Airstrip Research
Tipo de pesquisa: análise de usuários
Tema: presidenciáveis - eleições 2014.
setembro 2014
Com o objetivo de analisar e possivelmente descobrir padrões de comportamento e temas entre os usuários que comentam
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1 Universo e metodologia
2 Análise dos usuários - totais.
3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo.
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1 Universo e metodologia
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Metodologia3
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Será apresentado o padrão geral dos usuários analisados
1 Universo e metodologia
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Análise de perfil
2008
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2 Análise dos usuários - totais.
Análise de perfil
dilma rousseff
33,26%
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2 Análise dos usuários - totais.
Análise do padrão de postagem [sobre 200 últimos posts]
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Análise do padrão de postagem [sobre 200 últimos posts]
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3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo.
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Ano de criação dos perfis
2014
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Análise de perfil
Ano de criação dos perfis
2014
19,65%
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2010
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Análise de perfil
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Análise de perfil
Acima de 20000
28%
10001-20000
16%
5001-10000
15%
1001-5000
23%
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Quantidade de posts desde a c...
Análise de perfil
Marina Silva
7,81%
Luciana Genro
11,81%
Levy Fidelix
3,30%
Everaldo
28,23%
Eduardo J.
1,30%
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1 Universo e metodologia
2 Análise dos usuários - totais.
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4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
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Comunidades Pró Dilma - PT
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• Pontos focais de conteúdo ou distribuição de RTs - hubs de informação
• Alta densidade e concentração de nós e ligações
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Comunidades de replicação partidária
Exemplos de usuários HUBS
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Comunidades de replicação partidária
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Comunidades de replicação partidária
Análise de HUB - Comunidade pró-Dilma
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Comunidades de replicação partidária
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Comunidades de replicação partidária
Dinâmica de distribuição informacional
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Com o intuito de edificar a análise dos hubs e
comunidades, vale filtrarmos a rede para nós com
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Rede de conexões - Usuários REPLICADORES
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• Falta de pontos focais de distribuição de conteúdo
• Densidade média e concentração de nós e ligações
Comunidades de gar...
Comunidades de garimpo de interações
Exemplos de usuários da comunidade
Rede de conexões - Análise replicadores
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Sub-Comunidade TIM BETA
• Grupo verde - exclusivamente de usuários TIM BETA
Comunidades de garimpo de interações
• Usuário...
Rede de conexões - Usuários Padrão
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
Rede de conexões - Usuários Padrão
Comunidades de disseminação e comentário de notícias políticas
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Os grupos são muito próximos, e as mensagens de
seus HUBs atingem quase que a rede inteira, não
apenas as subcomunidades e...
Os grupos são muito próximos, e as mensagens de
seus HUBs atingem quase que a rede inteira, não
apenas as subcomunidades e...
Os grupos são muito próximos, e as mensagens de
seus HUBs atingem quase que a rede inteira, não
apenas as subcomunidades e...
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Comunidades de disseminação e comentário político
Rede de conexões - Análise Padrão
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Comunidades de disseminação e comentário político
Exemplos de HUBs (pontos focais)
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Comunidades de disseminação e comentário político
Exemplos de usuários periféricos (não focais)
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• Pontos focais de conteúdo - hubs (e fontes) de informação e piadas
• A informação que viraliza é o humor, que se relacio...
Comunidades de disseminação de humor
Exemplos de HUBs (pontos focais)
Rede de conexões - Análise Padrão
4 Análise de distr...
Comunidades de disseminação de humor
Exemplos de usuários periféricos (não focais)
Rede de conexões - Análise Padrão
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Social Network Analysis | Candidatos a presidência - Eleições 2014

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Research to identify and analyze Twitter’s users relationship and tweeting patterns.

Universe: 87.000 users that tweeted about Brazilian politics.
Networks: Twitter.
