{"id":4182,"date":"2018-09-17T21:53:16","date_gmt":"2018-09-18T00:53:16","guid":{"rendered":"http:\/\/insightee.com.br\/blog\/?p=4182"},"modified":"2018-09-17T22:02:36","modified_gmt":"2018-09-18T01:02:36","slug":"pesquisa-em-midias-sociais-na-era-pos-api","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/insightee.com.br\/blog\/pesquisa-em-midias-sociais-na-era-pos-api\/","title":{"rendered":"Pesquisa em m\u00eddias sociais na era p\u00f3s-API"},"content":{"rendered":"

No rascunho “Computational research in the post-API age”<\/em><\/a>, o pesquisador Dr. Deen Freelon<\/a>, da\u00a0University of North Carolina<\/em>, aponta dois marcos important\u00edssimos para quem atua com pesquisa\/monitoramento de m\u00eddias sociais – ambos espec\u00edficos do Facebook: em abril de 2015, quando a plataforma fechou a API de pesquisa p\u00fablica (que permitia acesso “busc\u00e1vel” a todos os posts p\u00fablicos num per\u00edodo de duas semanas); e outro, mais recente, quando a empresa de Mark Zuckerberg fechou drasticamente o cerco de acesso \u00e0 API de p\u00e1ginas.<\/p>\n

De 2015 para c\u00e1, muita coisa mudou no mercado de intelig\u00eancia de m\u00eddias sociais<\/a> – dentre as principais mudan\u00e7as, eu citaria a crescente relev\u00e2ncia do trabalho de m\u00eddia paga em rela\u00e7\u00e3o direta com o trabalho de mensura\u00e7\u00e3o (m\u00e9tricas), e com certo menosprezo do mercado pelo trabalho de monitoramento. Isso acontece por v\u00e1rios motivos, a meu ver, que se atravessam e se retroalimentam: 1) o ritmo de ag\u00eancias e clientes; 2) o desprezo do mercado por pesquisa (e conhecimento – cient\u00edfico – de modo geral); 3) a falta de inova\u00e7\u00e3o de atores relevantes (principalmente ferramentas l\u00edderes de mercado); 4) e o – cada vez mais – desafiador cen\u00e1rio de como adquirir dados de m\u00eddias sociais (aqui, focaremos neste); dentre outros.<\/p>\n

Quando o Facebook resolveu matar a coleta de posts p\u00fablicos dos usu\u00e1rios (em seus feeds\/murais), uma conversa foi iniciada<\/a> e estabeleceu-se um debate sobre “o futuro” do monitoramento de m\u00eddias sociais<\/a> (isso em 2015). Tr\u00eas anos depois, o mercado n\u00e3o reagiu t\u00e3o ativamente \u00e0 nova pol\u00edtica da plataforma – muito mais restritiva e complexa. Ainda que haja um debate intenso sobre prote\u00e7\u00e3o de dados p\u00f3s esc\u00e2ndalo da Cambridge Analytica, somado \u00e0 cria\u00e7\u00e3o do GDPR e Lei de Prote\u00e7\u00e3o de Dados (no Brasil), pouco se discutiu sob a perspectiva do mercado de monitoramento e pesquisa em m\u00eddias sociais. Por isso, para trazer esse assunto \u00e0 tona, retomo – e recorro – ao ensaio pragm\u00e1tico de Freelon.<\/p>\n

“O fechamento da API de P\u00e1ginas eliminou todos acessos ao conte\u00fado do Facebook conforme acordado em seus Termos de Servi\u00e7o. Permita-me sublinhar a magnitude dessa mudan\u00e7a: n\u00e3o h\u00e1 atualmente uma maneira para extrair de forma independente o conte\u00fado do Facebook sem violar seus Termos de Servi\u00e7o. Num estalar de dedos metaf\u00f3rico, o Facebook invalidou instantaneamente todos os m\u00e9todos que dependiam da API de P\u00e1ginas. […] N\u00f3s nos encontramos numa situa\u00e7\u00e3o na qual o investimento pesado em ensinamento e aprendizado de m\u00e9todos espec\u00edficos da plataforma podem se tornar obsoletos do dia para a noite: \u00e9 isso que quero dizer com ‘a era p\u00f3s-API’.”<\/p><\/blockquote>\n

