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Diários da Quarentena: relatos de tuiteiros em reclusão

No dia 23 de março de 2020, o blog da Companhia das Letras inaugurou a série “Diários do isolamento”, parte do projeto Leia Em Casa, cerca de duas semanas após a maioria das cidades e estados brasileiros decretarem oficialmente o período de quarentena. Um mês depois, o projeto foi pauta na matéria Querido diário: por que a pandemia inspira tantos relatos autobiográficos, da UOL TAB, que também elencou o alemão Coronarchiv e o estadounidense Corona Diaries como iniciativas acadêmicas de historiadores para criar um registro robusto dos tempos atuais.

Memórias, relatos e registros autobiográficos podem ser importantes fontes para o trabalho de historiadores, pois constroem uma história “mais humana”, ao contemplar diferentes estratos sociais e grupos étnicos (e não apenas a elite) – entre acadêmicos, a área é conhecida como “história da vida cotidiana”. Historiadores cruzam esses materiais com outras fontes (como reportagens publicadas na imprensa ou informes oficiais do governo) para analisar uma época.

Juliana Sayuri, UOL TAB

Sem sombra de dúvidas, estamos vivendo uma das crises globais sobre a qual teremos maior documentação histórica disponível. E uma das fontes mais ricas – e caóticas, ou complexas – para as narrativas dos tempos atuais é a internet. Portanto, quando, no mesmo dia que li essa matéria, surgiu na minha própria timeline do Twitter um relato pessoal explicitamente narrado como “diário de quarentena”, surgiu a curiosidade: o que será que as pessoas estão relatando sobre o seu dia a dia no microblog mais popular da internet?

Antes de seguir nessa jornada, é importante dar um passo para trás e entender o contexto sociocultural no qual a plataforma está inserida principalmente em suas funcionalidades de uso no Brasil. Trata-se de um site de rede social pautado em lógicas de capital social (curtidas, retweets, seguidores) no qual os usuários, (in)voluntariamente, disputam por maior visibilidade. Além disso, é também um espaço cujo público recorrente se difere bastante do Facebook e Instagram, por exemplo, o que condiciona diretamente o que compartilhamos e deixamos de compartilhar.

De modo muito resumido, é por isso que o título desse post não é “Diários da Quarentena: relatos de brasileiros em reclusão”, pois compreendo os limites metodológicos que se enquadram na fonte de dados disponível. É importante ter em vista o que leva uma pessoa a publicar, sobretudo em formato de “diário” (e o que envolve essa compreensão no imaginário social), sobre suas questões e anseios do cotidiano. A proposta aqui é bastante específica: identificar quais são as temáticas sobre as quais usuários brasileiros do Twitter enunciam como diário.

Dito isso, podemos seguir com a metodologia: utilizei o twint para coletar os tweets (agradeço especialmente a meu colega de trabalho, Lucas Neves, do IBPAD, que me ajudou com alguns tropeços nessa coleta), com o termo de busca “diário de/da quarentena”, entre os dias 10 de março e 27 de abril. Importante lembrar, como já sinalizei em outro post, que esse script não coleta retweets (pois faz raspagem, e não acesso via API), o que novamente não é um problema, visto que para os fins desta análise faz mais sentido trabalhar apenas com conteúdos originais.

Utilizei o WORDij parar criar um arquivo de co-ocorrência de palavras que, trabalhado com técnicas de análise de redes no Gephi, me permitiu gerar o grafo que compartilho abaixo. Duas considerações importantes: 1) excluí a menor quantidade de nós (palavras) possível, para que fosse possível navegar a rede e encontrar conexões interessantes (são 8.565 palavras com 62.635 conexões entre elas); 2) executei a modularidade (algoritmo de detecção de comunidades) com valor de resolução menor que o padrão, para tentar identificar o máximo de grupos possíveis.

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E são essas duas considerações que “explicam”, de certa forma, a rede estar tão truncada: são muitos nós (palavras) e muitos clusters (coloridos) pequenos/médios. Vale ratificar que o valor extremamente alto de conexões (arestas) também colabora para esse cenário, o que – tecnicamente – dificulta a distribuição de agrupamentos bem delimitados e – analiticamente – aponta para uma utilização constante das mesmas palavras em diferentes distribuições de sentenças (ou seja, é um vocabulário limitado de termos repetidos em várias frases). O que ajuda a encontrar as temáticas, portanto, é a granularização da modularidade.

Ao todo, com o algoritmo de detecção de comunidade do Gephi, consegui identificar 29 territórios semânticos – desde os mais generalistas/conectores até os mais específicos/temáticos. O maior cluster, por exemplo, que denominei “Narrativa”, é composto por termos de apoio (conectores narrativos) aos demais – o mesmo acontece com o grupo “Conectores”. Já os demais possuem particularidades que nos permitem, numa análise conjuntural, delimitar mais especificadamente do que se trata cada um deles – e tentei indicar nomenclaturas suficientemente autoexplicativas.

Nessa direção, a partir dos grupos identificados pela modularidade e sua análise conjuntural, proponho quatro pilares temáticos da conversa: 1) reclusão e ansiedade; 2) pandemia e ansiedade; 3) rotina e atividades; 4) prazer e lazer (a ordenação não segue parâmetro de volumetria, apenas organização descritiva). O primeiro contempla os grupos de inquietudes, (perda da) noção de tempo, emoções, carências sociais, interações familiares, família e amigos, saudades, vontades e desejos. É também uma resposta ao contexto social escancarado pelo segundo, em que o isolamento social se faz necessidade para combater a fatalidade do vírus frente a um cenário político tenebroso.

Por outro lado, em rotina e atividades, onde os usuários comentam sobre o dia-a-dia da quarentena e suas particularidades, desde tarefas domésticas, passando pelos (novos) hábitos de compra de mercadorias, até movimentos de auto-cuidado com a beleza (ou surtos capilares) e a (nova) rotina de aulas de ensino (a distância). Também nesse contexto mais leve, associam-se os termos de prazer e lazer, no qual estão presentes termos relacionados ao consumo audiovisual (Netflix, YouTube, séries, etc.), consumo musical (lives/shows online, Spotify, etc.), jogos (de PC, celular, ou até mesmo correntes) e também leitura.

Destaque auto-centrado da palavra (do nó referente a) “banheiro” e suas conexões nas proximidades

Todos esses subgrupos referidos nas descrições das quatro grandes temáticas estão devidamente apontados na rede interativa – e, portanto, podem ser ainda mais explorados. Além de avaliar os clusters individualmente, vale também navegar pelos termos livremente para perceber como, ainda que haja certa coerência cognitiva entre os agrupamentos semânticos delimitados pela modularidade, as palavras aparecem em diferentes contextos e cenários em associação também aos demais clusters do qual eventualmente não faz parte (como no exemplo acima).

Seria também interessante avaliar a sazonalidade dessas temáticas, tanto no de dias da semana (o que se faz no final de semana difere do restante?, por exemplo) quanto na própria eventual evolução de hábitos de comportamento durante o período da quarentena (os usuários começaram fazendo exercícios e depois passaram a comentar mais sobre receitas?, por exemplo). Essa visão temporal pode acrescentar bastante à análise e ajudar a compreender o cenário de modo ainda mais criterioso. Para os fins que elegemos, entretanto, paramos por aqui hoje; mas, quem sabe num próximo post?

O Brasil segundo o Twitter em 6 mil imagens

De tempos em tempos, usuários do Twitter aderem a novas tendências ou piadinhas “internas” que, na maioria das vezes, acaba se proliferando para outros espaços da web. No final de maio deste ano, o site foi tomado pela seguinte frase: “this represents Brazil more than soccer and samba” (isso representa o Brasil mas do que futebol e samba, em tradução livre) – que vinha sempre acompanhada de uma ou mais imagens. Tudo começou com o seguinte tweet (pelo menos foi o mais antigo que consegui encontrar) do usuário @Celso_Piazzi10 que rapidamente viralizou:

Rapidamente milhares de usuários entraram na onda e começaram também a publicar imagens que, de alguma forma e/ou por algum motivo, representavam o Brasil melhor do que futebol e samba. Como era de se esperar, alguns portais de notícia/entretenimento – como o Buzzfeed, JC, Vix, Atlântida – começaram também a fazer suas próprias matérias sobre o assunto, através de curadorias que muito provavelmente levavam (apenas) em conta o número de engajamento daquelas mensagens – ou seja, quem tinha mais retweet tinha maior visibilidade.

Na época, cheguei a conversar com Toth, do Data7, que seria legal fazer algum tipo de análise que fosse além dos tweets mais engajados e olhasse aquele movimento como um todo. Ele chegou a coletar uma base para mim (e deixo aqui meu agradecimento público!), mas acabei não levando para frente. Algumas semanas atrás, relembrei dessa ideia ao descobrir o twintproject – uma ferramenta em Python para raspar tweets sem utilizar a API – e resolvi retomar esse projeto. Com a ajuda de Carol, coletamos +5.000 tweets entre maio e outubro deste ano.

Esses tweets somaram cerca de 6.000 imagens (já que alguns tweets continham mais de uma imagem em sua composição), ainda que alguns deles fossem gifs e não fossem facilmente indexado pelo script que utilizamos. Com essa base relativamente robusta, utilizamos a metodologia de análise de imagens do IBPAD a partir de uma versão adaptada do script memespector (André Mintz/Bernhard Rieder) que utiliza a Vision API do Google para fazer a leitura das imagens com inteligência artificial. A rede de imagens, produzida no Gephi, segue abaixo:

"this represents brazil more than soccer and samba"
Clique aqui para ver a imagem no tamanho original

O agrupamento, como já expliquei em outro post, é feito através da correlação entre as imagens (estabelecida pelo processo de computação visual associado à aplicação de técnicas de análise de redes). Ou seja, de modo simples, imagens “semelhantes” – conforme identificadas pela inteligência artificial – ficam próximas umas das outras, resultando em agrupamentos específicos. Os 11 clusters identificados, desta vez, não foram delimitados pelo Gephi (como de costume), mas por nós mesmos. Uma breve descrição de cada um, de cima para baixo:

  • Comidas: aqui, há todo o tipo de comida comum ao brasileiro – desde os famosos “PFs” até alimentos específicos, como coxinha, brigadeiro, pastel com caldo de cana, e comidas mais regionais, como açaí, cuscuz e tacacá, além de algumas bebidas (como caipirinha, corote, etc.);
  • Casa & Lar: este agrupamento é composto por peças, móveis, aparelhos e decorações em geral comuns às casas brasileiras, como tipos específicos de filtro d’água, jogos de café e bordados decorativos, além de mesas de bar;
  • Jeitinho Brasileiro: este foi talvez o grupo mais difícil de identificar/classificar, pois apresenta imagens que não explicitamente significam algo em comum além do famoso jeitinho brasileiro – ou seja, são gambiarras, puxadinhos, improvisações, etc.
  • Animais: embora tenha rotulado de maneira generalista, este grupo é formado principalmente por cachorros (doguinhos) – com destaque para pinchers e vira-latas (e o caramelo, que acabou indo pro outro cluster);
  • Natureza: aqui encontramos imagens num tom mais político/de denúncia, com fotografias de queimadas em florestas e animais mortos;
  • Política/Futebol: não por coincidência logo abaixo do cluster de Natureza, este agrupamento traz imagens de políticos e – provavelmente devido à associação verde e amarela – também de futebol;
  • Notícias/Cotidiano: assim como Jeitinho Brasileiro, este também foi um agrupamento bem difícil de ser identificado, mas que chegamos ao consenso de que se trata de imagens de notícias/acontecimentos e cotidiano geral da realidade brasileira conforme narrada midiaticamente;
  • Textos: este agrupamento é formado principalmente por imagens com textos (como prints), o que dificulta sua compreensão, mas direciona se relaciona com Notícias/Cotidiano e abre alas para o cluster seguinte;
  • Memes: este é possivelmente o cluster mais diverso/confuso de toda a rede, no entanto, assim como o Jeitinho Brasileiro e Notícias/Cotidiano, temos aqui um exemplo de o quão a inteligência artificial pode ser eficaz para esse tipo de análise, visto que esse agrupamento corresponde às atribuições específicas de “internet meme” – onde temos Gretchen, Inês Brasil, Faustão e Selena Gomez, etc.;
  • Música: outro exemplo de eficácia da IA, visto que agrupou as imagens não pela sua composição de objetos (pessoas, por exemplo), mas pela sua classificação mais geral – são capas de álbuns de música ou outras associações a cantores/bandas;
  • TV/Cinema: o mesmo acontece neste grupo, com imagens de produções audiovisuais como filmes (Bacurau, O Auto da Compadecida, Minha Mãe É Uma Peça), novelas (Avenida Brasil, Vale Tudo) e programas em geral (Caldeirão do Huck, A Grande Família, Malhação).