Research Analysis: Rodrigo Arrigoni e Rafael Arrigoni
Community Identification: Rafael Arrigoni
Data modeling for SNA: Rodrigo Arrigoni
Data extraction: Rodrigo Arrigoni

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Social Network Analysis | Candidatos a presidência - Eleições 2014

  1. 1. Airstrip Research Tipo de pesquisa: análise de usuários Tema: presidenciáveis - eleições 2014. setembro 2014
  2. 2. Com o objetivo de analisar e possivelmente descobrir padrões de comportamento e temas entre os usuários que comentam sobre política no Twitter, o AirStrip pesquisou a atividade (quantidade, assuntos e tipos de posts, número de seguidores, data de criação do perfil, etc...) de mais de 87 mil usuários que citaram, de 26.08 a 02.09, algum dos candidatos a presidência. Pela análise identificamos dois grupos macro de usuários: padrão e replicadores, e dentro desses dois grupos maiores encontramos sub-comunidades partidárias, que atuam dentro de um universo próprio, com HUBs de distribuição de informação e usuários que atuam apenas por replicação. Confia a análise completa nos slides seguintes.
  3. 3. 1 Universo e metodologia 2 Análise dos usuários - totais. 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  4. 4. 1 Universo e metodologia 2 Análise dos usuários - totais. 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  5. 5. 1 Universo e metodologia Recorte temporal e temático:1 Dados os 2 debates televisivos, dos candidatos a presidente, que aconteceram no final de agosto e no começo de setembro de 2014, captamos e analisamos posts do Facebook, Twitter e Instagram, sobre os candidatos presidenciáveis e respectivas campanhas dos dias 26/08/2104 à 02/09/2014. A análise geral desses dados estão no [ http://bit.ly/1tN7FT5 ; http://bit.ly/1ox15ZY ] Recorte usuários:2 A partir de 501.115 posts/tweets, recortamos 87.415 usuários únicos do Twitter, organizados por categorias que representam qual presidenciável esse usuário estava mencionando quando foi capturado. Por exemplo, um usuário que for da categoria Aécio Neves, quer dizer que dentro do recorte temporal e temático da pesquisa esse usuário foi capturado por um posts em que ele mencionava o candidato Aécio Neves - um usuário poderá fazer parte de mais de uma categoria, caso ele tenha postado, por exemplo, sobre o Aécio Neves e sobre a Dilma Rousseff.
  6. 6. Metodologia3 Após a seleção dos usuários, analisamos além dos atributos do perfil do Twitter como data de criação, os hábitos e conteúdo dos últimos 200 posts (quando chegavam a esse número) de cada um - foram 16.776.905 tweets ao total. Uma das dúvidas que poderá surgir está na relação das categorias com o análise de conteúdo dos 200 últimos posts. Por exemplo, o cluster dos usuários da categoria Dilma Rousseff podem ter entre os termos mais mencionados (wordcloud) Marina. Isso quer dizer que os usuários desse cluster foram captados por um post que mencionava Dilma Rousseff e que nos últimos 200 posts somados desses usuários o termo Marina é um termo predominante em seus respectivos timelines. Nesse report não foi aplicada a análise de sentimento, ou seja, não teremos a distinção entre os usuários que postaram a favor ou contra o candidato tema da categoria, isso porque o objetivo desse report foi a análise da relação entre os usuários (a distribuição informacional) versus os hábitos de postagem. Mesmo com a repetição de usuários entre as categorias dos presidenciáveis a analise é enriquecida porque podemos avaliar o padrão do perfil versus o comportamento de distribuição informacional sob os diferentes temas semânticos. 1 Universo e metodologia
  7. 7. Será apresentado o padrão geral dos usuários analisados 1 Universo e metodologia Sumário dos capítulos analíticos 2 Análise dos usuários - totais. 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  8. 8. Análise sobre dois grandes grupos de usuários. a) Replicadores. Usuários que possuíam mais de 70% de RTʼs entre os 200 últimos posts. b) Padrão. Usuário com geração de conteúdo maior que 30%. 1 Universo e metodologia Sumário dos capítulos analíticos 2 Análise dos usuários - totais. 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  9. 9. 1 Universo e metodologia Sumário dos capítulos analíticos 2 Análise dos usuários - totais. 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Social Network Analysis sobre os clusters: a) Replicadores. b) Padrão.