Embora soe apocal\u00edptico (assim como em 2015 soou), n\u00e3o \u00e9 o fim do monitoramento\/pesquisa em m\u00eddias sociais. Para contornar esse cen\u00e1rio nebuloso, Freelon aponta duas prioridades para quem trabalha nesse contexto: ser\u00e1 necess\u00e1rio – o quanto antes – aprender a fazer “scraping” de p\u00e1ginas da web; ao mesmo tempo em que compreendamos as consequ\u00eancias potenciais de violar os Termos de Servi\u00e7o das plataformas ao fazer isso. Ou seja, de certo modo (e como seu t\u00edtulo indica), est\u00e1 na hora de superarmos as APIs para que consigamos trabalharmos sem as restri\u00e7\u00f5es arbitr\u00e1rias das plataformas.<\/p>\n

Sobre o aprendizado de t\u00e9cnicas de scraping (que envolvem, majoritariamente, linguagens de programa\u00e7\u00e3o como Python e R), o pesquisador cita que a flexibilidade \u00e9 a sua principal vantagem. Por outro lado, essa flexibilidade – que est\u00e1 ligada justamente a um campo maior de possibilidade\/escopo maior de trabalho – significa tamb\u00e9m ter que lidar com diferentes demandas de programa\u00e7\u00e3o. Ou seja, significa ter que programar s\u00e9ries diferentes (possivelmente completamente diferentes) para cada scraping desejado, al\u00e9m de ter que se adaptar ao cen\u00e1rio ca\u00f3tico de restri\u00e7\u00f5es que, quando estabilizados em API, tornava-se muito mais amig\u00e1vel.<\/p>\n

O segundo ponto – menos t\u00e9cnico e mais cr\u00edtico – \u00e9 referente \u00e0s dimens\u00f5es legais e \u00e9ticas das pr\u00e1ticas de web scraping. “A extra\u00e7\u00e3o de conte\u00fado automatizada em larga escala consome um valor absurdo de banda larga dos sites fontes, motivo pelo qual v\u00e1rias das plataformas mais populares da web – inclusive Facebook e Google – pro\u00edbem essa pr\u00e1tica de modo expl\u00edcito em seus Termos de Servi\u00e7o”<\/em>, explica. Isso pode acarretar desde um simples bloqueio de IP do seu computador em acesso ao site at\u00e9 medidas muito mais graves, como contrapartidas legais que podem destruir a carreira (e at\u00e9 a vida<\/a>) de um pesquisador.<\/p>\n

Nesse cen\u00e1rio in\u00f3spito e tendo essas duas medidas em mente, Freelon prop\u00f5e as seguintes recomenda\u00e7\u00f5es “para equilibrar a seguran\u00e7a do(a) pesquisador(a), a privacidade dos usu\u00e1rios e prerrogativas das empresas”:<\/p>\n

    \n
  1. Utilize m\u00e9todos autorizados sempre que poss\u00edvel:<\/strong> ou seja, antes de se render a t\u00e9cnicas de scraping por vias repreens\u00edveis, procure ao m\u00e1ximo modos de o fazer atrav\u00e9s de medidas oficialmente sancionadas;<\/li>\n
  2. N\u00e3o confunda o acordo dos Termos de Servi\u00e7o com prote\u00e7\u00e3o de privacidade:<\/strong> “ao utilizar m\u00e9todos de acordo com os Termos de Servi\u00e7o, voc\u00ea est\u00e1 respeito as prerrogativas de neg\u00f3cio das empresas que criaram a plataforma que voc\u00ea est\u00e1 estudando, mas pode ou n\u00e3o estar respeitando a dignidade e privacidade dos usu\u00e1rios da plataforma”.<\/li>\n
  3. Compreenda os riscos de viola\u00e7\u00e3o dos Termos de Servi\u00e7o:<\/strong> conforme as APIs v\u00e3o se fechando e t\u00e9cnicas de scraping ficando mais comuns, \u00e9 poss\u00edvel que as empresas utilizem de seu capital para ir atr\u00e1s de quem n\u00e3o segue suas regras.<\/li>\n<\/ol>\n