Vale muito a pena fazer o download de imagem completa para navegar por toda a rede com mais minúcia e descobrir (se divertir também, mas cuidado para não travar o computador pois são 25mb de arquivo) com a criatividade dos usuários do Twitter. Além do mais, por mais que esses agrupamentos sirvam de análise geral do que compôs esse movimento, a curiosidade de cada imagem é ainda mais rica e vale por si só todo um debate – aqui, se uma imagem vale mais que mil palavras, temos 6 milhões de palavras para discutir.

E é com esse gancho que pretendemos, eu e Carol, produzir alguns artigos sobre essa análise. Além de essa discussão geral com os próprios resultados apresentados aqui (com mais detalhes e todo aprofundamento teórico-conceitual exigido pela academia), há algumas discussões já pensadas e possíveis para adiante: como será que usuários de diferentes regiões publicaram sobre o “seu” Brasil? Levando em consideração engajamento, quais temáticas prevaleceram? Quais são os benefícios e limitações da computação visual nesse processo? Fica aberta toda a discussão.

Análise de redes: os públicos da nova música de Ivete com Livinho no Twitter

Quando escrevi em 2015 sobre o assassinato do Twitter (que, aliás, não morreu e continua firme e forte), mencionei humildemente, a partir de observação empírica de usuário assíduo desde 2009, que fandoms possuíam uma forte atuação na rede. Além da minha própria experiência (eu mesmo na adolescência já tive um fã-site sobre Justin Bieber cujo perfil no Twitter teve papel fundamental em seu crescimento), também já tinha lido o artigo “Fandoms, Trending Topics and Social Capital in Twitter”, de Raquel Recuero, Adriana Amaral, Camila Monteiro, o que sempre me estimulou a fazer algum trabalho dessa temática na plataforma.

Recentemente, por coincidência (ou não), também fui várias vezes impactado pela propaganda do próprio Twitter sobre a influência da rede quando o assunto é música. Em 2016, 38% dos tweets brasileiros foram sobre música; neste ano já foram registrados 146 milhões de tweets com a mesma temática no Brasil, tornando o país o segundo que mais fala sobre o assunto no mundo – as informações mais recentes indicam que 59% dos usuários brasileiros falam sobre o assunto e e um em cada dois (!) usuários seguem pelo menos um músico. Todas essas informações estão disponíveis no próprio site do Twitter, que disponibiliza esses dados para que marcas possam trabalhar campanhas dentro desse segmento.

Não tem jeito, música acontece todos os dias, o dia todo. Ela está nas trending topics (38% dos TT’s brasileiros foram sobre o assunto), nas conversas (80% delas são Always On) e na conexão que os usuários têm com seus ídolos e marcas (73% seguem contas de artistas musicais). […] Com conteúdo relevante, você pode aproveitar esse boom e fazer ações ultra engajadoras pra sua marca. Vale criar hashtags específicas, fazer LIVEs, patrocinar eventos, programas de TV ou desenvolver uma ação exclusiva dentro do Twitter. O importante é estar dentro desses acontecimentos e entender como usar o assunto a seu favor, entrando na conversa no momento em que o consumidor está mais disposto a ouvir (lembre-se de que, no Twitter, o ad recall é 13% maior).

Com tudo isso na mesa, já é possível concordar que, quando o assunto é música, o Twitter é uma mídia social extremamente valiosa para diferentes atores: cantoras/bandas, gravadoras, fãs, marcas interessadas, profissionais adjacentes e pesquisadores. Sempre foi do meu interesse, portanto, pela afinidade com o assunto, desenvolver algum estudo – mesmo simples – com os dados da rede. Depois de tudo isso e ainda desse incrível post da Marina Alves sobre a ressonância da Pabllo Vittar na plataforma, a minha vontade só aumentou e, agora, posso dizer que esse dia finalmente chegou! Foi uma exploração inicial, com algumas ideias embrionárias, mas o suficiente para suprir a minha vontade.

Na última semana monitorei com a Netlytic a nova música de Ivete com Livinho, “Cheguei Pra Te Amar”, lançada no dia 27 de outubro. A minha proposta era trabalhar com a análise de redes justamente para identificar quais foram os públicos responsáveis por fomentar a conversa sobre a parceria no Twitter. Com mais de 20 anos na estrada, Ivete já é uma artista consagrada que não precisa mais provar nada a ninguém; no entanto, com todas as mudanças que a indústria fonográfica brasileira passou nos últimos anos (novos meios de consumo, funk/pop, investimento audiovisual, etc.), a cantora, ainda que extremamente popular, tem dificuldade de penetrar o mercado do público mais jovem.

É aí que o Twitter aparece como catalizar importante para o trabalho: segundo informações internas da empresa, 50% do público jovem na plataforma possui entre 18 e 24 anos. É uma geração que, matematicamente, até vivenciou o auge de Ivete Sangalo em meados dos anos 2000, mas que hoje em dia possui outros ídolos da música – principalmente com a explosão de nomes femininos da última década, como Anitta, Ludmilla, Pabllo Vittar, dentre outras. Ao trabalhar com Livinho, Ivete – cujo filho, Marcelo, é grande fã do MC – mira nessa nova geração de brasileiros, tentando deixar sua marca numa década nada favorável para o movimento (ou gênero) musical que a catapultou para o estrelato.

A proposta, então, é responder: quem falou sobre a música (e o clipe) na semana de lançamento do projeto? Para isso, como já mencionei, utilizei a Netlytic e monitorei toda a conversa sobre a parceria no Twitter entre os dias 27 de outubro e 3 de novembro. A ferramenta, além de coletar as menções, já processa e disponibiliza também uma lista com as conexões encontradas (@fulano -> @ciclano), que importei no Gephi para gerar a rede. Para a visualização, optei pelo layout OpenOrd + ForceAtlas 2, este último no qual os nós com mais ligações são atraídos para o centro e os menos conectados são repelidos para as margens. Foram 5.387 nós (perfis) e 17.631 arestas (interações), com a distribuição de 10 clusters principais (pelo menos 2% do número total de atores na rede).

O grupo hegemônico na rede não é apenas um cluster, mas quatro: os fãs de Ivete (fãs assíduos, dentre fã-clubes e usuários mais ativos) representam 32% da rede, com 1.725 nós que atribuí diferentes tonalidades de azul. São responsáveis por 23.101 (63%) das 36.221 menções coletadas no período, publicadas por apenas 1.152 usuários únicos. Por um lado, demonstra uma fanbase bastante dedicada, que utilizou o Twitter para práticas comuns de divulgação (hasgtags e pedidos em rádios); por outro, aponta também que a música ainda precisa alcançar o grande público. Essa era uma hipótese que eu tinha pelo baixo número de nós: com uma base de 36 mil tweets, somente 5 mil nós; em comparação, no da Pabllo, foram 50 mil tweets e 37 mil nós.

Nuvem de palavras feita com a bio dos usuários desses clusters de gãs

Para trabalhar melhor o que me propus com a análise, portanto, talvez seja melhor ocultar esse imenso conglomerado de fãs e observar os demais públicos. Abaixo, a rede sem os clusters de fãs e com uma distribuição mais equilibrada dos rótulos dos nós, ainda organizados pela métrica de centralidade de autovetor (em termos simples, de influência na rede). Há dois grupos óbvios nesse cenário: em vermelho, em terno do perfil do YouTube, formado pelos compartilhamentos “automáticos” do clipe no Twitter; e o amarelo, também interessante, pois se trata de um fake do Livinho: @iivinhomc, com o primeiro I maiúsculo – o original não possui conta ativa no Twitter, apenas no Facebook e no Instagram.

O rosa é o cluster “central”, em torno da cantora, com a presença de veículos da imprensa tradicional, como G1, Uol, dentre outros; e outros veículos influentes da cultura pop no Brasil, como o Portal POPline e o Papel Pop; é também onde se encontram os serviços de streaming Spotify e Deezer, empresas que Ivete tem procurado desde o lançamento de “À Vontade”, primeiro investimento dedicado da cantora aos novos moldes da indústria fonográfica; alguns fãs mais engajados com o perfil da cantora (e menos com a articulação e mobilização dentro do fandom) também aparecem nesse cluster, que se espalha por boa parte da rede. No entanto, são os clusters lilás e verdes que trazem algumas curiosidades interessantes.

O grupo de coloração lilás, embora também represente alguns fãs semelhantes aos articuladores dos clusters azuis, diferencia-se por ser formado também por vários usuários que são fãs do cantor Luan Santana. Dando uma olhada nas menções, foi possível perceber que os fandoms se juntaram para uma mobilização em torno da premiação Meus Prêmios Nick, utilizando hashtags e menções a ambos artistas. Esse é um fenômeno comum entre artistas que possuem uma amizade pública e uma longa lista de parcerias: “Química do Amor”, “Zero a Dez” e “Estaca Zero” são os duetos já cantados pelos dois em apenas seis anos de amizade.

Já o grupo verde é formado por dois cluster distintos: à esquerda, pelo perfil @acidvideos e, à direita, pelo perfil @bchartsnet. O primeiro é interessante porque se trata de uma conta que divulga vídeos avulsos no Twitter; dando uma olhada superficial, é possível perceber que se trata de temáticas direcionadas ao público jovem, talvez masculino e heterossexual. Já do outro lado temos o perfil de um dos maiores fóruns brasileiros sobre cultura pop no Brasil, reconhecidamente direcionado ao público LGBT; não por acaso, também encontram-se próximos os perfis de Hugo Gloss e @forumpandlr, principal “concorrente” da BCharts.

Essas são parcelas do público “geral” que a cantora poderia – ou deveria – impactar caso deseja que a música se torne, de fato, um sucesso para além da sua base de fãs já consolidada. E para ter uma ideia mais qualitativa de como o projeto foi recebido por esses “não-fãs”, utilizei a fórmula PROCV no Excel para identificar as modularidades indicadas pelo Gephi na planilha de usuários e removi as menções dos clusters de fãs na planilha de coleta geral. Fiz então a nuvem de palavras a seguir com os termos mais populares desse escopo, o que, superficialmente, revela uma recepção positiva do grande público – indicando, talvez, que o trabalho a seguir tenha mais foco em awereness, disseminação da música e do clipe:

Nuvem de palavras feita com as menções de usuários “não-fãs”

Esse foi um experimento relativamente simples que quis fazer para: 1) usar a Netlytic como ferramenta de monitoramento e análise de redes sociais; 2) ter o Twitter como base exploratória de sites de redes sociais; 3) unir todo isso à minha paixão por música pop e Ivete Sangalo. A ideia aqui não é necessariamente compreender o Twitter como termômetro de sucesso – já que a atuação de fandoms nesse ambiente é muito articulada e mobilizadora, o que não necessariamente indica “sucesso” -, mas como termômetro de públicos. Pensando em artistas que precisam trabalhar para diferentes “nichos”, é uma rede muito interessante para compreender as dinâmicas dos grupos envolvidos na conversa sobre determinado tema.