  10. 10. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 1 Universo e metodologia 2 Análise dos usuários - totais. 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo.
  11. 11. 2 Análise dos usuários - totais. Análise de perfil 2008 2,19% 2009 30,27% 2010 20,65% 2011 17,20% 2012 9,28% 2013 10,36% 2014 10,06% Ano de criação dos perfis 5001-10000 14% 1001-5000 24% 0-1000 20% 10001-20000 15% above-20000 26% Quantidade de posts desde a criação do perfil *2006 representou 0.01% e 2007 0.55%
  12. 12. 2 Análise dos usuários - totais. Análise de perfil dilma rousseff 33,26% pastor everaldo 4,29% aecio neves 35,53% eduardo jorge 1,43% luciana genro 12,78% marina silva 9,14% levy fidelix 3,57% Quantidade de perfis - categorias políticos Padrão 88% Replicadores 12% Replicadores x Padrão *Zé Maria representou 0.02%, Jose Maria Eymael 0.04%, Mauro Iasi 0.01% e Rui Costa Pimenta 0.00%
  13. 13. 2 Análise dos usuários - totais. Análise do padrão de postagem [sobre 200 últimos posts] 0% 49% 0% 32% 0% 19% manha tarde noite Horário de postagem windows mobile Desktop nokia blackberry android iphone 2.549.755 4.338.409 45.30516.991 9.188.382 297.590340.473 Tipos de devices utilizados para postagem
  14. 14. 2 Análise dos usuários - totais. Análise do padrão de postagem [sobre 200 últimos posts] RTcloud
  15. 15. 2 Análise dos usuários - totais. Análise do padrão de postagem [sobre 200 últimos posts] Wordcloud
  16. 16. 1 Universo e metodologia 2 Análise dos usuários - totais. 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  17. 17. 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. Análise de perfil Ano de criação dos perfis 2014 19,65% 2013 13,41% 2012 9,21% 2011 16,17% 2010 20,27% 2009 21,29% *2006 representou 0.00% e 2007 0.003% e 2008 0.02% 2014 8,98% 2013 10,22% 2012 9,29% 2011 17,85% 2010 21,26% 2009 32,40% *2006 representou 0.00% e 2007 0.007% e 2008 0.023% Padrão Replicadores
  18. 18. Análise de perfil Ano de criação dos perfis 2014 19,65% 2013 13,41% 2012 9,21% 2011 16,17% 2010 20,27% 2009 21,29% *2006 representou 0.00% e 2007 0.003% e 2008 0.02% 2014 8,98% 2013 10,22% 2012 9,29% 2011 17,85% 2010 21,26% 2009 32,40% *2006 representou 0.00% e 2007 0.007% e 2008 0.023% Padrão Replicadores Destaque para a diferença acentuada na quantidade de perfis criados em 2014, entre padrão e replicadores. 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo.
  19. 19. Análise de perfil Acima de 20000 28% 10001-20000 16% 5001-10000 15% 1001-5000 23% 0-1000 19% Quantidade de posts desde a criação do perfil Padrão Acima de 20000 15% 10001-20000 11% 5001-10000 13% 1001-5000 33% 0-1000 28% Replicadores 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo.
  20. 20. Análise de perfil Acima de 20000 28% 10001-20000 16% 5001-10000 15% 1001-5000 23% 0-1000 19% Quantidade de posts desde a criação do perfil Padrão Acima de 20000 15% 10001-20000 11% 5001-10000 13% 1001-5000 33% 0-1000 28% Replicadores Enquando o cluster padrão possuí mais de 53% de seus perfis criados em 2009 e 2010, os replicadores possuem 42%. No entanto, os 2 clusters, independente da curva histórica, atingem um média de posts por usuário/mês muito próxima: 180/usuário para o padrão e 175/usuário para o replicadores. 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo.
