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ANÁLISE DE
REDES EM
MÍDIAS SOCIAIS
começando sem erros
Tarcízio Silva
Mestre (UFBA) e doutorando (UMESP) em Comunicação. Diretor de Pesquisa em
Comunicação no IBPAD. Experiência anterior em agências digitais, ferramentas de
monitoramento e pesquisa aplicada de inovação (Social Figures, Flagcx, Coworkers e
outras).
Atendeu a clientes e marcas como Ideia Inteligência, Rede Globo, Petrobras, Grupo
Informe, Inter-American Development Bank, Unilever, Sebrae, TCE-PE, Netshoes, Accor
Hotels, 99, Discovery e outros.
Professor convidado de especializações (Digicorp-USP, Unisinos, FBB etc) e
pesquisador acadêmico com diversas publicações, incluindo a organização de livros
como Monitoramento e Pesquisa em Mídias Sociais: metodologias, aplicações e
inovações (2016), Para Entender o Monitoramento de Mídias Sociais (2012) e Mídias
Sociais: Saberes e Representações (2012).
tarciziosilva.com.br
A ideia de rede é muito útil para pensar
diferentes fenômenos naturais e sociais.
A análise de redes parte do princípio que mais
informação pode ser gerada a partir da
compreensão de como os elementos de
um conjunto estão ligados entre si.
Redes por todos os lados
Redes por todos os lados
Ecologia
Redes por todos os lados
Ecologia
Transportes
Redes por todos os lados
Ecologia
Transportes
Personagens
Redes por todos os lados
Ecologia
Transportes
Personagens
Produtos
Culturais
Redes por todos os lados
Ecologia
Transportes
Personagens
Produtos
Culturais
Ingredientes
Redes por todos os lados
Ecologia
Transportes
Personagens
Produtos
Culturais
Ingredientes
Relações Sexuais
Redes por todos os lados
Ecologia
Transportes
Personagens
Produtos
Culturais
Ingredientes
Relações Sexuais
Jogos de Futebol
Por que visualizar
redes?
Descobrir e idear tipos de relações entre indivíduos,
objetos e coisas
Descobrir grupos e suas interações
Identificar nós engajados em trocas e fluxos de
informação e valores
Identificar nós de influência na rede na emissão ou
circulação de informação
Investigar fenômenos de interferência “estratégica” ou
nociva na rede
Redes como fatos públicos / noticiáveis
http://www.nytimes.com/2008/04/06/world/middleeast/06iranblog.html
Redes como fatos públicos / noticiáveis
https://www.revistaforum.com.br/2013/06/17/mapeamento
Redes como fatos públicos / noticiáveis
http://www.bbc.co.uk/portuguese/noticias/2013/07/130710_protestos_tweets_hashtags_cc_mdb
Do que é composta uma
rede?
• Nós: elementos individualizáveis que
podem se conectar direta ou
indiretamente a outros.
Exemplos: pessoas, animais, websites, aeroportos,
personagens, palavras, ingredientes, estações, livros,
perfis, hashtags
Nó / Vértice Nó / Vértice
Do que é composta uma
rede?
• Nós: elementos individualizáveis que
podem se conectar direta ou
indiretamente a outros.
Exemplos: pessoas, animais, websites, aeroportos,
personagens, palavras, ingredientes, estações, livros,
perfis, hashtags
• Arestas: conexões entre os nós da rede.
Materiais ou imateriais; explícitas ou
implícitas; intencionais ou observadas.
Exemplos: relação predatória, vôos, amizade,
parentesco, relações sexuais, hyperlink, retweet, co-
ocorrência, proximidade
Nó / Vértice Nó / Vértice
Laço / Aresta
É difícil montar uma rede?
Lista de Arestas
(Relações)
É difícil montar uma rede?
Lista de Arestas
(Relações)
Planejando usar redes de mídias sociais
Como usar redes de mídias sociais em uma reportagem ou artigo?
1. Definir problema
de investigação
2. Organizar a coleta
de dados
3. Interpretar os
resultados
4. Visualizar e
apresentar
Por que visualizar
redes?