Segunda semana do curso Social Media Analytics, da QUT: hashtags, Tableau e #BielExposedParty

Na semana passada dei início à “série” de posts sobre um novo curso que comecei a fazer no FutureLearn. Se você acabou de chegar, explico: realizado pela australiana Queensland University of Technology, no Digital Media Research Centre, trata-se de um ambiente virtual de aprendizado – ou MOOCs (Massive Open Online Course) – onde qualquer um com acesso a internet e conhecimento da língua inglesa pode participar. O curso em questão, Social Media Analytics: Using Data to Understand Public Conversations, comandado pelas pesquisadoras Jean Burgess, Axel Bruns e Tim Highfield, começou no dia 18 de julho – com duração de apenas três semanas – e continua com as inscrições abertas até dia 6 de agosto (creio eu, já que é quando termina a última semana). Caso tenha interesse, vale dar uma olhada no primeiro post que fiz sobre ele, onde descrevi a primeira etapa de aprendizado e apresentei mais informações institucionais.

SEMANA 2

A primeira atividade dessa segunda semana foi divulgada, na verdade, só na sexta-feira: a professora Jean Burgess e o professor Axel Bruns responderem algumas perguntas que os alunos fizeram durante os últimos dias nos “fóruns” de discussão. Eles explicaram o motivo da escolha das ferramentas que utilizamos no curso (com foco no Tableau), falaram um pouco sobre as limitações de pesquisa no Facebook (comparado ao Twitter) e comentaram sobre algumas questões específicas da prática das atividades que fizemos. Um ponto que eu gostaria de trazer à tona desse Q&A, retomando um tópico da última semana, é sobre a provocação de que o Twitter estaria ficando “menos sociável”. Em resposta a uma colega da turma, a profª. Jean explicou o que eu tinha pontuado no outro post – porém não tinha a base teórica para sustentar minha compreensão – sobre os embates de significados com relação à palavra “sociabilidade”:

Jean, there has been discussion in the first week about sociability and what we mean by social media, in response to your post on Medium. Could you tell us how you understand social and sociability?

Jean: Yeah, the term social is often used interchangeably with sociability. But they actually have two different meanings and in sociology, sociability has a specific meaning. So we can talk about social media in terms of something that brings people together and they interact without thinking about the value of that or whether it’s a positive or negative experience. Sociability carries with it the idea of playfulness and pleasure and cooperation. So the idea of a sociable social media environment is where people actually enjoy themselves, interact in a positive and constructive way with each other and contribute to building society through their interactions on the platform.

A conversa com os professores em vídeo foi importante para sentirmos as suas presenças no curso, mas não foi muito aprofundada em termos teóricos e/ou de discussão – foram apenas 7 perguntas respondidas e cerca de 10 minutos de vídeo. Acredito que esse formato se encaixe no modelo “rápido” do curso, uma vez que a discussão e o debate acadêmicos sobre alguns assuntos que já vimos na primeira semana seja extensa e mereça uma abordagem mais estruturada para dar conta de tamanha complexidade. Aliado a isso, tem o fato de que, diferentemente da primeira semana, essa segunda etapa do curso foi bem mais mão-na-massa – ou hands-on, para usar a expressão que eles usam – o que, a meu ver, mais uma vez reflete a proposta do curso: o objetivo é oferecer aos alunos conhecimento e habilidades práticas para começar o seu trajeto na análise de dados voltada para sites de redes sociais. Isso não diminui, em nenhum instante, a sua qualidade, apenas se adéqua ao formato disponibilizado pelo próprio FutureLearn. Dito isso, continuemos com o conteúdo programático.

socialmedianalaytics2Depois de conhecermos, na semana passada, o TAGS, fomos apresentado ao Tableau“um programa de análise e visualização de dados que te ajudará a analisar e compreender toda a informação coletada”. Muito do que aprendemos nas atividades desta semana – praticamente tudo, na verdade – foram ensinamentos iniciais sobre a utilização desse programa. Para o post não ficar muito grande (e até porque acredito que ainda não tenho conhecimento suficiente para escrever sobre o assunto, mesmo já tendo aprendido algumas coisas – mas não quero ensinar nada errado), vou compartilhar aqui somente o que nos foi proposto a executar na ferramenta com os dados que coletamos do TAGS. Quem tiver interesse em conhecer mais do Tableau (com mais detalhes práticos), há uma página específica de treinamento e tutoriais no site deles com vídeos que ensinam vários passo-a-passos para todos os níveis de conhecimento – que eu mesmo devo conferir com mais calma em breve e, se possível, compartilho alguns aprendizados também aqui no blog.

Antes de entrar nessa parte mais prática, no entanto, acho válido colocar em pauta um pouco da “breve” parte teórica que vimos nesta semana. Como eu já tinha mencionado antes: embora o FutureLearn indique a carga-horária de 3 horas necessárias para a conclusão das atividades semanais, se você quiser dar conta de todos os níveis de informação (atividades, artigos, comentários, etc.), você provavelmente precisará de mais tempo. Com isso em mente, tomei a consciente decisão de abrir mão da discussão com meus colegas de turma para conseguir ler alguns dos artigos propostos por Burgess e Bruns. O primeiro, Twitter Hashtags from Ad Hoc to Calculated Publics, de autoria dos próprios, traz um apanhado interessante sobre o contexto das hashtags no espaço e tempo – pensado em mudanças técnicas, reapropriações, etc. – que nos ajuda a pensar a análise prática mais pra frente. Eis alguns pontos que achei interessante ratificar e trazer para a discussão:

  • Sobre características de hashtags
  • A hashtag é como um mecanismo gerado por usuários para etiquetar e coletar tweets que são relacionados a algum tópico específico;
  • Ela foi decisiva na identidade do Twitter para ser reconhecido como plataforma da criação instantânea de audiências que são formadas, reformadas e coordenadas através de dinâmicas de redes comunicacionais e cuja conectividade social é organizada prioritariamente em volta de questões e eventos ao invés de grupos sociais pré-existente;
  • Elas nascem de dentro de comunidades do próprio Twitter, sejam através de planejamentos prévios ou consensos rápidos entre os usuários, ou até mesmo de disputas discursivas que acarretam na utilização de hashtags conflitantes;
  • A discussão em torno de hashtags atua num nível macro do Twitter (Bruns & Moe, 2014), comparado à estrutura mais definida de “personal publics” (Schmidt, 2014) que age dentro do nível meso de seguidores e também à conversação mediada através de replies, num nível micro.
  • Sobre a história de hashtags
  • Muitas das técnicas oferecidas e aplicações culturais do Twitter que define seu papel na comunicação pública tão significante foram originalmente inovações criadas por usuários, sendo somente incorporados à arquitetura da plataforma depois de um tempo;
  • O uso das hashtags nasceu numa proposta feita por Chris Messina, um tecnólogo de São Francisco, em 2007, quando fez um post no seu blog: ‘Groups for Twitter, or a Proposal for Twitter Tag Channels’. Sua sugestão para o uso de hashtags – como conhecemos hoje, criando um sistema de canais etiquetados utilizando o símbolo do jogo da velha para que as pessoas pudessem seguir e contribuir em conversações sobre assuntos de interesse particular – tinha o intuito de “melhorar a contextualização, o filtro de conteúdo e sensação de exploração satisfatória no Twitter”.
  • Sobre a dinâmica entre hashtags e publics
  • O que chamamos de “publics”, aqui, pode ser compreendido como audiência; a partir disso, podemos pontuar que a compreensão tradicional de audiência para os meios de comunicação de massa é traduzida num grande grupo de pessoas estranhas que acompanham um conteúdo editorialmente curado por uma instituição comunicacional;
  • Nos casos das hasgtags, esse cenário muda um pouco – em partes: embora os usuários possam, como um todo, contribuir para a comunicação e conversação entre si, há também uma curadoria da própria plataforma – seja por popularidade ou relevância, a depender das situações – que também norteia o consumo de informação dos tweets.
  • Sobre a “anatomia” de hashtags
  • Alguns aspectos podem ser observados em tweets com hashtags que envolvem “crises”: por terem um caráter mais voltado para a intensa e rápida propagação de conteúdo, esses tweets geralmente contêm mais URLs (links, imagens, etc.) e retweets;
  • Já tweets que envelopam, por exemplo, eventos televisivos, são mais “originais”: são menos URLs e retweets e mais menções originais, uma vez que os usuários já possuem um guia-condutor da conversa e desejam, majoritariamente, expressar uma opinião original/própria sobre o assunto.

A segunda leitura da semana, o artigo “Towards more systematic Twitter analysis: metrics for tweeting activities“, de Axel Bruns e Stefan Stieglitz, já traz um conteúdo mais voltado para a prática dos métodos digitais. Compreendendo métricas como “medidas quantificadas que nos permite analisar, comparar e contrapor dados [do Twitter, para o caso específico do curso]”, somos apresentados a três “níveis” de métricas propostos pelos autores do artigo: como os usuários contribuem para a conversação, como a atividade acontece e o padrão de certos usuários ao passar do tempo. O objetivo aqui é propor algumas métricas básicas que forneçam um suporte de análise que possa crescer e desenvolver outros indicadores mais complexos – ou seja, construir um terreno comum entre pesquisadores que sirva de base inicial. Não vou aprofundar aqui na discussão completa do artigo, pois ele traz tantas funcionalidades importantes para a análise de dados no Twitter que merecia um post sozinho, mas destaco esses principais níveis de métricas:

  • User Metrics: apresentam geralmente uma cauda longa com um grupo pequeno de usuários sendo mais ativos e tendo mais visibilidade do que o restante dos usuários*;
    • Atividade: a simples contagem de tweets enviados por cada usuário, o que fornece uma compreensão do seu envolvimento (e comprometimento) com a hashtag;
    • Visibilidade: o levantamento dos usuários mais mencionados na base de dados apresenta os que são, provavelmente, mais visíveis naquele contexto;
    • *Aqui é interessante fazer uma comparação, além de entre os indivíduos, também entre esses grupos – no modelo proposto por Tedjamulia, por exemplo, de três grupos: o top1%, top9% e top90%.
  • Temporal metrics: essa medida ajuda a ter uma visão temporal de como a hashtag foi incorporada pelos usuários ao passar do tempo, o que permite observar, por exemplo, picos de volume ou quedas bruscas de atividade – a partir daí, é possível identificar de maneira qualitativa alguns comportamentos dos usuários e da comunidade como um tempo para determinado período.
  • Combined metrics: essa métrica permite fazer uma extensão da análise ao assimilar descobertas sobre usuários com descobertas sobre atividade ao passar do tempo – isso pode revelar quem está dominando a conversação em momentos-chave.

Um benefício-chave de estabelecer uma caixa de ferramentas de métricas padrões para a análise de datasets de hashtag no Twitter são as oportunidades aprimoradas para comparação e correlação em torno de uma série diversa de caso de estudos. Tal comparação pode pontuar semelhanças e diferenças em padrões de uso do Twitter, e pode direcionar para a identificação de um número de gêneros comuns de comunicação baseada em hashtag no Twitter; conforme a plataforma e sua utilização evolui, e conforme a base de usuários geral se desenvolve, nós também podemos acompanhar essas mudanças ao passar do tempo. […] Isso demonstra como a abordagem quantitativa para análise de dados do Twitter em larga escala, cujos métodos e métricas que introduzimos aqui torna possível, pode gerar clara evidência de padrões comunicacionais no Twitter.

Outro artigo cuja leitura foi recomendada mas do qual eu não consegui dar conta de ler a tempo foi o “Tweet, Tweet, Retweet: Conversational Aspects of Retweeting on Twitter”, de danah boyd, Scott Golder e Gilad Lotan. A proposta desta etapa era trazer uma compreensão teórica da dinâmica dos retweets na plataforma, uma vez que eles demonstram “qual conteúdo carrega peso na conversação e na comunidade”. O argumento aqui é que essa prática do Twitter tem um valor bastante significativo no universo de interações da plataforma, pensando também como a informação se move com relação a um assunto ou a um problema dentro daquele contexto. No curso fomos apresentado à história de Jerry, um simples fabricante de lâmpadas residente da cidade de Nova York que ganhou uma visibilidade enorme no Twitter graças às fãs do One Direction – você pode conhecer e entender essa história nessa timeline dinâmica criada pelo pessoal da QUT.