  21. 21. Análise de perfil Marina Silva 7,81% Luciana Genro 11,81% Levy Fidelix 3,30% Everaldo 28,23% Eduardo J. 1,30% Aécio 22,52% Dilma 25,03% Quantidade de perfis - categorias políticos Demais candidatos com índices inferior a 0% Padrão Replicadores Aécio 49,00% Luciana Genro 6,30% Everaldo 2,10% Marina Silva 6,50% Levy Fidelix 1,70% Dilma 33,60% Eduardo J. 0,80% 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo.
  22. 22. Análise do padrão de postagem [sobre 200 últimos posts] 0% 36% 0% 39% 0% 25% Manhã Tarde Noite Horário de postagem Tipos de devices utilizados para postagem 36%39%25% Padrão Replicadores 54,87% 1,95% 1,75% 0,97% 24,07% 1,95% 14,42% Iphone Blackberry Android Nokia Mobile Windows Desktop Padrão 42,96% 2,48% 1,29% 0,99% 33,73% 0,50% 18,06% Replicadores 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo.
  23. 23. Análise do padrão de postagem [sobre 200 últimos posts] RTcloud Padrão 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo.
  24. 24. Análise do padrão de postagem [sobre 200 últimos posts] Wordcloud Padrão 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo.
  25. 25. Análise do padrão de postagem [sobre 200 últimos posts] ReplicadoresRTcloud 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo.
  26. 26. Análise do padrão de postagem [sobre 200 últimos posts] Wordcloud Replicadores 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo.
  27. 27. 1 Universo e metodologia 2 Análise dos usuários - totais. 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  28. 28. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Comunidades sub organizadas (cores) por partilização por MODULARIDADE. MODULARIDADE = aplicação que mede e organiza o quão bem um comunidade divide-se entre sub- comunidades (nós com maiores ligações entre si). Rede de conexões - Análise replicadores Estratégia analítica para composição dos grados 1 2 Foco na relação tipo RT entre usuários. Um nó relaciona-se com outro por meio de um rt. O nó que deu o rt terá no início do nome ‘profile:’ e o que sofreu o rt,‘rt:’.
  29. 29. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Rede de conexões - Usuários replicadores
  30. 30. Rede de conexões - Usuários REPLICADORES Comunidades Pró Dilma - PT Comunidades Pró Aécio - PSDB Comunidades de “garimpeiros de RTs e Follow” Rede de conexões - Análise replicadores 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  31. 31. Rede de conexões - Usuários REPLICADORES Comunidades Pró Dilma - PT Comunidades Pró Aécio - PSDB Comunidades de “garimpeiros de RTs e Follow” Rede de conexões - Análise replicadores São comunidades desinteressadas em temas políticos mas que em algum momento foram ativadas pelos usuários interessados (em temas políticos). 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  32. 32. Rede de conexões - Análise replicadores As comunidades de replicadores partidários são desenhadas a patir de replicadores hubs e replicadores periféricos. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  33. 33. • Pontos focais de conteúdo ou distribuição de RTs - hubs de informação • Alta densidade e concentração de nós e ligações Comunidades de replicação partidária - HUBS • Usuários das redes são monotemáticos: 1. Política (apoio ao candidato em questão e ataque aos outros) Rede de conexões - Análise replicadores Duas comunidades de disseminação - parte significativa dos usuários com pouca criação de conteúdo e alto índice de replicação, inclusive entre si. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  34. 34. Comunidades de replicação partidária Exemplos de usuários HUBS Dilma - PT Aécio - PSDB Rede de conexões - Análise replicadores 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  35. 35. Comunidades de replicação partidária Análise de HUB - Comunidade pró-Aécio Rede de conexões - Análise replicadores 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. • Média de mais de 200 tweets por dia para atingir o total de atividade desde Novembro de 2009. • Média de 50 tweets diários nos últimos 6 meses. Análise de crescimento de SEGUIDORES - últimos 6 meses 24/03/2014 7.789 09/06/2014 9.956 10/06/2014 64.786 23/06/2014 118.959 18/09/2014 96.897 De 24/03 a 18/09 o crescimento de seguidores foi de 1144% DATA SEGUIDORES
