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 
sobr...
1 Universo e metodologia 
2 Análise dos usuários - totais. 
3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. 
...
1 Universo e metodologia 
2 Análise dos usuários - totais. 
3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. 
...
1 Universo e metodologia 
1 Recorte temporal e temático: 
Dados os 2 debates televisivos, dos candidatos a presidente, que...
3 Metodologia 
1 Universo e metodologia 
Após a seleção dos usuários, analisamos além dos atributos do perfil do Twitter c...
1 Universo e metodologia 
Será apresentado o padrão geral dos usuários analisados 
Sumário dos capítulos analíticos 
2 Aná...
1 Universo e metodologia 
Análise sobre dois grandes grupos de usuários. 
a) Replicadores. 
Usuários que possuíam mais de ...
1 Universo e metodologia 
Sumário dos capítulos analíticos 
2 Análise dos usuários - totais. 
3 Análise dos usuários - clu...
1 Universo e metodologia 
2 Análise dos usuários - totais. 
3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. 
...
2 Análise dos usuários - totais. 
Análise de perfil 
2008 
2,19% 
2009 
30,27% 
2010 
20,65% 
2011 
17,20% 
2012 
9,28% 
2...
2 Análise dos usuários - totais. 
Análise de perfil 
Quantidade de perfis - categorias políticos 
dilma rousseff 
33,26% 
...
2 Análise dos usuários - totais. 
Análise do padrão de postagem [sobre 200 últimos posts] 
0% 
Horário de postagem 
manha ...
2 Análise dos usuários - totais. 
Análise do padrão de postagem [sobre 200 últimos posts] 
RTcloud
2 Análise dos usuários - totais. 
Análise do padrão de postagem [sobre 200 últimos posts] 
Wordcloud
1 Universo e metodologia 
2 Análise dos usuários - totais. 
3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. 
...
3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. 
Análise de perfil 
Ano de criação dos perfis 
2014 
19,65% 
...
3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. 
Análise de perfil 
Ano de criação dos perfis 
2014 
19,65% 
...
3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. 
Análise de perfil 
Quantidade de posts desde a criação do pe...
3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. 
Análise de perfil 
Quantidade de posts desde a criação do pe...
3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. 
Análise de perfil 
Quantidade de perfis - categorias polític...
3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. 
Análise do padrão de postagem [sobre 200 últimos posts] 
Hor...
3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. 
Análise do padrão de postagem [sobre 200 últimos posts] 
RTc...
3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. 
Análise do padrão de postagem [sobre 200 últimos posts] 
Wor...
3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. 
Análise do padrão de postagem [sobre 200 últimos posts] 
RTc...
3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. 
Análise do padrão de postagem [sobre 200 últimos posts] 
Wor...
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. 
Rede de conexões - Análise replicadores 
Es...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Rede de conexões - Usuários replicadores
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Rede de conexões - Análise replicadores 
Re...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Rede de conexões - Análise replicadores 
Re...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Rede de conexões - Análise replicadores 
As...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Rede de conexões - Análise replicadores 
Co...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Comunidades de replicação partidária 
Exemp...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Comunidades de replicação partidária 
Análi...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Comunidades de replicação partidária 
Análi...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Comunidades de replicação partidária 
Exemp...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Rede de conexões - Análise replicadores 
Ex...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Comunidades de replicação partidária 
Dinâm...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Comunidades de replicação partidária 
Dinâm...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Com o intuito de edificar a análise dos hub...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Rede de conexões - Análise replicadores 
Re...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Rede de conexões - Análise replicadores 
Pr...
Rede de conexões - Análise replicadores 
Principal ligação entre comunidades 
Ao analisarmos o conteúdo dos posts que gera...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Rede de conexões - Análise replicadores 
Co...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Comunidades de garimpo de interações 
Exemp...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Rede de conexões - Análise replicadores 
Co...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Rede de conexões - Usuários Padrão
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Rede de conexões - Análise Padrão 
Rede de ...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Rede de conexões - Análise Padrão 
Essas co...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Rede de conexões - Análise Padrão 
Os grupo...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Rede de conexões - Análise Padrão 
Os grupo...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Rede de conexões - Análise Padrão 
Os grupo...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Rede de conexões - Análise Padrão 
Comunida...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Rede de conexões - Análise Padrão 
Comunida...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Comunidades de disseminação e comentário po...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Comunidades de disseminação e comentário po...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Rede de conexões - Análise Padrão 
Comunida...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Comunidades de disseminação de humor 
Exemp...
4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 
Comunidades de disseminação de humor 
Exemp...
Próximos SlideShares
Carregando em…5
×

Ativismo Virtual. Como funcionam os grupos de usuários que suportam os candidatos no Twitter.

530 visualizações

Publicada em

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 algum dos candidatos a presidência, entre os dias 26/08 a 02/09/2014.