Tendo destrinchado minimamente a parte teórica, podemos seguir para o restante da semana: Tableau na prática. Como já mencionei anteriormente, acho que não cabe trazer ao post o passo a passo de como realizei cada uma das atividades (esse acompanhamento foi disponibilizado no próprio curso), mas trago aqui o que criei com a ferramenta – quem tiver curiosidade em saber como foi feito pode deixar perguntas nos comentários que posso orientar mais minuciosamente. Portanto, o que eu fiz, num primeiro momento, no Tableau:

  1. Utilizei a coleta de dados que fiz com a TAGS;
  2. Desenvolvi um gráfico de evolução temporária da hashtag monitorada;
  3. Encontrei (e explorei) os retweets proeminentes da minha base de dados, comparando também esses retweets com tweets de maior “alcance”;
  4. Criei dois gráficos para descobrir quem foram os usuários mais ativos e mais visíveis;
  5. Encontrei os usuários mais “influentes” (com o maior número de seguidores) da minha base;

Já que na semana passada eu ainda não tinha definido exatamente qual seria o meu tópico de estudo para o curso, tive a sorte de “participar” de um movimento que aconteceu no Twitter esta semana em resposta a uma reportagem do cantor Biel. Numa entrevista ao TV Fama, ele proclamou que a repórter que a denunciou por assédio tinha prejudicado muito sua carreira – foi o suficiente para o Twitter entrar em turbilhão e colocá-lo mais uma vez em pauta. Usuários começaram a procurar tweets antigos do cantor com referências racistas, machistas, etc., expondo os absurdos através de retweets e prints que circularam a plataforma e culminou na hashtag: #BielExposedParty. Quando a encontrei nos Trending Topics, já eram mais de 10.000 menções utilizando a hashtag – achei que seria interessante, portanto, juntando a curiosidade à prática, fazer os exercícios do Tableau com essa base de dados que consegui coletar através do TAGS, ferramenta que foi apresentada na primeira semana do curso. Foram 11.149 tweets em 24h de hashtag e o resultado foi esse:

Para além de ter feito essa atividade na prática, acho válido – necessário, na verdade – pontuar algumas observações que podem ser feitas a partir desse simples cruzamento de dados. Podemos compreender, por exemplo, através da análise temporal, que o principal período de adesão à hashtag aconteceu entre às 21h e 23h; podemos também perceber que os retweets tiveram um papel essencial para a disseminação, propagação e viralização da mensagem que a hashtag queria passar (expor o cantor, basicamente) – o volume de tweets originais é muito menor do que o volume de retweets; quando você olha mais afundo para tentar descobrir a crescente exponencial do volume de tweets entre 21h e 22h, consegue encontrar a adesão de algumas contas (@forumpan, @gifboardbrasil e @bchartsbr, por exemplo) que foram essenciais na propagação da hashtag; ao mesmo tempo, os tweets originais também apresentam uma crescente nesse período uma vez que esse é o momento em que as pessoas entram na conversa para conseguir também sua porção de visibilidade na conversação.

Quando olhamos para as menções com o maior número de retweets, podemos fazer uma simples (e estaticamente incorreta, mas aqui vale) dedução que essas contas são bastante ligadas ao mundo pop – uma análise mais aprofundada poderia nos ajudar a compreender como a informação se moveu nessas conversações. Quando comparamos a visibilidade com a atividade dos usuários, percebemos que o uso frequente da hashtag não corresponde a um maior nível de atenção dos usuários; no entanto, vários dos usuários de maior visibilidade também se encontram dentre as menções com mais retweets – o que pode indicar, superficialmente, que estes foram essenciais na circulação da mensagem dentro do universo da hashtag; quando olhamos para alcance dos tweets e usuários mais seguidos, no entanto, observamos que vários dos tweets de maior alcance não necessariamente foram retweets, mas menções originais de usuários com uma grande leva de seguidores.

Vale ressaltar que essa é uma análise bem simples e inicial do cruzamento de dados que foi apresentado no curso. Caberia, sim, um aprofundamento nas discussões e no tema para que pudéssemos desenvolver hipóteses mais concretas e buscar uma compreensão sobre o tema. No entanto, por motivos de tempo, esse estudo mais aprofundado vai ter que ficar para um outro momento. Ainda houve, por fim, mais duas atividades práticas nessa segunda semana de aprendizado, entretanto, por se tratar de um cruzamento de dados um pouco mais complexo e que eu gostaria de tratar com outra abordagem, vou deixar essa parte final para o post da próxima semana – vai ser interessante também porque será possível cruzar com algumas aplicações que devemos fazer no Gephi e tal, então acredito que se encaixe mais na publicação da semana seguinte. Combinado? Novamente, quem estiver fazendo curso ou quem estiver interessado em fazer e queira saber mais, entra em contato comigo. Estou à disposição!

Primeira semana do curso Social Media Analytics, da QUT: Twitter, métodos digitais e TAGS

Faz muito tempo que eu tenho interesse em fazer um curso no FutureLearn – para ser mais exato, desde a primeira edição do curso Why We Post, do departamento de Antropologia da University College London comandado por Daniel Miller, que aconteceu em fevereiro deste ano. Até cheguei a me inscrever na segunda edição, que aconteceu em junho, mas os afazeres da vida social (faculdade, estágio, etc.) não me permitiram dar continuidade aos estudos. Acontece que o momento finalmente chegou: por indicação do Tarcízio Silva, fiz a inscrição no curso Social Media Analytics: Using Data to Understand Public Conversations, que teve início semana passada, no dia 18 de julho.

Antes, uma explicação informal do que é o FutureLearn: assim como o também bastante popular Coursera, trata-se de uma plataforma de MOOCs (Massive Open Online Course), um ambiente virtual de educação à distância que oferece diversos cursos para pessoas de todos os níveis de graduação. Não sei exatamente como funciona a associação com grandes instituições de ensino e/ou universidades, mas são cursos – até onde eu sei – elaborados em parcerias com universidades internacionais, principalmente da Europa e dos Estados Unidos. Este especificamente foi feito em associação com a Queensland University of Technology, no Digital Media Research Centre, comandado pelas pesquisadoras Jean Burgess, Axel Bruns e Tim Highfield. Na página do curso, você pode assistir um vídeo com os educadores, conhecer o conteúdo programático e analisar os pré-requisitos necessários para participar (spoiler: ter uma conta no Twitter e no Google).

Do pessoal ao político, as conversações nas mídias sociais estão no coração da mudança sócio-cultural. Neste curso você será apresentado a métodos digitais para analisar os dados de mídias sociais no Twitter. Você aprenderá com pesquisadores consagrados, fará atividades práticas e enfrentará problemáticas acerca de dados de mídias sociais.

Introdução do curso: Métodos digitais pode nos dar uma compreensão mais completa dessas conversações nas mídias sociais, assim como nos permite analisar mais a fundo os atores e os problemas centrais e como estes mudam ao passar do tempo. Estudando a comunicação em mídias sociais utilizando métodos digitais também aprendemos sobre alguns aspectos tecnológicos das plataformas. Uma parte importante dessa compreensão é como as tecnologias de mídias digitais e seus usos diários mudam com o passar do tempo e influenciam umas às outras. Esse é um processo contínuo nas mídias sociais, onde tanto as plataformas quanto os tipos de conversações que acontecem nessas plataformas estão constantemente mudando.

Objetivo do curso: Pensar uma problemática que pode ser compreendida melhor através da coleta de dados no Twitter; a proposta é desenvolvermos habilidades e conhecer ferramentas gratuitas que podem nos ajudar nessa mineração de dados.

SEMANA 1

A primeira semana buscou introduzir algumas reflexões e conceitos sobre a coleta de dados no Twitter – site de rede social que, ao decorrer do curso, vamos utilizar de ambiente para a exploração das conversações. A primeira atividade retomou um assunto recorrente que, de tempos em tempos, sempre aparece nos debates entre jornalistas, profissionais de comunicação/internet, etc.: a morte do Twitter. A pergunta, baseada num trecho de um texto da professora Jean Burgess, era: “are social media still social?”. Em resposta ao argumento de que o Twitter estava morrendo, ela constatou que:

“…as discussões sobre o declínio desse espaço, no momento, está relacionado com a perda da sociabilidade, de certa forma. E para aqueles de nós aos quais os prazeres do Twitter tinham a ver tanto com a intimidade do ambiente, relações pessoais e brincadeiras quanto com o sucesso profissional do cinema, celebridades e manchetes, isso representa uma perda real e lamentável: sociabilidade importa.”

Seu texto responde às provocações desse artigo, Why Twitter’s Dying (And What You Can Learn From It), que eu coincidentemente também “respondi”, humildemente, nesse post de 2015. Para retomar esse debate, compartilho aqui algumas ideias e opiniões expostas por colegas do curso na página da atividade. Já adianto que não concordo com algumas delas, outras concordo em partes; de qualquer forma, acho importante trazer esses pensamentos porque nos ajuda a ter uma noção mais eficaz do imaginário social acerca das mídias sociais e, principalmente, do Twitter:

  • Lee-Ann Lipman: “I’ve personally never found it to be a “social” network, as a place I connect with friends so to speak. For that I would use Facebook.”
  • Georgia Brennan-Scott: “I have often thought of Twitter as a place where one can express themselves freely and publicly with both known and unknown readers. I think there is a freedom in that.”
  • Stacey Larner: “I also find the public nature of twitter makes me want to limit my silly conversations with friends.”
  • Morgana Prior: “When people realise tweets they made 2 years ago, 4 years ago, 6 years ago could be dug out by a journalist it changes how freely people use it. Even those of us not in the limelight start to wonder if our online activity could somehow shackle our future.”
  • Jessica Pelide: “Twitter has a global sociability and this represents a vantage and a disadvantage at the same time: the bigger the crowd is, the bigger the noise is, the more bewildered (and less social) you are.”
  • Michael Salter: “However your Twitter experience is personally curated by the user. If you feel like something is ‘off’, then you might need to unfollow certain users, block others, and start following new people.”
  • Doug Ferguson: “I use Twitter to create (or spread) messages that might resonate with followers. Twitter is for sharing ideas and archiving important messages.”
  • Andrew Wood: “It seems to me that Twitter is what you make of it. Approach it appreciatively with a view to encouraging contribution and collaboration in testing and exploring ideas and opinions – tapping into its social capacity – and it works just fine. It depends on how you listen.”

Alguns aspectos centrais aparecem em boa parte das opiniões retratadas: a questão do público (em oposição ao privado), a questão da conexão “globalizada”, a questão da construção e fixação do self em ambientes virtuais, a questão da ressonância das mensagens, etc. Um aspecto central que eu percebi ter guiado vários dos comentários, embora poucos dos que trouxe aqui, mas também o argumento da professora, foi a noção de “sociabilidade” enquanto relacionado a intimidade (ou “pessoal”, no sentido de algo próximo). Aqui vale pensar buscar o sentido etimológico da palavra: sociabilis (sociare) + itatem (itas), que significa “a qualidade ou condição de associar-se de maneira próxima”. A meu ver, esse é um ponto-chave para iniciar o debate em resposta à provocação. A diferença entre “social” e “pessoal” (íntimo) precisa ficar clara para que os argumentos se desenvolvam de forma responsável, crítica e sem moralismos/saudosismos.