Descobrir e idear tipos de relações entre
indivíduos, objetos e coisas
Descobrir grupos e suas interações
Identificar nós engajados em trocas e fluxos de
informação e valores
Identificar nós de influência na rede na emissão
ou circulação de informação
Investigar fenômenos de interferência
“estratégica” ou nociva na rede
Por que visualizar redes
em mídias sociais?
Descobrir relações entre perfis, indivíduos e grupos
Mapear comunidades de interesse, afiliação e troca
online
Identificar ativadores, agitadores ou “engajados” em
temas
Analisar públicos de mídia, entidades ou empresas
Identificar influenciadores em temas ou
controvérsias públicas
Investigar fenômenos como bots, fakes e ciborgues
1. Definir problema de investigação
Quero identificar uma movimentação online sobre
um tema relevante?
Ex: Aylan Kurdi
http://visualsocialmedialab.org/projects/the-iconic-image-on-social-
media
1. Definir problema de investigação
Foto do menino Aylan Kurdi publicada por jornalista
Michelle Demishevich - 33 retweets em uma hora
1. Definir problema de investigação
664 retweets na segunda hora, com o papel de Diretor
da Human Rights Watch
1. Definir problema de investigação
Fase Global: jornalista da Washington Post gera 7421
retweets
1. Definir problema de investigação
Mainstream: mais de 500 reportagens em veículos do
mundo todo, incluindo EUA e Reino Unido - 20 mil
tweets/hora
1. Definir problema de investigação
Quero identificar uma movimentação online sobre
um tema relevante?
Ex: Aylan Kurdi
Quero gerar debate sobre influência em um grupo?
Ex: Rede de Parlamentares no Facebook
http://blogs.oglobo.globo.com/na-base-dos-dados/post/quem-sao-os-
politicos-que-lideram-nas-midias-sociais.html
1. Definir problema de investigação
Quero gerar debate sobre influência em um grupo?
Ex: Rede de Parlamentares no Facebook
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politicos-que-lideram-nas-midias-sociais.html
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Ex: Aylan Kurdi
Quero gerar debate sobre influência em um grupo?
Ex: Rede de Parlamentares no Facebook
Quero mapear um macro-tema e motivações de
usuários?
Ex: Debate sobre Direitos das Mulheres
https://publications.iadb.org/handle/11319/8501
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Quero mapear um macro-tema e motivações de
usuários?
Ex: Debate sobre Direitos das Mulheres
https://publications.iadb.org/handle/11319/8501
1. Definir problema de investigação
Quero identificar uma movimentação online sobre
um tema relevante?
Ex: Aylan Kurdi
Quero gerar debate sobre influência em um grupo?
Ex: Rede de Parlamentares no Facebook
Quero mapear um macro-tema e motivações de
usuários?
Ex: Debate sobre Direitos das Mulheres
Quero observar mudança de foco nas controvérsias
políticas online?
Ex: Polaridade Política
1. Definir problema de investigação
Quero observar mudança de foco nas controvérsias
políticas online?
Ex: Polaridade Política
Brazil’s electorate: still polarised but in a new way,
reportagem na Financial Times (Fevereiro de 2015)
http://on.ft.com/1D9lB03
Brazil’s election: as polarized as can be (Novembro de
2014) http://on.ft.com/1Shyf3x
erro comum: se preocupar com dados tarde demais
A coleta de dados deve ser iniciada o mais
rápido possível
Coleta retroativa pode ser cara, complexa ou
impossível
Levar em conta a exclusão de publicações
Coleta continua de territórios relevantes para
o jornalista/pesquisador
“Tô preparando reportagem sobre
os acontecimentos da semana
passada e preciso de dados”.
“Estou chegando na qualificação e
preciso coletar dados das jornadas
de junho de 2013... Como eu os
consigo?”
2. Organizando a coleta de dados
Mas como coletar dados nas mídias sociais?
2. Organizando a coleta de dados
Mas como coletar dados nas mídias sociais?
Identificar quais são os elementos das redes,
seus nós e relações possíveis e o que significam
em cada contexto
2. Organizando a coleta de dados
Mas como coletar dados nas mídias sociais?