    \u00c9 evidente que a vis\u00e3o e as coloca\u00e7\u00f5es do pesquisador partem de uma perspectiva acad\u00eamica, pois, como bem lembra Marcelo Alves nesse excelente texto<\/a>, “[o fechamento da API]\u00a0gera uma nova assimetria de poder entre quem pode ou n\u00e3o realizar pesquisas e se beneficiar dos insights de dados digitais, na medida em que sempre ser\u00e1 poss\u00edvel comprar os dados de algum revendedor autorizado pelo Facebook”<\/em>. \u00c9 por isso que grandes ferramentas de monitoramento de m\u00eddias sociais n\u00e3o ser\u00e3o (t\u00e3o) afetadas nesse cen\u00e1rio, o que consequentemente tamb\u00e9m n\u00e3o gera um impacto t\u00e3o ruim para grandes marcas\/empresas.<\/p>\n

    Quem sofre, como de costume, s\u00e3o as empreitadas de pequeno e m\u00e9dio porte: como a Netvizz, por exemplo, que est\u00e1 possivelmente com seus dias contados<\/a>. \u00c9 um cen\u00e1rio extremamente dif\u00edcil para pesquisadores independentes\/acad\u00eamicos. Se engana, entretanto, quem acha que isso s\u00f3 afeta esses atores: \u00e9 justamente devido a essa desigualdade de acesso que o monitoramento de m\u00eddias sociais como conhecemos tem perdido tanta for\u00e7a. Talvez fique mais evidente esta quest\u00e3o quando compararmos, por exemplo (mais uma vez), ao trabalho de m\u00eddia paga, que se popularizou justamente pelo esfor\u00e7o do Facebook em torn\u00e1-lo o mais intuitivo poss\u00edvel.<\/p>\n

    Dificultar a pesquisa\/o monitoramento de dados sociais digitais, portanto, \u00e9 ruim para pesquisadores independentes, acad\u00eamicos, analistas de monitoramento, BI… – \u00e9 ruim para todo mundo. \u00c9, ainda assim, importante para lembrar o que e quem est\u00e1 por tr\u00e1s das m\u00eddias sociais<\/a>. O Facebook se ancora na justificativa de prote\u00e7\u00e3o de dados dos usu\u00e1rios para dificultar o acesso de maneira completamente irrespons\u00e1vel e arbitr\u00e1ria. A verdade \u00e9 que, no fim das contas, o capitalismo sempre vence e quem pagar mais vai conseguir o que quiser, quando quiser e como quiser. Cabe a n\u00f3s pensar como contornar essa situa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

    Por aqui, depois de muito me opor ao aprendizado de programa\u00e7\u00e3o, j\u00e1 comecei a engatinhar em Python. Tenho utilizado um script para fazer raspagem de publica\u00e7\u00f5es do Instagram e muito recentemente consegui aprender como rodar outro para coletar tweets at\u00e9 retroativamente. No meu caso, as implica\u00e7\u00f5es s\u00e3o \u00e9ticas e legais, por isso tenho mergulhado nesse debate – travado principalmente na academia – sobre os limites da exposi\u00e7\u00e3o de dados. Minha preocupa\u00e7\u00e3o, entretanto, \u00e9 mais para com os usu\u00e1rios do que para com as empresas. E voc\u00ea, vai deitar pro Facebook?<\/p>\n

     <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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