Muita da argumentação no texto e também na seção de comentários foi pautada nessas duas instâncias: 1) moralismo, no maior sentido Baumaniano de romantização do passado, tal que este texto perfeitamente rebate; 2) e saudosismo, no sentido de usuários antigos do Twitter que hoje não se sentem mais contemplados pela plataforma. Curiosamente, essas pessoas me pareciam um pouco mais velhas do que os usuários que eu costumo associar à ferramenta – mas não quero fazer essa associação geracional que também se apoia num argumento de moralismo, só que ao contrário. Meu pensamento aqui segue esse raciocínio: para discutir sobre o “social” em social media, preciso compreender antes quais sentidos atravessam a questão de sociabilidade. Entretanto, sociabilidade não está relacionado a uma questão de intimidade, mas de interação e conexão entre os sujeitos. Nesse sentido, arriscaria dizer que nenhum site de rede social está se tornando menos “social”, pelo contrário – só tem intensificado a sociabilidade, colocando em cena sujeitos também desconhecidos entre si.

Depois desse animado e estimulante início, passamos para algumas propostas mais específicas do curso. Os artigos iniciais apresentaram uma noção básica acerca de conversação em rede, hashtags, ativismo político e a anatomia de um tweet – já destrinchado (também em imagem) nesse outro post sobre monitoramento de mídias sociais. Essa primeira parte foi intitulada Understanding #conversations; a segunda parte, Gathering Twitter data, foi mais prática, mas também nos apresentou alguns conceitos e ideias iniciais sobre métodos digitais, questões éticas da pesquisa virtual (que não consegui me aprofundar devido ao tempo curso para ler todos os artigos disponíveis, conforme explicarei melhor mais adiante), etc. O assunto métodos digitais foi introduzido pelo profº. Axel Bruns com a seguinte fala:

 “Nós usamos tecnologias de mídia digital todos os dias, em variadas formas, desde as pesquisas no Google até assitir vídeos de gatos no YouTube. Somos capazes de usar métodos digitais para pesquisar esses usos porque, sempre que utilizamos essas tecnologias de mídias digitais, deixamos rastros digitais. E, utilizando esses métodos digitais para analisar esses rastros, conseguimos observar e compreender muito mais desenvolvimentos gerais na sociedade.”

A partir daqui já começamos a colocar a mão na massa: como mencionei no início do post, o objetivo prático do curso nos propõe a fazer uma pesquisa “real” sobre algum assunto que possa ser melhor compreendido através da coleta e análise de dados do Twitter. Para isso, já na primeira semana, fomos estimulados a desenvolver o nosso tópico de pesquisa – seguindo as seguintes instruções: 1) Qual é o assunto, problema ou evento que você está pesquisando?; 2) Quais grupos estão envolvidos nesse assunto, problema ou evento?; 3) Quais termos e/ou hashtags estão associadas a ele?; 4) Quais coisas você espera ou prediz encontrar?; 5) Crie uma pergunta para resumir as suas ideias. Como eu ainda não tenho uma ideia formada, vou deixar para formular essa pergunta na segunda semana. Pensei, inicialmente, em pesquisar algo sobre #cidadeolímpica, UERJ ou candidatos à prefeitura de Niterói – mas ainda estou considerando todas as possibilidades (aceito sugestões).

Uma vez que o curso se destina a pessoas de todas as idades e graus de conhecimento/escolaridade (embora haja um fator excludente decisivo que é o fato de ser completamente em inglês), um dos artigos falou um pouco sobre API. Para quem já trabalha com monitoramento ou com mídias sociais de uma maneira geral, o termo Application Programming Interfaces não é estranho. No entanto, achei extremamente importante para nivelar, na medida de possível, o nível de conhecimento de todos os colegas. Em suma, “APIs fornecem uma maneira de acessar as plataformas de mídias sociais que adentra o website e se conecta diretamente à infra-estrutura subjacente”. Em outras palavras, é a porta de entrada que permite a coleta – geralmente num volume considerável – de dados nas plataformas e sites de redes sociais – é pela API do Twitter, por exemplo, que a TAGS, ferramenta que vamos utilizar para extrair os dados, consegue puxar boa parte da “anatomia” do tweet que pesquisamos. E por falar em TAGS…

A primeira ferramenta para coleta de dados no Twitter apresentada foi a TAGS (Twitter Archiving Google Sheet). O vídeo acima já é bastante explicativo, mas funciona da seguinte forma: ela disponibiliza uma planilha do Google Sheets com alguns scripts que permitem aplicar a pesquisa de queries durante um período de até sete dias anteriores ao momento de início da ativação do script – essa limitação de período, por exemplo, é por conta dos direcionamentos de sua API “gratuita”. Para isso você precisa salvar uma cópia da planilha no seu Google Drive e fazer a autorização – no próprio Google Sheets – de uma conta qualquer no Twitter. Essas queries (nome difícil para termos/expressões de busca) possibilitam também alguns operadores (já conhecidos dos profissionais de monitoramento) que ajudam a especificar a pesquisa: AND encontra tweets com duas ou mais palavras específicas; OR encontra tweets que tenha uma palavra específica e outra palavra distinta; from:username encontra tweets enviados pelo usuário; to:username encontra tweets que mencionam o usuário, etc.

A questão óbvia a partir daí é como definir esses termos. Isso requer que você pense cuidadosamente sobre qual material um potencial termo pode capturar e o que pode deixar passar. Isso inclui tanto falsos positivos (posts que respondem aos seus termos, mas que não têm nada a ver com o tópico que te interessa) quanto falsos negativos (posts que seriam relevantes para os seus interesses, mas que não contêm nenhuma das palavras que você escolheu pesquisar). Não há respostar fáceis para essa questão. O que você escolhe pesquisar é sempre profundamento específico ao contexto, e você provavelmente trabalhará por um processo gradual de aperfeiçoamento antes de chegar a uma escolha satisfatória de termos. Nessa etapa e em qualquer posterior análise dos seus dados, você ainda vai precisar ficar atento a qualquer conteúdo relevante que pode ter deixado passar por causa de sua escolha específica de termos.

Embora eu já esteja familiarizado com o processo de coleta de dados voltado para o monitoramento de mídias sociais, posso dizer que ter conhecido a ferramenta já valeu a inscrição no curso. Sempre vi (e ouvi) discussões sobre as ferramentas desenvolvidas pelas universidades ao redor do mundo, mas nunca cheguei ao ponto de pesquisar e buscar conhecê-las mais a fundo. Acredito que o mercado (principalmente agências de comunicação/publicidade) já está tão acostumado com a utilização de ferramentas pagas, que são polidas e especialmente apresentada/desenvolvidas para atender a esse público, que acaba criando um ponto cego e um ciclo vicioso que não colabora com o desenvolvimento e avanço das discussões na área. Agora que conheci uma, quero conhecer várias – e a próxima que vou “testar” é, com certeza, a Netlytic. Para mais sobre outras possibilidades de ferramentas de busca no Twitter, recomendo esse artigo (compartilhado na seção de comentários da atividade no curso) e essa seção de blog posts.

Google Sheet da pequisa dos termos "niteroi OR niterói" com a TAGS
Google Sheet da pequisa dos termos “niteroi OR niterói” com a TAGS

Esse é o formato da coleta de dados (clique na imagem para ter a visual: a ferramenta traz o ID do usuário, username, conteúdo do tweet, data e hora do tweet (não sei exatamente em qual fuso-horário se encontra), geo-coordenadas, língua definida pelo usuário na configuração da conta, a plataforma utilizada (iPhone, Android, Web, etc.), o local que o usuário colocou na configuração do perfil e o link do tweet. É muita coisa para uma ferramenta gratuita, até onde eu sei. Para praticar a testar a ferramenta, fiz uma busca simples pelo termo referente à cidade de Niterói (deveria ter acrescentado Nikity, aliás) e deixei o script rodando de hora em hora (o vídeo explica como faz isso, mas é simples). Pediram que, para a próxima etapa do curso, tivéssemos uma coleta de pelo menos 50.000 tweets. Faz umas 6 horas que está rodando e tenho apenas cerca de 6.200 tweets até o momento em que vos escrevo. Torçam por mim!

Antes de encerrar, só preciso pontuar uma coisa que vi alguns colegas comentando também na atividade de encerramento da primeira semana: embora a FutureLearn indique que são necessárias “apenas” três horas por semana dedicadas ao curso, a verdade é que o ideal deve ser entre 5 e 7 horas por semana. Neste primeiro período, comecei o curso apenas na quinta-feira à noite, terminando de ler todos os artigos e fazendo todas as atividades só no domingo. Se você quiser ler todos os materiais, todos os arquivos disponibilizados também em PDF e artigos de sites recomendados, ficar por dentro do que os colegas estão falando nos comentários e ainda fazer todas os exercícios propostos, reserve pelo menos 5 horas da semana para o curso. Não que isso seja ruim, pelo contrário, tem muita coisa boa para aprender, mas é preciso organizar uma rotina responsável para não perder nada importante (os debates com os colegas, por exemplo, na minha opinião, são enriquecedores!).

Dito isso, deixo aqui o convite a todos para participarem do curso – ainda dá tempo de se inscrever! São apenas três semanas mas acredito que o aprendizado será enorme. Como eu disse, o curso é para todos, mas é claro que ajuda se você tiver um conhecimento mínimo sobre monitoramento de mídias sociais – para nivelar o conhecimento, recomendo uma lida rápida nesse outro post do blog. Se você estiver fazendo o curso ou decidir começar por indicação, entra em contato no Twitter ou aqui mesmo na seção de comentários para trocarmos figurinhas sobre os assuntos vistos – e nos ajudarmos. A gente se vê! 🙂

Leituras da semana: mais sobre mídia programática, reflexões sobre conteúdo e redes/mídias sociais

A última semana foi novamente corrida devido a trabalhos da faculdade e por isso o blog ficou sem post sobre materiais educativos. No entanto, as leituras diárias continua(ra)m a todo vapor – na campanha pessoal de diminuir o número de textos a ler no Pocket de 400 a menos de 100 até o final do ano. Nesta semana, reencontrei a mídia programática no intuito de compreender melhor como funciona e quais são suas propostas/desafios, além de buscar conceitos e práticas acadêmicas para problemáticas do mercado. Tem que ler!


Mídia Programática: O que é e como funcionam as plataformas – por Vinícius Ghise

Não é a primeira vez que falo sobre mídia programática aqui no blog (menos falo e mais escuto, na verdade). Ainda assim, faço questão de divulgar esse texto do Vinícius Ghise, no qual ele explica como funciona cada etapa, vertente e processo que envolve o uso de mídia programática. A explicação é muito esclarecedora, mas não se acanhe em ir aos comentários para tirar quaisquer dúvidas sobre o assunto – afinal, ainda é um processo muito novo e de difícil compreensão para o mercado brasileiro, que precisa amadurecer bastante.

Mídia programática é uma maneira programada de comprar e vender mídia através de ferramentas. O processo automatizado elimina alguns fatores que dão morosidade ao negócio, como negociação humana entre anunciante e publisher, inclusões manuais de anúncios e outros problemas. A principal forma de compra e venda do inventário se dá por meio de um sistema de leilão, em que o anunciante que der o maior lance conseguirá o espaço.


Programmatic Advertising & How It Can Drive Your PPC Forward – no Search Engine Land

Agora que você já sabe o que é mídia programática (e mais ou menos como funciona), esse texto ajuda na compreensão de por que utilizá-la como estratégia de negócio. Spoiler: o grande diferencial, além da praticidade na automação, é a riqueza de dados que essa tática proporciona.

Programmatic can also drive your PPC program forward because of the value of the data it provides. Programmatic is rich in data. For instance, learning the interests, likes, dislikes, geographical location and gender of customers can help determine keyword buying and ad messaging strategies. Using programmatic data to inform your overall paid search strategy can provide a competitive advantage and improve results.


Branding programático: comunique-se sob demanda – por Rodrigo Junco, no IAB Brasil

E se o assunto programático realmente te interessou, recomendo a leitura desse texto. Nele, o autor faz uma reflexão sobre o uso da compra de mídia programática como estratégia de branding – uma prática comum no mercado internacional. Pensando nisso, ele explica como a utilização estratégica dos dados dessa tática pode beneficiar a comunicação assertiva com o cliente ao longo prazo.

