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Métodos digitais aplicados às pesquisas de rádio expandido

Apresentação do artigo "Métodos digitais aplicados às pesquisas de rádio expandido: desafios metodológicos", dos pesquisadores Debora Cristina Lopez e Marcelo Freire (UFOP) no 41º Congresso Brasileiro de Ciências da Comunicação, em Joinville (SC), em 2018.

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Métodos digitais aplicados
às pesquisas de rádio
expandido
desafios metodológicos
Debora Cristina Lopez
(UFOP)
Marcelo Freire
(UFOP)
O que são métodos digitais?
 Características dos objetos digitais
 Como sistemas de recomendação se apropriam de objetos digitais e como
esses usos podem ser reapropriados em pesquisas sociais e culturais
** relações entre distintos atores (humanos e não humanos) a partir de pistas
deixadas por elementos que compõem o ambiente digital**
 Tradição de pesquisa afiliada a três outros eixos: métodos tradicionais,
humanidades digitais e métodos virtuais
Métodos digitais aplicados às pesquisas de rádio expandido
Métodos digitais aplicados ao rádio
 Expansão do rádio o converte em um objeto característico dos MD
 Busca-se
 compreender as redes estabelecidas por emissoras ou programas radiofônicos,
dialogando com as conexões e os laços sociais
 interações e pelas conexões entre os sujeitos que compõem a rede de uma
emissora
 áudio como uma variável qualitativa ou contextual no olhar aos dados, não
necessariamente de maneira automatizada
O que pesquisar?
 Ecologia dos apps de rádio
 panoramas gerais ou especializados dos aplicativos de rádio em lojas como App
Store e Play Store
 Análise automatizada de sites de áudio
 padrão de linkagem e consequente hierarquização de conteúdo;
 análise textual cruzada com escopo teórico das teorias do jornalismo nos permite
compreende angulação, hierarquização de notícias ou sujeitos
 Análise de comentários
 construir redes semânticas de comentários que permitem compreender relações
derivadas de posicionamentos da audiência da emissora
Desafios sonoros
 Análise de podcast e agregadores
 Restrição a dados de perfil
 Possibilidade de observação de redes, relações e influências
 Análise panorâmica, com identificação automatizada do conteúdo
 Spotify
 análise individual ou coletiva (até 100 músicas) das faixas presentes no aplicativo
 dados obtidos:
 álbum, o artista, os mercados em que está disponível, a duração, a presença explícita ou
não de letra, conexões externas conhecidas para esta faixa, a ID do Spotify que está
vinculada à música, nome, a popularidade de uma faixa (composta a partir do número de
vezes que a música foi reproduzida no programa), um preview em áudio de 30 segundos,
seu número de rastreamento e a URL do Spotify para esta faixa

