{"id":9351,"date":"2015-05-10T21:58:09","date_gmt":"2015-05-10T23:58:09","guid":{"rendered":"http:\/\/tarciziosilva.com.br\/blog\/?p=9351"},"modified":"2015-05-11T23:27:21","modified_gmt":"2015-05-12T01:27:21","slug":"artigo-na-revista-big-data-society-analisa-affordances-de-projetos-de-digital-social-analytics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tarciziosilva.com.br\/blog\/artigo-na-revista-big-data-society-analisa-affordances-de-projetos-de-digital-social-analytics\/","title":{"rendered":"Artigo na revista “Big Data & Society” analisa affordances de projetos de digital social analytics"},"content":{"rendered":"

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A revista de acesso aberto\u00a0Big Data & Society<\/strong><\/a>, editada por Evelyn Ruppert, da\u00a0Goldsmiths, University of London<\/a>, foi lan\u00e7ada em 2014 e continua a trazer relevantes reflex\u00f5es sobre o impacto dos modelos de big data em aspectos sociais.<\/p>\n

O artigo “Between technical features and analytic capabilities: Charting a relational affordance space for digital social analytic<\/em><\/a>s<\/strong>“, de\u00a0Anders Koed\u00a0Madsen, traz uma interessante classifica\u00e7\u00e3o de vari\u00e1veis presentes em projetos de digital social analytics. A partir da an\u00e1lise de 8 projetos, o autor discorre sobre duas caracter\u00edsticas tecnol\u00f3gicas que influenciam qualquer aplica\u00e7\u00e3o do m\u00e9todo.<\/p>\n

O primeiro deles se refere aos formatos dos dados distribu\u00eddos<\/strong>. Em seus p\u00f3los, temos duas possibilidades:\u00a0structured channeling\u00a0<\/em>e\u00a0adaptative tracking<\/em>. Os canais que s\u00e3o percebidos como relevantes (por popularidade [como Twitter] ou objetivo [como Reclame Aqui]) \u00a0s\u00e3o tomados como referenciais para a estrutura\u00e7\u00e3o de coleta e organiza\u00e7\u00e3o dos dados. Tal postura acaba por definir affordances de ferramentas e potenciais\/limites de projetos de digital social analytics. Vejamos, por exemplo, o caso das ferramentas de monitoramento de m\u00eddias sociais. Hoje vistas como principal t\u00e9cnica de an\u00e1lise de percep\u00e7\u00e3o das imagens das marcas nas m\u00eddias sociais, s\u00e3o firmadas, desde 2006~2007, em dados baseados em modelo de\u00a0stream<\/em> (fluxo) e real-time possibilitados pela coleta de blogs atrav\u00e9s de feeds<\/em> e expandindo para APIs especialmente de Twitter e Facebook. Este modelo direcionou a constru\u00e7\u00e3o do mercado de monitoramento de m\u00eddias sociais, seus tipos de entregas e monetiza\u00e7\u00e3o. Mas cada plataforma possui sua “unidade de conte\u00fado” com especificidades, especialmente quanto a modalidade de texto e restri\u00e7\u00e3o de tamanho.<\/p>\n

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No outro p\u00f3lo, o tracking adaptativo tenta perceber os dados online para um referencial \u00fanico. Est\u00e3o, relativamente, em pouco n\u00famero quanto comparados ao modo de estrutura\u00e7\u00e3o dos canais. O excelente exemplo provido pelo autor \u00e9 a ideia de\u00a0link<\/em> ou conex\u00e3o. A transforma\u00e7\u00e3o das rela\u00e7\u00f5es entre entidades sociais, sejam f\u00edsicas ou corporativas, em redes de conex\u00f5es \u00e9 apontada como a possibilidade final de adapta\u00e7\u00e3o dos dados de diferentes plataformas em um mesmo tipo.<\/p>\n

A segunda caracter\u00edstica descrita pelos autores \u00e9 a necessidade por automatiza\u00e7\u00e3o<\/strong>. Em determinado grau, a maioria dos projetos de digital social analytics trazem algum tipo de automatiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

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No p\u00f3lo do Following<\/em> (seguir os algoritmos), Madsen traz como exemplo a aplica\u00e7\u00e3o de\u00a0clustering<\/em> em uma rede de blogs. A distribui\u00e7\u00e3o dos blogs em grupos, uma vez que \u00e9 baseada no algoritmo, engendra esquemas classificat\u00f3rios que podem superar os preconceitos dos analistas. Enquanto\u00a0Training<\/em>, o autor traz exemplo de nuvem de palavras codificadas cromaticamente a partir de sentimentos vinculados \u00e0s palavras pela percep\u00e7\u00e3o dos analistas em determinado dom\u00ednio sem\u00e2ntico.<\/p>\n

Gosto particularmente deste exemplo pois acredito que estamos em um momento de cis\u00e3o quanto \u00e0 rela\u00e7\u00e3o entre an\u00e1lise humana e automatiza\u00e7\u00e3o no mercado brasileiro de m\u00eddias sociais. Determinados tipos de automatiza\u00e7\u00e3o s\u00e3o vistos com desconfian\u00e7a desde a emerg\u00eancia deste mercado no pa\u00eds, o que congelou, de certo modo, a demanda e aprendizado \u00a0mais amplos sobre t\u00e9cnicas de computa\u00e7\u00e3o social pelos profissionais. As mudan\u00e7as na API do Facebook<\/a>\u00a0for\u00e7ar\u00e3o o preenchimento desta lacuna e supera\u00e7\u00e3o da falsa dicotomia entre processamento computacional e an\u00e1lise humana, o que torna o artigo especialmente relevante para diversos tipos de stakeholders do mercado.<\/p>\n

N\u00e3o esque\u00e7a tamb\u00e9m de assinar o blog da Big Data & Society<\/em>:\u00a0http:\/\/bigdatasoc.blogspot.co.uk\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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