil. Além de conferências, traz grupos de trabalho, atividades de exposição competitiva de produtos laboratoriais, lançamento de livros e outros espaços de sociabilidade e colaboração entre pesquisadores do Brasil e outros países. A produção publicada neste evento serviu de indicador para refletir sobre as oportunidades, desafios e tendências que a oferta de dados nos sites de redes sociais trazem para os pesquisadores acadêmicos.

principais fontes de dados sociais digitais

Os GTs diretamente relacionados à mídias sociais neste congresso foram mapeados: Núcleo de Pesquisa em Tecnologias da Informação e da Comunicação [até 2008) e os grupos Cibercultura e Conteúdos Digitais e Convergências Tecnológicas a partir de 2009. A partir da filtragem de 704 artigos, cheguei a 72 que trabalharam diretamente dados interacionais, conversacionais e opinativos. As questões de pesquisa abaixo são respondidas e cruzadas com questionamentos sobre a redistribuição de métodos e especificidades da pesquisa digital.

a) Quantos trabalhos publicados no evento utilizaram coleta de dados sociais digitais?
b) Quais sites de redes sociais são abordados nos trabalhos do evento?
c) Quais as ferramentas utilizadas para coleta e processamento dos dados?
d) Quais os tipos de conteúdo e volume analisados nos artigos?
e) Como os pesquisadores abordam a relação entre conteúdo e indivíduos publicadores?
f) O conteúdo é apresentado de forma direta ou através de visualizações?
g) Os indivíduos observados, direta ou indiretamente, nos dados empíricos, são anonimizados?

De modo geral, os resultados parecem apontar para a necessidade de maior domínio e clareza de procedimentos metodológicos, exploração do potencial de tratamento do volume de dados e detalhamento de processos de codificação e análise que potencializem o aproveitamento das particularidades dos sites de redes sociais.

Leia o artigo em: Pesquisa baseada em Dados Sociais Digitais: mapeamento de ferramentas e táticas de coleta de dados no Intercom.

Big Data: medindo e prevendo o comportamento humano

Em 20 de abril foi lançado o curso online massivo e aberto (MOOC: massive online open course) “Big Data: measuring and predicting human behaviour“. Possui a duração de 9 semanas e pode ser iniciado em qualquer momento até a última semana. Ou seja: corra pra fazer, que dá tempo!

Na primeira semana do curso, os professores se dedicam a apresentar o que é big data, especialmente em torno de um projeto desenvolvido pelos próprios professores do curso fazem parte. Suzy Moat e Tobias Preis falam sobre o Future Orientation Index, índice criado para identificar o quanto a população de determinado país se preocupa/planeja/pensa sobre o futuro. O mais interessante deste índice é que ele utiliza basicamente dados do Google Trends. Para cada país analisado (todos com 5mi ou mais de usuários de internet), os pesquisadores extraíram o volume de buscas pelos anos anteriores e anos futuros. O índice calcula se a população está mais voltada ao futuro ou ao passado em suas buscas. O gráfico da direita abaixo mostra considerável correlação entre o índice e o GDP per capita (Gross Domestic Product per capita, ou PIB per capita):

future orientation index

Tela de “Quantifying the Advantage of Looking Forward”, por Preis, Moat, Stanley e Bishop

Na segunda semana, o tema é “Medindo e Prevendo Comportamentos com Big Data”. São vários vídeos realizados pelos dois professores e por outros pesquisadores convidados mostrando seus projtos sobre mecanismos de busca, tecnologias vestíveis e cidades inteligentes. Merece destaque um projeto que me surpreendeu. Paul Lukowics, da DFKI/TU Kaiserslautern, mostra o “Magic Collar”, que tem o objetivo de conseguir medir classes de alimentos sendo engolidos através do som realizado na deglutição.
the magic collar

Nesta semana começam os exercícios práticos, que ensinarão coletas e processamentos simples de dados com o R e R-Studio. Da segunda à sexta semana, são apresentados passos simples de como redigir script para coletar dados históricos de visualização de páginas na Wikipedia. Tudo é realizado extraindo dados de forma organizada do stats.grok.se. Já conhecia e usava o website, mas a criação do script no R expande e aprofunda as possibilidades.