Mercados mais maduros estão usando cada vez mais automação nas impressões para os consumidores que estão verdadeiramente em seu público-alvo com a capacidade de controle de alcance e frequência por meio de cada ponto de contato digital. Segundo pesquisa da Econsultancy, 62% das marcas líderes mundiais nos EUA e Reino Unido estão comprando mídia programática para objetivos de branding, com a expectativa de aumentar esse orçamento em 37% nos próximos dois anos. No Brasil, o desafio das agências continua sendo atrair mais mentes orientadas por dados analíticos em funções de marketing, que têm sido fortemente demandados em busca da excelência nos resultados.


A estrelinha foi pro céu

Na semana passada o Twitter perdeu um dos seus membros mais importantes: a estrela de favoritar. Embora o fandom tuitero não tenha curtido o que acreditaram ser a Facebookização da plataforma, um olhar mais analítico explica que o a mudança para um coração tem uma proposta estratégica que se relaciona diretamente com o modo como os humanos interagem com o formato.


Redes ou mídias sociais?

Na faculdade, um dos (poucos, infelizmente) livros que li sobre o ambiente virtual foi um da Raquel Recuero no qual ela explica que não são redes sociais, mas sites de redes sociais. Por algum tempo, tive a preocupação de falar corretamente, mas logo deixei isso de lado e acabei aderindo ao senso comum de tratar redes sociais e mídias sociais como a mesma coisa. Nesses textos que selecionei, os autores explicam o que diferencia esses dois termos – embora não seja tão simples assim, ainda mais com o surgimento de plataformas fechadas como Snapchat e Periscope.


Handling social media crises – por Ana Canhoto

Existe uma citação “informal” do Tarcízio Silva que diz: “Existem dois tipos de analistas de mídias sociais. Os que aproveitam ferramentas/teorias das universidades e os ruins.” Nesse post da pesquisadora Ana Canhoto, ela traz um resumo útil de um artigo produzido por ela e outros profissionais da academia que procura auxiliar os profissionais de SAC 2.0 a fazer uma gestão o menos “danosa” possível de uma crise no ambiente online.

The large number and variety of social media platforms, the volume of content available, and the spreadability of social media content, make this a difficult task. However, it is also true that consumers do not post on every single social media platform. Rather, they tend to favour some platforms over others, and this may vary by industry and country. Likewise, consumers use different social media platforms for specific activities, for instance talking about positive experiences on Facebook, but negative ones on Twitter. This means that firms need to focus on those platforms that are particularly relevant for their customers, and which reflect their behaviours and preferences.


Buyer Persona: Como criar, exemplos e template para download – por Vinícius Ghise

Quando li alguns materiais sobre marketing de conteúdo (e automação de marketing), senti falta de uma explicação mais “palpável” de como definir (bastante comentadas) personas. Nesse texto, além de explicar o conceito por trás de personas x público-alvo, o autor ainda disponibiliza um questionário prático de como criar essas personas – um fator extremamente importante principalmente para a estratégia de inbound marketing (e marketing de conteúdo).

Buyer persona é uma representação semi-fictícia criada para direcionar uma estratégia de comunicação a um segmento muito específico de público. Esta estratégia pode ser dividida em várias frentes de trabalho, mas tem com objetivo inicial compreender e solucionar as dificuldades de uma audiência específica, que pode vir a consumir os produtos e serviços desta organização. Este método de trabalho ajuda na compreensão exata da maneira como esta audiência se comunica e consome conteúdo, contribuindo para uma estratégia personalizada de acordo com as suas necessidades e seu estágio de entendimento em relação às necessidades.


Content is still king, but community management is queen – por Christina Miller, no Digiday

Uns dias atrás eu li este post no Social Media Today (baseado num artigo chamado “Content Is Crap, and Other Rules For Marketers”, do Harvard Business Review) e fiquei com um pé atrás – como assim, conteúdo não tem valor? No entanto, após a leitura complementar do Digiday, entendi a afirmação do artigo. Vale a reflexão (e o debate)!

Content is king, but content can’t talk back. When someone complains in the comments about a piece of content, community management is there with the antidote. When someone wants more information about a product, community management is there to answer. When someone professes his or her love for your brand, community management is there to thank them and amplify the sentiment.


You’re Thinking About Social Media ROI All Wrong – por Kevin Shively, no Simply Measured

Return of Investment, ou ROI, é um dos pontos principais a se analisar para as estratégias online – que diz respeito, numa analogia simplória, ao lucro obtido pelo investimento inicial. Nesse blog post do SM, o autor apresenta a problemática do Social Media ROI, explica as duas formas mais comuns para explicá-lo (uma muito simples e outra muito complicada) e apresenta a solução (ou uma recomendação de solução) para o problema.

Social media is a marketing function. Whether it feeds top-of-the-funnel brand awareness, mid-funnel conversions, or customer satisfaction and lifetime value, we can’t talk about Social ROI until we address the Social Attribution problem. For the most part, social marketers are missing a huge piece of the puzzle when it comes to attributing traffic, conversions, and sales to social media, because we can’t see exactly where a lot of traffic actually came from.


Dicas úteis (e práticas) de Social Media

Pra finalizar, separei sete posts (sendo cinco do Simply Measured, mas prometo que não é ação patrocinada) com dicas úteis que qualquer Community Manager (ou Social Media, se a sua empresa não tiver essa distinção) podem utilizar em suas práticas de estratégia online. São coisas simples, mas que podem ajudar a abrir os olhos para alguma ação importante a ser utilizada.

Leituras da semana: monitoramento, dados e classificação de sentimentos

Antes tarde do que nunca. Depois de duas semanas sem atualizações, retomo aqui as minhas leituras semanais. Por motivos pessoais (viagem e faculdade), acabei não divulgando as leituras das últimas semanas, o que também significa que acumulei mais 100 textos na conta (acho que já são mais de 300 no Pocket). Este é um problema que vivo me questionando: como tirar o atraso/se manter em dia com um mercado que está em constante mudança? Mas essa reflexão fica para outro momento. Por ora, compartilho aqui alguns textos inteligentes com os quais me deparei no último mês.


Pirâmide de Awareness no monitoramento de redes sociais – Dataísmo

Para começar com o pé direito, um texto do Dataísmo – que nunca decepciona. Para falar de monitoramento, a autora explica conceitos importantes sobre a pirâmide de awareness e seus desdobramentos. Como sempre, a linguagem é de fácil compreensão e vários exemplos são dados para ilustrar ainda mais as ideias discutidas.

Por meio do monitoramento de redes sociais, podemos identificar o panorama da marca, observar quem fala sobre ela, traçar necessidades, pontos positivos e negativos. Isto pode ocorrer com o monitoramento do buzz (o que foi falado) de forma espontânea, sem citar os canais da marca diretamente; de forma direta, com os comentários e replies diretos à marca; ou até por meio do universo que compõe a marca (grupos ou comunidades que fazem parte do recorte desta marca nas redes sociais.


O monitoramento e seu potencial (muito) mal explorado – por Vinícius Padalino

Nesse artigo, publicado no (LinkedIn) Pulse, o autor aborda algumas questões interessantes sobre o monitoramento e, principalmente, o modo como ele é subestimado pelas empresas. É um texto curto, praticamente um desabafo, mas muito relevante para pensar para onde a publicidade e comunicação como um todo deve(ria) seguir.

Não existe mágica que faça com que o trabalho de monitoramento seja, de fato, relevante. Só existe inteligência efetiva quando há integração, planejamento, entendimento, contexto, equipes especializadas, metodologias muito bem estruturadas e definidas, ferramentas eficientes e muita pesquisa e estudo. Todos esses pilares sustentam um bom trabalho de monitoramento e garantem seu desenvolvimento e evolução. Porém, assim como no trabalho de qualquer outra área, esses pilares têm um custo. Ilude-se quem imagina que uma grande empresa pode fazer do monitoramento uma ferramenta estratégica do negócio contratando um analista inexperiente ou pagando cerca de R$ 5 mil a alguma consultoria especializada de baixo custo. Agências e consultorias de baixo custo são, sim, estratégicas, porém em contextos específicos e para clientes específicos, como empresas de pequeno porte. Precisamos parar de subvalorizar o monitoramento!


Ok, você tem um bando de dados do seu consumidor. O que fazer com ele? – no Innovation Insider

As pessoas deixam cada vez mais rastros pela internet. As empresas, na maioria das vezes, já têm esses dados. Para extrair algo positivo daqueles números, no entanto, é preciso entender como classificar/categorizar toda essa informação. Nesse artigo, são apresentadas algumas direções que podem ser seguidas.

Capturar e armazenar dados sobre seu target é uma tarefa de alguma complexidade, porque você pode, por exemplo, estar capturando dados inúteis ou de baixo valor. Você pode ainda estar armazenando-os de forma inconsistente e de baixa eficácia. E o pior de tudo: depois de capturar e armazenar você pode simplesmente usar esses dados de forma completamente equivocada, perdendo tempo, recursos e impactando de forma negativa toda a performance do seu negócio.


Por que o Brasil não consegue evoluir na cultura de dados? – por Gerson Ribeiro, no ProXXima

A cultura data-driven ainda tem muito o que evoluir no Brasil. Nesse artigo, o professor de marketing da ESPM discorre sobre algumas mudanças fundamentais que adotar esse método de trabalho podem agregar ao valores das empresas (ou agências de marketing).

Levando para nosso dia a dia do marketing esta cultura de “data driven marketing” (em português, “marketing guiado por dados”), faz toda a diferença, seja para as ações de marketing ou para a empresa como um todo. Uma empresa com cultura de métricas toma todas as suas decisões baseadas em números. E essa cultura vai do presidente para todos os departamentos.


AARRR: o funil é seu amigo – por Willian Sertorio, no Blog de AI

O Blog de AI sempre compartilha posts interessantes sobre métricas. Neste, o autor explica o conceito do funil AARRR. Vale para métricas mas também é um ótimo método para enxergar (e avaliar) o negócio da empresa como um todo.

Dave McLure, figura importante na cena de startups, criou um framework (estrutura) de métricas em meados de 2007. Este framework permite visualizar de maneira rápida os aspectos mais importantes do seu produto. Deu tão certo que hoje é a forma padrão com que startups e outros produtos digitais comunicam seus números.


How the USGS uses Twitter data to track earthquakes – no blog do Twitter

Ainda na #OperaçãoSalvemOTwitter, este artigo publicado no blog da empresa explica como U.S. Geological Survey passou a utilizar a plataforma para localizar e identificar terremotos nos Estados Unidos. Ou seja, de certa forma, a ferramenta já passou a ser utilidade pública para a sociedade norte-americana.

This Twitter activity wasn’t a big surprise to the USGS. The USGS National Earthquake Information Center (NEIC) processes about 2,000 realtime earthquake sensors, with the majority based in the United States. That leaves a lot of empty space in the world with no sensors. On the other hand, there are hundreds of millions of people using Twitter who can report earthquakes. At first, the USGS staff was a bit skeptical that Twitter could be used as a detection system for earthquakes – but when they looked into it, they were surprised at the effectiveness of Twitter data for detection.


Studying sentiment on Twitter is… complicated – Ana Canhoto

Um dos principais problemas no trabalho de monitoramento é o processo de classificação de sentimentos. Como geralmente o número de coleta de dados é muito alto, pesquisadores e profissionais do mercado optam por utilizar ferramentas que automatizem esse processo. Nesse artigo, criado a partir de um estudo, a autora explica como essa questão é problemática e o que é possível fazer para driblar essa questão.

Despite its promise and popularity, the sentiment analysis of social media conversations is neither a simple nor a straightforward process. Yuvraj Padmanabhan and I investigated the vulnerabilities present in processing and analysing Twitter data concerning consumers’ sentiment towards coffee. Our study, which has just been published in the Journal of Marketing Management, showed low levels of agreement between manual and automated analysis.