  36. 36. Comunidades de replicação partidária Análise de HUB - Comunidade pró-Dilma Rede de conexões - Análise replicadores 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. • Média de 20 tweets por dia para atingir o total de atividade desde Setembro de 2011. • Média de 35 tweets diários nos últimos 6 meses. Análise de crescimento de SEGUIDORES - últimos 6 meses 24/03/2014 7.982 23/06/2014 9.256 18/09/2014 11.034 De 24/03 a 18/09 o crescimento de seguidores foi de 38% DATA SEGUIDORES
  37. 37. Comunidades de replicação partidária Exemplos de usuários periféricos (não focais) Dilma - PT Aécio - PSDB Rede de conexões - Análise replicadores 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  38. 38. • Usuário @estradadomarrs - partidário de DILMA A ligação ocorreu porque usuários partidários de Aécio deram RT em um tweet irônico do usuário partidário a Dilma. Exemplo de post replicado e distribuído entre as comunidades - dinâmica de alto interesse na menção do candidato e baixo nível de interpretação do texto. Postagem original Postagem irônica que levou RTs Rede de conexões - Análise replicadores 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  39. 39. Comunidades de replicação partidária Dinâmica de distribuição informacional Rede de conexões - Análise replicadores HUB Geradores de notícias. Portais, Blogs e outros. Hub compartilha/RT notícias partidárias. PERIFÉRICOS PERIFÉRICOS PERIFÉRICOS Periféricos dão RT no conteúdo do HUB 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  40. 40. Comunidades de replicação partidária Dinâmica de distribuição informacional Rede de conexões - Análise replicadores HUB Geradores de notícias. Portais, Blogs e outros. Hub compartilha/RT notícias partidárias. PERIFÉRICOS PERIFÉRICOS PERIFÉRICOS Periféricos dão RT no conteúdo do HUB * *Na dinâmica do Twitter o RT do RT aponta para o gerador de conteúdo. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  41. 41. Com o intuito de edificar a análise dos hubs e comunidades, vale filtrarmos a rede para nós com pelo menos 1000 ligações. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  42. 42. Rede de conexões - Usuários REPLICADORES Comunidades Pró Dilma - PT Comunidades Pró Aécio - PSDB Rede de conexões - Análise replicadores Ao eliminar os usuários com menor quantidade de ligações, é possível afirmar a polarização das comunidades (egoícas) centralizadas em HUBs já indicadas nos diagramas com a rede mais completa. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  43. 43. Ao analisarmos o conteúdo dos posts que geraram a rede entre os polos percebe-se que uma comunidade replica a outro quando o tema é um terceiro candidato sendo criticado. Rede de conexões - Análise replicadores Principal ligação entre comunidades 2 1 Exemplos de usuários “ponte” 1. Partidário de Dilma - PT 2. Partidário de Aécio - PSDB 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  44. 44. Ao analisarmos o conteúdo dos posts que geraram a rede entre os polos percebe-se que uma comunidade replica a outro quando o tema é um terceiro candidato sendo criticado. Rede de conexões - Análise replicadores Principal ligação entre comunidades Exemplos de usuários “ponte” 1. Partidário de Dilma - PT 2. Partidário de Aécio - PSDB HUB PSDB HUB PT 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  45. 45. • Falta de pontos focais de distribuição de conteúdo • Densidade média e concentração de nós e ligações Comunidades de garimpo de interações • Usuários se replicam a todo momento, mas não tem uma fonte principal de informação - também não são monotemáticos e raramente mencionam temas políticos • Usuários atuam no Twitter quase que exclusivamente por RTs Rede de conexões - Análise replicadores 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  46. 46. Comunidades de garimpo de interações Exemplos de usuários da comunidade Rede de conexões - Análise replicadores 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  47. 47. Sub-Comunidade TIM BETA • Grupo verde - exclusivamente de usuários TIM BETA Comunidades de garimpo de interações • Usuários TIM BETA são uma comunidade de pessoas que se organizam para aumentar as próprias interações e número de seguidores e assim ganhar pontos no jogo Blablablametro - que faz esse usuários conseguirem tarifas especiais. Rede de conexões - Análise replicadores 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  48. 48. Rede de conexões - Usuários Padrão 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  49. 