stats wikipedia

O mercado financeiro é o tema da terceira semana. Os professores e entrevistados da semana mostram exemplos de estudos que relacionam atividades online de busca de informação, como visitas à Wikipedia e busca no Google, como correlacionados a atividades no mercado financeiro. O gráfico abaixo, tela de aula do Tobias Preis, mostra estudo que compara a busca pelos termos Lehman Brothers e Financial Crisis com o índice S&P 500 em torno da crise de 2008.

big data - university of warwick - mercado financeiro

A quarta semana traz estudos sobre big data, crime e conflito. São aplicações em redução e prevenção de criminalidade, sobretudo a partir da compreensão das dinâmicas de ocorrências nas cidades. Um bom projeto é realizado por Toby Davies, da University College London, que utilizou métricas como intermediaridade de rede para analisar a disseminação de ocorrências.

intermediaridade - big data - crime nas cidades

Mas de particular interesse para os brasileiros é o estudo liderado por Neil Johnson, do Complex Systems Initiative at the University of Miami (oh, a ironia). Johnson procurou descobrir uma fonte de dados que pudesse ajudar a prever o tamanho dos protestos realizados em 2013 no Brasil. O pesquisador explica as dinâmicas encontradas e como se surpreendeu que este dado foi a atividade e crescimento em páginas do Facebook dedicadas à política e protestos.

big data - neil johnson

Durante todo o curso, há atividades específicas de comentários e discussão. A cada semana, os professores e a assistente, Chanuki Seresinhe, publicam um novo vídeo “round-up” para resumir a semana anterior e comentar dúvidas e colaborações dos alunos nos campos de discussões e comentários. Mas a quinta semana levará tudo isto além, incluindo uma seção de Twitter Chat em torno da hashtag #FLBigData. Já há bastante debate e colaborações, como você pode ver no widget abaixo, mas no dia 21 de maio, entre 1-2PM Uk Time (entre 10h-11h da manhã aqui na faixa de horário de Brasília), Suzy e Tobias participarão ao vivo da conversa.


Uso do big data para saúde é o tema da interessante sexta semana. O caso mais curioso é o da história da predição efetiva de tendências de gripe através de buscas no Google e a posterior falha do mecanismo em 2013, causada por mudanças no comportamento dos indivíduos.

Detecting flu infections with Google searchesfacebook likes como preditores de atributos

A sétima semana vai tratar de felicidade! Há projetos baseados tanto em quantified self através de smartphones quanto do que as pessoas falam em Facebook e Twitter, através da identificação de marcadores linguísticos sobre afetividade, positividade e negatividade. Os estudos experimentais realizados pelo Facebook sobre difusão de estados emocionais e sobre predição de atributos através de likes (já escrevi sobre, aqui no blog), também são apresentados.

Nesta semana começa também a série de exercícios no R de redação de scripts para coletar e cruzar os mesmos dados que serviram de base para a criação do Future Orientation Index pelos professores do curso. Os dados de busca, obtidos através do Google Trends, serão cruzados com os dados do CIA World Factbook  nos exercícios.

Tratando de mobilidade e desastres, as aulas da oitava semana mostram como smartphones, Flickr e mapas colaborativos tem ajudado pessoas em situações de calamidades naturais. A tela abaixo mostra a correlação entre número de fotografias com hashtags selecionadas referentes ao furacão Sandy e a medição de uma variável ambiental: pressão atmosférica. O número de fotos esteve correlacionado à força do furacão.

Furacão Sandy - Flickr - Pressão Atmosférica - Big Data

Por fim, a nona semana é dedicada especialmente à reflexão e discussão do que foi aprendido. Um dos vídeos da última semana trata de como contar histórias com dados. Apresentado por Adrian Letchford, também da Warwick Business School, discorre sobre o processo de descoberta enquanto conta uma interessante história pessoal. Como exemplo, traz visualizações como a exibida abaixo, que comparou termos de busca em estados dos EUA com maior e menor taxa de natalidade.

Telling stories with data

Imagino que alguns destes poucos exemplos já devem ter despertado o interesse, não? Então cadastre-se em https://www.futurelearn.com/courses/big-data e participe!