Classificando comportamento em relação a marcas usando a lógica do RPG – por Dennis Altermann, no Midiatismo

Ainda na problemática da classificação, esse artigo propõe uma solução que pode aprimorar o trabalho: utilizar a lógica do jogo Dungeons & Dragons. É uma leitura interessante porque, embora utilize algo inusitado como referência, tudo parece fazer sentido ao pensar monitoramento de mídia própria.

Na minha perspectiva, classificar uma menção a sua empresa dentro da internet apenas como positivas, negativas ou neutras é muito simplório perto do espectro imenso de emoções humanas. Mesmo utilizando a lógica do alinhamento do Dungeos & Dragons, talvez ainda não seja o suficiente. Mas já que vamos precisar categorizar, de alguma forma, e essa é a minha sugestão para melhores interações.


Pequenos budgets, muito trabalho e grandes resultados – por Ana Flávia Lacchia, no Blog Mídia 8!

Esse texto é para o profissional que cansou das garras das grandes empresas e/ou das grandes agências. Com um relato pessoal, a autora conta como tem sido enfrentar os problemas que surgem ao trabalhar como freelancer ou com uma empresa própria.

Trabalhando com empresas grandes aprende-se muito sobre o que fazer e o que não fazer, mas trabalhando com as pequenas é que se vence os maiores desafios. E quando eu falo em pequenas, não se trata de número de funcionários ou de relevância, mas sim de budget − se você trabalha na área, principalmente em mídias sociais, vê a realidade nua e crua de gigantes do mercado que têm somente algumas moedas para investir nesses canais.


10 ways your business is wasting time on Facebook – no Blog do Hootsuite

Já que estamos falando de pequenas “eu-agências”, esse post do Hootsuite levanta alguns pontos importantes que valem a pena serem repensados para o trabalho (ou a perda de tempo do trabalho) no Facebook.

Content creation is time-consuming, and you don’t want those hours of hard work to go to waste. If you’ve been wondering about the reason for that drastic dip in your business’s organic reach, you probably haven’t heard our calls to halt the creation of overly promotional content. Facebook has been encouraging content creators on the network to replace the straight-up promo material with stories that add value or provide more history for your business’s products and services. These kinds of posts have a higher likelihood to be seen by bigger audiences.


Bônus: O Banco do Facebook – por Justin Mauldin, traduzido por Rafa Spoladore

Esse texto talvez fuja um pouco do assunto do blog, no entanto, ainda fala sobre o Facebook. É um pouco antigo (de junho) e, à época, viralizou dentro de certos nichos – mas eu só tive a oportunidade de ler nos últimos dias. Nele, o autor reflete sobre quais mudanças reais (financeiras) o site de Mark Zuckerberg poderia aplicar no mundo quando disponibilizar a troca de dinheiro em todos os países. No entanto, a autora vê essa possibilidade como uma grande salvação para pequenos empregados – e não é bem assim, né?

É fácil imaginar um mundo onde trabalhadores de países em desenvolvimento são pagos via pagamentos peer-to-peer e guardam seu dinheiro no Facebook, compram produtos locais usando transferências e podem pagar por itens usando o Facebook. O efeito que o Facebook poderá ter sobre o mundo como uma instituição financeira eletrônica não é nada menos do que profundo.

Não deixem o Twitter morrer: reflexões sobre usuários e desafios

Quando criei minha conta no Twitter em janeiro de 2009, não sabia muito bem como aquilo funcionava. As primeiras pessoas que passei a seguir foram conhecidos da internet (de jogos online ou de comunidades do Orkut), amigos do colégio (poucos, no máximo cinco) e celebridades (que o próprio Twitter me recomendou). Hoje, seis anos depois (de falar muita besteira, porque é o que se faz na adolescência), o site e a plataforma de rede social mudou bastante, mas a essência continua a mesma: fazer parte da conversa.

O Twitter, se me permitem a analogia, me parece um imenso chat mundial no qual as pessoas se conectam em espaços virtuais para fomentar uma conversa. O “caráter de tempo real e sensação de comunidade e pertencimento nas conversações”, como perfeitamente caracteriza Tarcízio Silva, é o que torna o Twitter tão agradável e único: são pessoas desconhecidas falando sobre um mesmo assunto em um determinado espaço de tempo específico. E talvez seja essa liberdade de falar com desconhecidos que permite que as pessoas se expressem sem medir palavras (e/ou sem ter que se preocupar com familiares comentando e julgando qualquer atualização de status).

No Twitter você pode cantar uma música; retuitar contas engraçadas (o que seria do Buzzfeed se não existissem pessoas criativas no Twitter fazendo metade do trabalho por eles?); comentar sobre a Copa do Mundo ou sobre a final do Masterchef; mandar uma indireta para um certo arroba; comentar sobre o novo trailer de Star Wars no momento exato em que ele foi liberado com pessoas de diferentes lugares; e muito mais. O que diferencia o seu uso para essas práticas do uso do Facebook, por exemplo, é justamente o que foi citado anteriormente: o caráter de tempo real e a sensação de comunidade e pertencimento nas conversações.

Por exemplo, uma das minhas professores da faculdade, quando acontece algum evento televisivo como o The Voice Brasil, cria uma publicação em seu perfil no Facebook e convida seus amigos para comentarem o programa junto a ela – naquela mesma publicação. A diferença é que o Twitter favorece esse modelo de conversação pelo modelo no qual a plataforma está estruturada – além de os comentários serem feitos em tempo real e em ordem cronológica, uma fala específica de um usuário pode saltar para outro ambiente virtual graças a um RT (de modo aberto, diferente do compartilhamento). E é nessa troca descontraída de mensagens sobre um mesmo assunto que se cria a sensação de comunidade (ou o movimento de indiretas para “o outro site”.

Hoje, identifico no Twitter os seguintes grupos de pessoas (como usuários relativamente ativos):

  • Fandoms: pessoas que participam de algum grupo de fãs de forma direta ou indireta – e aqui vale ressaltar o teor duplo dessa característica, já que pessoas com contas “fãs” podem comentar sobre os mais diversos assuntos (fãs de Demi Lovato falando sobre a Kéfera); assim como um grupo aleatório de pessoas pode, por um momento, caracterizar-se como um fandom (pessoas que sigo por motivos distintos comentando o trailer de Star Wars, por exemplo). Camila Monteiro, que conheci e acompanho graças ao Twitter, tem trabalhos muito interessantes sobre esses comportamentos no ambiente digital – aqui tem um e aqui tem outro.
  • Amigos virtuais: pessoas que criaram um laço de relacionamento dentro da plataforma digital através da troca de mensagens (por compartilhar dos mesmos interesses, por exemplo).
  • Amigos e conhecidos da vida real: pessoas do trabalho ou da faculdade que encontraram o seu Twitter e você teve que seguir de volta por educação.
  • Profissionais da sua área de interesse/atuação: pessoas que você segue por admiração ao seu trabalho e que compartilham materiais relevantes para a sua formação e crescimento profissional.
  • Veículos de comunicação: sites e blogs de notícias gerais (G1) ou de tema específico (Omelete).
  • Celebridades: pessoas que você segue porque é fã e quer ser notado ou porque ela é Camila Pitanga/Luana Piovani.

Mas, então, dentro desse contexto de “tipos” de usuários (e aqui ressalto que não quero rotular ninguém, mas criar uma espécie de nível classificatório para entender o ambiente), como o Twitter pode enfrentar a crise que demitiu 366 funcionários no mundo inteiro? Talvez o primeiro passo seria decidir se ele pretende se tornar uma rede de nicho, como o Tumblr, ou uma rede “de massa”, como o Facebook. Principalmente porque grande parte do sucesso do Facebook se dá pelo investimento de pequenas e médias empresas na plataforma, que tem cada vez mais encorajado e facilitado o uso de suas ferramentas de anúncios para esses negócios.

Caso o Twitter se contente em ser uma rede social “de nicho”, com usuários mais “qualificados” (a plataforma não é favorável para aquele usuário menos assíduo da internet e de redes sociais, é preciso admitir), talvez a solução esteja em trabalhar com criadores de conteúdo. Isso significa fomentar a conversa e a participação de usuários do primeiro grupo que mencionei, já que a plataforma foi uma das primeiras que permitiu uma conversa direta entre ídolo e fãs. Mas isso também significa saber identificar e estimular seus influenciadores, trabalhando a plataforma não apenas como um canal, mas também como um produto a ser utilizado – e, para isso, o Niche será um bom começo.

Como o site não pode viver apenas de celebridades em diferentes níveis (até porque são pessoas, e pessoas são inconstantes), o segundo ponto focal deve ser o das conversações. O Facebook pode até tentar, mas o Twitter precisa se manter unânime na disputa pela segunda tela. Grandes eventos esportivos ou de entretenimento podem significar oportunidades para as marcas (e aqui, infelizmente, são apenas marcas de médio a grande porte) entrarem na conversa sem serem rudes. Para além disso, os assuntos do “momento” – como o meme da “Senhora?” que, sim, nasceu no Twitter – também geram interação dos usuários e podem servir para anunciantes.

A volta de Jack Dorsey e a demissão dos mais de 300 funcionários significa que o Twitter está, sim, em crise. E isso não significa decrescer, mas, no mercado de gigantes como Facebook e Google, estagnar não é uma opção. Infelizmente, o site de rede social ainda é uma empresa que visa lucros para seus acionistas e, para isso, precisa pensar em como fazer dinheiro. Entretanto, seus usuários não o encaram apenas como um canal de comunicação, mas como um produto que usam, gostam, aprovam e recomendam – assim como os fãs da Apple – e qualquer mudança drástica poderia significar uma grande perda para a plataforma. A questão é: será que os responsáveis estariam dispostos a perder uma enorme quantidade de usuários “qualificados” para atrair novos usuários “dispersos”? Espero que não.

Leituras da semana: o Masterchef, o Twitter, a empatia do Facebook e estudos de audiência

Com um pouco de atraso, divulgo mais uma vez as leituras da semana (passada). Novamente vários textos ricos e bem elaborados a minha atenção, além de novidades que reverberaram em diversos portais e blogs com análises densas ou simplesmente pontuais. Por exemplo, na semana passada, o assunto que todos comentavam (profissionais de Social Media e usuários do Twitter) era o Masterchef. Mas o Facebook também apresentou algumas novidades, a conferir.


Masterchef e o Twitter

Já está todo mundo sabendo: o reality-show transmitido às terças-feiras na Band foi um sucesso absoluto – não exatamente de audiência, mas de engajamento com o público através da segunda tela. É o tipo de case que vai servir para palestras por muitos anos pela frente, porque toda a estratégia pensada pela emissora em parceria com a empresa foi um sucesso bem pensado. Abaixo, selecionei alguns textos (e infográficos) que dissertam sobre a popularidade do programa e o papel da conversa em tempo real para alavancar a audiência:


O “não curtir” do Facebook

Outro que assunto que rendeu muita conversa e debate na semana passada foi o anúncio de Mark Zuckerberg durante uma transmissão ao vivo que apresentava uma das novas ferramentas do Facebook (livestreaming), quando falou sobre um possível botão “não curtir” para a plataforma. Os veículos de comunicação tradicionais foram rápidos a reportar a novidade, mas alguns blogs e canais de nicho compreenderam rapidamente que não era um botão dislike, mas um botão de empatia. Ainda há muito o que debater sobre essa novidade (que ainda nem foi apresentada), mas alguns textos interessantes já foram publicados:


Automação de marketing

Voltando à programação normal (mas nem tanto assim), a agência gaúcha Global AD, através de textos da Camila Benvegnu, fez uma série de posts durante a semana sobre processos de automação de marketing. São três textos curtos porém ricos e bastante explicativos, que falam um pouco sobre a jornada do cliente, o funil de vendas, geração de leads e mais um pouco.