Publicada em: Dados e análise
0 comentários
0 gostaram
Estatísticas
Notas
  • Seja o primeiro a comentar

  • Seja a primeira pessoa a gostar disto

Sem downloads
Visualizações
Visualizações totais
530
No SlideShare
0
A partir de incorporações
0
Número de incorporações
101
Ações
Compartilhamentos
0
Downloads
10
Comentários
0
Gostaram
0
Incorporações 0
Nenhuma incorporação

Nenhuma nota no slide

Ativismo Virtual. Como funcionam os grupos de usuários que suportam os candidatos no Twitter.

  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 1 Recorte temporal e temático: 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 ] 2 Recorte usuários: 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. 3 Metodologia 1 Universo e metodologia 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.
  7. 7. 1 Universo e metodologia Será apresentado o padrão geral dos usuários analisados 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. 1 Universo e metodologia 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%. 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. 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.
  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 Quantidade de posts desde a criação do perfil 5001-10000 14% 1001-5000 24% 0-1000 20% above-20000 26% 10001-20000 15% *2006 representou 0.01% e 2007 0.55%
  12. 12. 2 Análise dos usuários - totais. Análise de perfil Quantidade de perfis - categorias políticos dilma rousseff 33,26% pastor everaldo 4,29% aecio neves 35,53% eduardo jorge 1,43% luciana genro 12,78% levy fidelix 3,57% marina silva 9,14% 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% Horário de postagem manha tarde noite 49% 32% 19% 2.549.755 Tipos de devices utilizados para postagem 4.338.409 16.991 45.305 9.188.382 340.473 297.590 windows mobile Desktop nokia blackberry android iphone
  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% Padrão Replicadores 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%
  18. 18. 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. Análise de perfil Ano de criação dos perfis 2014 19,65% Padrão Replicadores 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% Destaque para a diferença acentuada na quantidade de perfis criados em 2014, entre padrão e replicadores.
  19. 19. 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. Análise de perfil Quantidade de posts desde a criação do perfil Acima de 20000 28% 10001-20000 16% 5001-10000 15% 1001-5000 23% 0-1000 19% Padrão Acima de 20000 15% 10001-20000 11% 5001-10000 13% 1001-5000 33% 0-1000 28% Replicadores
  20. 20. 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. Análise de perfil Quantidade de posts desde a criação do perfil Acima de 20000 28% 10001-20000 16% 5001-10000 15% 1001-5000 23% 0-1000 19% 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.
  21. 21. 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. Análise de perfil Quantidade de perfis - categorias políticos Padrão Replicadores Luciana Genro 11,81% Marina Silva 7,81% Levy Fidelix 3,30% Everaldo 28,23% Eduardo J. 1,30% Aécio 22,52% Dilma 25,03% Demais candidatos com índices inferior a 0% 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%
  22. 22. 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. Análise do padrão de postagem [sobre 200 últimos posts] Horário de postagem Tipos de devices utilizados para postagem 0% Manhã Tarde Noite Padrão 36% 39% 25% Replicadores 25% 39% 36% Padrão 54,87% 1,95% 1,75% 0,97% 24,07% 1,95% 14,42% Replicadores 42,96% 2,48% 1,29% 0,99% 33,73% 0,50% 18,06% Iphone Blackberry Android Nokia Mobile Windows Desktop
  23. 23. 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. Análise do padrão de postagem [sobre 200 últimos posts] RTcloud Padrão
  24. 24. 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. Análise do padrão de postagem [sobre 200 últimos posts] Wordcloud Padrão
  25. 25. 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. Análise do padrão de postagem [sobre 200 últimos posts] RTcloud Replicadores
  26. 26. 3 Análise dos usuários - clusters sobre geração de conteúdo. Análise do padrão de postagem [sobre 200 últimos posts] Wordcloud Replicadores
  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. Rede de conexões - Análise replicadores Estratégia analítica para composição dos grados 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). 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. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Rede de conexões - Análise replicadores Rede de conexões - Usuários REPLICADORES Comunidades Pró Dilma - PT Comunidades Pró Aécio - PSDB Comunidades de “garimpeiros de RTs e Follow”
  31. 31. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Rede de conexões - Análise replicadores Rede de conexões - Usuários REPLICADORES Comunidades Pró Dilma - PT Comunidades Pró Aécio - PSDB Comunidades de “garimpeiros de RTs e Follow” São comunidades desinteressadas em temas políticos mas que em algum momento foram ativadas pelos usuários interessados (em temas políticos).
  32. 32. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Rede de conexões - Análise replicadores As comunidades de replicadores partidários são desenhadas a patir de replicadores hubs e replicadores periféricos.
  33. 33. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Rede de conexões - Análise replicadores Comunidades de replicação partidária - HUBS • Pontos focais de conteúdo ou distribuição de RTs - hubs de informação • Alta densidade e concentração de nós e ligações • Usuários das redes são monotemáticos: 1. Política (apoio ao candidato em questão e ataque aos outros) Duas comunidades de disseminação - parte significativa dos usuários com pouca criação de conteúdo e alto índice de replicação, inclusive entre si.
  34. 34. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Comunidades de replicação partidária Exemplos de usuários HUBS Rede de conexões - Análise replicadores Dilma - PT Aécio - PSDB