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  • 1. Métodos digitais aplicados às pesquisas de rádio expandido desafios metodológicos Debora Cristina Lopez (UFOP) Marcelo Freire (UFOP)
  • 2. O que são métodos digitais?  Características dos objetos digitais  Como sistemas de recomendação se apropriam de objetos digitais e como esses usos podem ser reapropriados em pesquisas sociais e culturais ** relações entre distintos atores (humanos e não humanos) a partir de pistas deixadas por elementos que compõem o ambiente digital**  Tradição de pesquisa afiliada a três outros eixos: métodos tradicionais, humanidades digitais e métodos virtuais
  • 4. Métodos digitais aplicados ao rádio  Expansão do rádio o converte em um objeto característico dos MD  Busca-se  compreender as redes estabelecidas por emissoras ou programas radiofônicos, dialogando com as conexões e os laços sociais  interações e pelas conexões entre os sujeitos que compõem a rede de uma emissora  áudio como uma variável qualitativa ou contextual no olhar aos dados, não necessariamente de maneira automatizada
  • 5. O que pesquisar?  Ecologia dos apps de rádio  panoramas gerais ou especializados dos aplicativos de rádio em lojas como App Store e Play Store  Análise automatizada de sites de áudio  padrão de linkagem e consequente hierarquização de conteúdo;  análise textual cruzada com escopo teórico das teorias do jornalismo nos permite compreende angulação, hierarquização de notícias ou sujeitos  Análise de comentários  construir redes semânticas de comentários que permitem compreender relações derivadas de posicionamentos da audiência da emissora
  • 6. Desafios sonoros  Análise de podcast e agregadores  Restrição a dados de perfil  Possibilidade de observação de redes, relações e influências  Análise panorâmica, com identificação automatizada do conteúdo  Spotify  análise individual ou coletiva (até 100 músicas) das faixas presentes no aplicativo  dados obtidos:  álbum, o artista, os mercados em que está disponível, a duração, a presença explícita ou não de letra, conexões externas conhecidas para esta faixa, a ID do Spotify que está vinculada à música, nome, a popularidade de uma faixa (composta a partir do número de vezes que a música foi reproduzida no programa), um preview em áudio de 30 segundos, seu número de rastreamento e a URL do Spotify para esta faixa
  • 7. Chave qualitativa  Análise dos dados coletados  relação geográfica com a popularidade, ou ainda as conexões externas e os mercados em que está disponível  Análise das características sonoras do objeto  a “dançabilidade”: se uma faixa é adequada à dança a partir de tempo, estabilidade do ritmo, força da batida e regularidade geral;  “energia”: intensidade e atividade pela altura, timbre e entropia geral percebidos;  “instrumentalidade”: se se trata de uma faixa instrumental ou vocalizada;  “liveness”: detecta a presença da audiência no áudio identificando tipo de performance (ao vivo ou não);
  • 8.  “Altura”: vincula qualidade de um som como correlato psicológico da força física (amplitude)  “modalidade”: escala para identificar de onde deriva o conteúdo melódico;  “Speechiness”: presença de palavras faladas na faixa  permite identificar se se trata de uma faixa musical de rap ou um talk show, um audiobook, etc;  “Valência”: descreve o nível de positividade de um áudio.  Uma faixa com alta valência soaria mais positiva (alegre ou eufórica) enquanto uma com baixa valência soaria mais negativa (triste ou deprimida).
  • 9. WSJ – Análise automatizada de hip hop
  • 10.  análise de rimas líricas, olhando para a composição acústico-narrativa  Resultado: muitas das rimas compostas não existem efetivamente, mas foram “forçadas” a partir do tensionamento na locução  Variáveis  entrelaçamento de rimas  a assonância e a consonância  rimas multissilábicas  influências de sotaques e performances na análise realizada
  • 11. Smart Speakers  Amazon Alexa  texto das solicitações feitas à Alexa  texto das respostas  solicitações para tocar um arquivo de áudio  assim como sua respectiva url, duração e ações no player – pause, play, engasgos no buffer  solicitações para acionamento de aplicativo  acionamento de gadget, entre outros  Permite compreender padrões de consumo da audiência, a eficácia das publicidades apresentadas, as músicas de maior repercussão, entre outros
  • 12. Considerações  Desafio é olhar para a espinha dorsal sonora  Possibilidade de complexificação das análises acústicas automatizadas  Antes restritas à análise de entrevistas e peças simples via audio-to-text  Ampliação da caracterização do objeto radiofônico e de sua natureza digital
  • 13. Considerações  Desafios para este caminho  a baixa circulação do conteúdo radiofônico em mídias digitais e em mídias sociais, que são rastreáveis, permitindo a conversão da natureza do objeto de analógico para digital;  as restrições impostas por sistemas de API fechadas, como o WhatsApp, hoje um dos principais espaços de circulação de áudio em mídias digitais, mas que têm um altíssimo índice de opacidade, impedindo as possibilidades de mineração de dados para propiciar privacidade aos seus usuários.  Restrições de dados dos sujeitos nas API abertas – derivadas do debate sobre privacidade  Outras restrições em API abertas em revisões de termos de uso – como as restrições aos comentários no Instagram
  • 14. Considerações  Caminhos  iniciar a partir das ferramentas audio to text, buscando desenvolver ferramentas que permitam compreender as nuances derivadas da sonorização, das variações de entonação e da composição de um caminho narrativo acústico;  exploração de ferramentas de análise semântica que permitam a decodificação de objetos sonoros;  utilização de ferramentas que permitam identificar arquivos de áudio embedados e o estabelecimento de redes entre esses arquivos.