Como descobrir: em quais horários as pessoas mais falam sobre minha marca (e concorrentes)? – no Social Figures

Quem começa no mercado de mídias sociais ouve muito falar sobre “os melhores horários para postar das redes sociais”, deparando-se com estudos, infográficos e mais que apresentam que horas se deve postar para ter o melhor desempenho. Nesse texto, são apresentados apenas três gráficos que quebram com essa ideia de horário nobre das redes sociais, argumentando que cada empresa deve analisar seu público e apresentando possibilidades de como tirar proveito desse conhecimento.

Não existe “horário nobre” nas mídias sociais. Claro que temos horários em que há um maior número de pessoas conectadas de modo geral, mas o diferencial das mídias sociais é que cada empresa pode analisar seu público de forma ultra-segmentada. Isto também vale para comportamentos relacionados a horários de uso, reclamações, comportamentos etc.


O papel das mídias sociais em pesquisas de mercado – por Gabriel Ishida, no Midializado

Nesse texto do mestre Ishida, ele mostra alguma das possibilidades de análise qualitativa e quantitativa do monitoramento de mídias sociais. São alguns dos aprendizados de anos de mercado e experiência com a área de pesquisa para negócios.

Primeiramente, notei que a principal função é mais qualitativa do que quantitativa, ou seja, as mídias sociais ajudam mais na exploração ou validação de hipóteses. Bom lembrar que o papel da pesquisa offline (entrevistas em profundidade, exploração em campo, grupos de foco, etc.) ainda é bastante importante para a área, mas as mídias sociais são outras importantes fontes de dados.


Facebook and Twitter User Behavior Changes: New Research – no Social Media Examiner

Nesse estudo da SME, eles mostram que os usuários das redes sociais estão usando as plataformas não apenas para se conectarem com amigos e família, mas também – principalmente para descobrir notícias. Algumas conclusões são já esperadas, mas é sempre rico ter o embasamento de dados para se argumentar sobre as mídias sociais.

1. Mais pessoas acham notícias no Facebook e Twitter

2. Twitter é a plataforma a seguir para plantão de notícias

3. Facebook é a fonte nº 1 de notícias para millennials

4. Repórteres contam com o Facebook e Twitter para visibilidade

5. Facebook e Twitter estão trabalhando em projetos relacionados a notícias


Como o design pode impulsionar publicações nas mídias sociais – da A2ad

Na semana passada eu divulguei aqui no blog uma matéria da Shutterstock mostrando como o uso responsável do design pode ajudar no planejamento e criação para as mídias sociais. Nesta semana, a agência paulistana A2ad fez um post semelhante e complementar, dando algumas dicas estratégicas para o design nas redes.

Com mais de duas bilhões de pessoas ativas nas redes sociais a cada dia, melhorar a forma como você usa elementos visuais é uma maneira eficiente de atrair novos clientes para o seu negócio. Lembre-se de sempre usar fontes e cores consistentes com sua marca e certifique-se que seu público irá reconhecê-lo imediatamente.


A explosão do conteúdo digital – no ProXXima

O marketing de conteúdo é uma performance que deve, ao passar dos anos, estar cada vez mais frequente nas atuações das empresas e agências em mídias sociais. Nesse texto, a diretora do Lomadee ratifica a importância da estratégia em prol do conteúdo para atrair clientes qualificados.

É preciso dar aos internautas motivos para comprarem os produtos das marcas. Para o comércio, o boca a boca, a credibilidade e a visibilidade são essenciais para o aumento de vendas. O conteúdo em blogs – seja via posts, reviews, vídeos ou podcasts – é a chave para aumentar o tráfego dessas marcas, além de ajudar a aumentar essas vendas graças à credibilidade do blogueiro.


Privacidade: uma bela oportunidade – por Patrícia Garrido, no IAB Brasil

O conteúdo desse artigo é menos assustador do que o título nos faz imaginar. Nele, a gerente de pesquisa de mercado da Microsoft explica como a mídia programática e uma boa estratégia no funil de vendas/jornada do consumidor pode trazer um fruto positivo tanto para as marcas quanto para os consumidores.

O digital como plataforma permite considerar o contexto de vida, interesse e interação do consumidor. Essa riqueza de entendimento significa possibilidade de maior pertinência no contato, mas também a possibilidade de estabelecer uma relacão mais respeitosa com benefício notório e moeda de troca. Por exemplo: eu não quero ser “perseguida” pela comunicação de uma marca com a qual não tenho afinidade. Isso parece invasão. Porém a situação é diferente se eu estou em um momento de entretenimento online e uma marca com a qual eu já me “relaciono”, me reconhece e oferece uma experiência diferenciada. Pode ser um conteúdo, serviço, uma recomendação ou mesmo oferta alinhada com meu perfil. Essa experiência parece bem menos invasiva e, aliás, tem grandes chances de ser positiva e se tornar parte de uma conversa, um comentário que pode acontecer no próprio ambiente digital ou não, mas que ainda assim pode influenciar outras pessoas.

Como se tornar um especialista em marketing digital; confira dicas de 3 profissionais – no Blog Mídia 8!

Por fim, esse artigo com Dennis Altermman (fundador e editor do blog Midiatismo), Edney Souza (curador no Social Media Week SP) e Felipe Spina (professor na Internet Innovation), no qual esses três profissionais de marketing digital apontam algumas dicas para se especializar na área.

InterNey: aprenda com quem já errou muito e entenda que não existem fórmulas, algo que deu muito certo para uma empresa pode dar muito errado para você e vice-versa. Entenda o contexto em que seu cliente se encontra e veja quais suas opções com os recursos disponíveis, aprenda a avaliar o custo benefício de cada opção e tome as decisões junto com eles. Mídias sociais ainda carecem de benchmarks e é difícil dizer que algo deu certo ou errado olhando do lado de fora, o verdadeiro impacto dos negócios são nas vendas, lembre-se disso.

Leituras da semana: McWhopper, Twitter e mais inspirações de trabalho

Mais uma semana se passou e mais uma porrada de conteúdo foi produzido na internet. Como expliquei semana passada, depois de adotar um aplicativo que ajuda a organizar suas leituras para o momento mais próprios de ler, decidi criar esta coluna pontual aqui no blog compartilhando alguns textos interessantes que me deparei durante a semana. Não necessariamente são publicações atuais (podem ser de meses ou anos atrás), mas é um conteúdo que eu tive contato pela primeira vez na semana que se passou e achei bacana compartilhá-los aqui. Todo material de leitura eu obtenho através, principalmente, das pessoas/agências/portais que eu sigo no Twitter – listadas ali na barra lateral (ou inferior, no mobile) – ou seja, aconselho a fazer o mesmo..


Dicas de como começar no mercado digital: pesquisar, aprender, publicar! – Por Mariana Oliveira

Por ironia do destino (realmente não lembro como isso aconteceu), acabei topando com esse texto de 2014 da ídola-mor o qual ela postou no seu blog e no LinkedIn. Nele, ela dá algumas dicas pontuais do que fazer para iniciar essa jornada no mercado digital – e, felizmente, concluí que estou no caminho certo. Leitura curta, mas rica para quem está começando assim como eu!

O mercado digital está carente por bons profissionais – e, dependendo do cargo, não é a experiência anterior que conta. É a iniciativa, o interesse, e isso envolve não só dizer o quanto você tem essas características, e sim o que você faz a partir delas.


McWhopper – um dos acontecimentos mais falados da semana foi a proposta do Burguer King ao McDonald’s para o Dia Internacional da Paz. Dividindo mais opiniões do que o cenário político brasileiro atual, a ação do BK gerou vários textos de profissionais da área comentando sobre o fato – com uma visão de mercado. Aqui, reuni apenas quatro que não são se aprofundam muito na análise, mas levantam alguns pontos pertinentes.

Odeio ser publicitário – Matheus Cardoso

Não sabe brincar, não desce pro play – Blog do BuzzMonitor

Burguer King x McDonalds, de quem foi o primeiro round? – Eden Wiedemann

Marcas do mundo, uni-vos! – Blog do Scup


Entrevista: Felipe Morais, autor do Planejamento Estratégico Digital – Seekr

Quando você está começando numa área nova, bastante abrangente, é comum ficar perdido – não exatamente perdido, mas buscando conhecimento para se achar. Nessa entrevista, esse profissional que trabalha com planejamento digital desde 2004 apresenta algumas discussões legais sobre a área de planejamento.

A criatividade é inerente ao ser humano, não ao profissional de planejamento nem ao criativo da agência. Ela não vem apenas tomando banho ou andando de bicicleta. Ela vem de uma associação de ideias, estudos, pesquisas, curiosidade, análise e entendimento. Você pode e vai ter uma boa ideia no banho. Eu tenho várias, mas isso quando o cérebro relaxa após horas lendo relatórios, pesquisas, estudos, insights de mercado, consumidor, concorrência e marca. Aí a grande ideia vem. Quer ser planejamento? Seja curioso, já é meio caminho andado.


Real Time Marketing: a hora certa de agir – Por Innovation Insights

Uma das “subcategorias” com maior ascensão dentro do contexto de marketing digital (não apenas pelo status do Twitter, mas agora também com novos personagens como o Periscope), o real time marketing é um advento das mídias sociais bastante interessante de se pensar e trabalhar ao pensar o planejamento estratégico das marcas na rede.

O desafio está em decidir quais conversas entrar, quais assuntos são coerentes com os valores e fazem sentido para o público que pretendem atingir. No passado as pessoas não participavam da criação de histórias junto com as marcas, como acontece hoje com o social. Portanto, se a sua comunicação puxa a marca em contextos que são relevantes para alguém, este vai aumentar as chances de histórias, imagens e associações se incorporarem na percepção da marca. Emoções podem desempenhar um poderoso e eficaz papel na publicidade e por isso que a medi-las é uma parte fundamental de como avaliar anúncios.


Sensores Humanos: 250 milhões de motivos para promover o Twitter – por Tarcízio Silva

Se me pedissem uma opinião pessoal sobre qual é a melhor plataforma de redes sociais, eu diria Twitter sem hesitar. Talvez eu seja um entusiasta dessa ferramenta. Nesse texto de 2014, o Tarcizio lista diversas funcionalidades que o site tem para compreender o atual comportamento humano na internet pensando o aspecto “real-time” (tanto usos político-sociais como também, obviamente, mercadológicos).

No livro Social Media Mining with R, os autores repetem diversas vezes a noção de “sensor humano” para descrever usuários no Twitter e sua produção. A ideia de “sensor” está muito vinculada a fenômenos naturais, por isto é um tanto rechaçada, nas ciências sociais, ao se falar de seres humanos. Porém, estou a cada dia menos contrário a este termo, pois temos inúmeros exemplos de análise de dados e fluxo informacional no Twitter não só para analisar os seres humanos e a sociedade, mas também para enfrentar intempéries naturais. A Copa do Mundo pode ser o divisor de águas na maturidade deste segmento do mercado brasileiro de comunicação. Mas para além do futebol e grandes eventos, eu acredito que o Twitter é uma mídia social necessária para a nossa sociedade contemporânea.

Mais resultados com análise de performance digital – do Blog GlobalAD

Por fim, um texto que destoa um pouco dos assuntos dos outros mas que fala sobre um “movimento” que me interessa já faz um tempo. Nesse texto, a autora fala sobre um pouco das possibilidades – necessárias – para fazer uma análise da presença digital da sua empresa, pensando a estratégia data-driven. É simples, mas bacana!

Com o surgimento de bases de dados cada vez maiores e tecnologias de armazenamento de informações digitais cada vez mais sofisticadas, temos ao nosso alcance uma infinidade de dados e informações que, se bem utilizadas, podem ajudar a entender como seu negócio está performando nos diversos canais digitais em que está presente para então estabelecer estratégias de otimização e, porque não, de inovação perante a concorrência.