  35. 35. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Comunidades de replicação partidária Análise de HUB - Comunidade pró-Aécio Rede de conexões - Análise replicadores • 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. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Comunidades de replicação partidária Análise de HUB - Comunidade pró-Dilma Rede de conexões - Análise replicadores • 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. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Comunidades de replicação partidária Exemplos de usuários periféricos (não focais) Rede de conexões - Análise replicadores Dilma - PT Aécio - PSDB
  38. 38. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Rede de conexões - Análise replicadores Exemplo de post replicado e distribuído entre as comunidades - dinâmica de alto interesse na menção do candidato e baixo nível de interpretação do texto. • Usuário @estradadomarrs - partidário de DILMA A ligação ocorreu porque usuários partidários de Aécio deram RT em um tweet irônico do usuário partidário a Dilma. Postagem original Postagem irônica que levou RTs
  39. 39. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 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
  40. 40. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. 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.
  41. 41. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Com o intuito de edificar a análise dos hubs e comunidades, vale filtrarmos a rede para nós com pelo menos 1000 ligações.
  42. 42. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Rede de conexões - Análise replicadores Rede de conexões - Usuários REPLICADORES Comunidades Pró Dilma - PT Comunidades Pró Aécio - PSDB 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.
  43. 43. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Rede de conexões - Análise replicadores Principal ligação entre comunidades 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. 2 1 Exemplos de usuários “ponte” 1. Partidário de Dilma - PT 2. Partidário de Aécio - PSDB
  44. 44. Rede de conexões - Análise replicadores Principal ligação entre comunidades 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. 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. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Rede de conexões - Análise replicadores Comunidades de garimpo de interações • Falta de pontos focais de distribuição de conteúdo • Densidade média e concentração de nós e ligações • 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
  46. 46. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Comunidades de garimpo de interações Exemplos de usuários da comunidade Rede de conexões - Análise replicadores
  47. 47. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Rede de conexões - Análise replicadores Comunidades de garimpo de interações Sub-Comunidade TIM BETA • Grupo verde - exclusivamente de usuários TIM BETA • 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.
  48. 48. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Rede de conexões - Usuários Padrão
  49. 49. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Rede de conexões - Análise Padrão Rede de conexões - Usuários Padrão Comunidades de disseminação e comentário de notícias políticas - inclinações: neutro e direita. Comunidades de disseminação e comentário de notícias políticas - inclinações: esquerda. Comunidades de disseminação de humor (política)
  50. 50. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Rede de conexões - Análise Padrão 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.
  51. 51. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Rede de conexões - Análise Padrão Os grupos são muito próximos, e as mensagens de seus HUBs atingem quase que a rede inteira, não apenas as subcomunidades em questão.
  52. 52. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Rede de conexões - Análise Padrão Os grupos são muito próximos, e as mensagens de seus HUBs atingem quase que a rede inteira, não apenas as subcomunidades em questão.
  53. 53. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Rede de conexões - Análise Padrão Os grupos são muito próximos, e as mensagens de seus HUBs atingem quase que a rede inteira, não apenas as subcomunidades em questão.
  54. 54. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Rede de conexões - Análise Padrão Comunidades de disseminação e comentário político • 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. • As comunidades refletem inclinações políticas, porém não são exclusivamente partidárias como as comunidades “monotemáticas” dos replicadores.
  55. 55. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Rede de conexões - Análise Padrão Comunidades de disseminação e comentário político • 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. • Perfis oficiais dos candidatos fazem parte dessas comunidades, porém não são os maiores pontos focais. EXEMPLOS DE PONTOS FOCAIS @veja / @danilogentili / @silva_marina / @CartaCapital / @cynaramenezes / LucianaGenro
  56. 56. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Comunidades de disseminação e comentário político Exemplos de HUBs (pontos focais) Rede de conexões - Análise Padrão
  57. 57. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Comunidades de disseminação e comentário político Exemplos de usuários periféricos (não focais) Rede de conexões - Análise Padrão
  58. 58. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Rede de conexões - Análise Padrão Comunidades de disseminação de humor • 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). • 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. • 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. EXEMPLOS DE PONTOS FOCAIS @marinaecologia / @poxxaduduh / @dilmarousselff /
  59. 59. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Comunidades de disseminação de humor Exemplos de HUBs (pontos focais) Rede de conexões - Análise Padrão
  60. 60. 4 Análise de distribuição informacional - clusters sobre geração de conteúdo. Comunidades de disseminação de humor Exemplos de usuários periféricos (não focais) Rede de conexões - Análise Padrão

×