49. Rede de conexões - Usuários Padrão Comunidades de disseminação e comentário de notícias políticas - inclinações: neutro e direita. Comunidades de disseminação de humor (política) Rede de conexões - Análise Padrão Comunidades de disseminação e comentário de notícias políticas - inclinações: esquerda. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  50. 50. Essas comunidades possuem HUBs de informação, mas esses HUBs são criadores de conteúdo, e não possuem padrão apenas replicador. As comunidades não são egoícas na disseminação de informação, apenas na criação. Os são grupos muito próximos, e as mensagens de seus HUBs atingem quase que a rede inteira, não apenas as subcomunidades em questão. Rede de conexões - Análise Padrão 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  51. 51. Os grupos são muito próximos, e as mensagens de seus HUBs atingem quase que a rede inteira, não apenas as subcomunidades em questão. Rede de conexões - Análise Padrão 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  52. 52. Os grupos são muito próximos, e as mensagens de seus HUBs atingem quase que a rede inteira, não apenas as subcomunidades em questão. Rede de conexões - Análise Padrão 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  53. 53. Os grupos são muito próximos, e as mensagens de seus HUBs atingem quase que a rede inteira, não apenas as subcomunidades em questão. Rede de conexões - Análise Padrão 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  54. 54. • Pontos focais de conteúdo - hubs (e fontes) de informação • Alta densidade e concentração de nós e ligações, porém não apenas nas subcomunidades em si, mas entre as comunidades Comunidades de disseminação e comentário político • São também comunidades opinativas - o tema política é dominante apenas em parte dos usuários. Rede de conexões - Análise Padrão • As comunidades refletem inclinações políticas, porém não são exclusivamente partidárias como as comunidades “monotemáticas” dos replicadores. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  55. 55. Comunidades de disseminação e comentário político Rede de conexões - Análise Padrão EXEMPLOS DE PONTOS FOCAIS @veja / @danilogentili / @silva_marina / @CartaCapital / @cynaramenezes / LucianaGenro • Perfis oficiais dos candidatos fazem parte dessas comunidades, porém não são os maiores pontos focais. • Pontos focais de conteúdo - hubs (e fontes) de informação • Alta densidade e concentração de nós e ligações, porém não apenas nas subcomunidades em si, mas entre as comunidades • São também comunidades opinativas - o tema política é dominante apenas em parte dos usuários (Conforme observado na wordcloud anteriormente). • As comunidades refletem inclinações políticas, porém não são exclusivamente partidárias como as comunidades “monotemáticas” dos replicadores. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  56. 56. Comunidades de disseminação e comentário político Exemplos de HUBs (pontos focais) Rede de conexões - Análise Padrão 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  57. 57. Comunidades de disseminação e comentário político Exemplos de usuários periféricos (não focais) Rede de conexões - Análise Padrão 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  58. 58. • Pontos focais de conteúdo - hubs (e fontes) de informação e piadas • A informação que viraliza é o humor, que se relaciona com os outros 2 grupos (mesmo que esses apresentem inclinações ideológicas diferentes). Comunidades de disseminação de humor • O tamanho e a relevância (em ligações) da comunidade mostra a dimensão que o humor possui e como é relacionado a temas políticos na internet. Rede de conexões - Análise Padrão EXEMPLOS DE PONTOS FOCAIS @marinaecologia / @poxxaduduh / @dilmarousselff / • A comunidade é composta por perfis com alto nível de seguidores (humor é o gênero mais viral no Twitter) - por isso até usuários que atuaram como periféricos na subcomunidade analisada podem ter um público grande. • Esse tipo de comunidade não é encontrada na rede de replicadores. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  59. 59. Comunidades de disseminação de humor Exemplos de HUBs (pontos focais) Rede de conexões - Análise Padrão 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.
  60. 60. Comunidades de disseminação de humor Exemplos de usuários periféricos (não focais) Rede de conexões - Análise Padrão 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo.

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