Identificar quais são os elementos das redes,
seus nós e relações possíveis e o que significam
em cada contexto
Pragmaticamente, aprender e valiar o que é
possível de ser coletado nas plataformas com
as ferramentas disponíveis
Nós e arestas comuns nas mídias sociais
NÓS
CONEXÕES
Perfis
Hashtags
Mentions
RT
Seguir
Co-ocorrência
Perfis
Hashtags
Co-Hashtag
Seguir
Perfis
Páginas
Likes
Co-Comentários
Tagging
Amizades
Blogs
Sites
Links
Canais
Usuários
Inscrição
Co-comentários
2. Organizando a coleta de dados
Monitoramento de publicações
Extração / Scraping de Relações
2. Organizando a coleta de dados
Monitoramento de publicações
Coleta de conteúdo publicado por usuários, geralmente
sobre determinados temas, como controvérsias, eventos,
políticos etc.
Exemplos:
• monitoramento de tweets sobre
determinado tema
• monitoramento de hashtags
publicadas em uma região
Extração / Scraping de Relações
2. Organizando a coleta de dados
Monitoramento de publicações
Coleta de conteúdo publicado por usuários, geralmente
sobre determinados temas, como controvérsias, eventos,
políticos etc.
Exemplos:
• monitoramento de tweets sobre
determinado tema
• monitoramento de hashtags
publicadas em uma região
Extração / Scraping de Relações
Extração ou raspagem de relações mais permanentes, que
possam indicar redes de apoio, afiliações ou influência.
Exemplos:
• relações de likes entre páginas de um
grupo de interesse
• hyperlinks entre sidebars de blogs
políticos
2. Organizando a coleta de dados
Monitoramento de publicações
• Definição de temas e ambientes
• Construção de queries de busca
(no Twitter, busca booleana)
• Configuração de ferramenta
• Tratamento da coleta
• Análise e interpretação
Tema:
Minha Ciência em um Tweet
Queries:
#MinhaCienciaEmUmTweet OR “minha ciência em um tweet”
Ciência AND (Brasil OR twitter OR pesquisa)
Universidades AND (Brasil OR Twitter OR pesquisa)
2. Organizando a coleta de dados
https://netlytic.org
2. Organizando a coleta de dados
https://netlytic.org
2. Organizando a coleta de dados
https://netlytic.org
Nó / Vértice Nó / Vértice
Laço / Aresta
07CleaMe DrJorgeMelendez
Retweet
2. Organizando a coleta de dados
Monitoramento de publicações
Coleta de conteúdo publicado por usuários, geralmente
sobre determinados temas, como controvérsias, eventos,
políticos etc.
Exemplos:
• monitoramento de tweets sobre
determinado tema
• monitoramento de hashtags
publicadas em uma região
Extração / Scraping de Relações
Extração ou raspagem de relações mais permanentes, que
possam indicar redes de apoio, afiliações ou influência.
Exemplos:
• relações de likes entre páginas de um
grupo de interesse
• hyperlinks entre sidebars de blogs
políticos
2. Organizando a coleta de dados
Extração/Scraping de relações
• Definição de temas e escopo
• Levantamento de sites/páginas seed
• Snowball sampling
2. Organizando a coleta de dados
Ferramentas
Coleta + Visualização
COSMOS
twitteR
Rfacebook
ThinkToStartR
Ferramentas
Coleta de Dados
Coleta + Visualização
Naoyun
COSMOS
twitteR
Rfacebook
ThinkToStartR
Ferramentas
Coleta de Dados
Coleta + Visualização
Visualização /
Processamento
Naoyun
igraph
COSMOS
twitteR
Rfacebook
ThinkToStartR
Ferramentas
Coleta de Dados
Coleta + Visualização
Visualização /
Processamento
Social Listening
Naoyun
igraph
COSMOS
Métricas de Redes
Grau de Centralidade: contabiliza o número de
conexões totais; conexões enviadas (Saída) ou recebidas
(Entrada)
Centralidade Autovetor: uma medida que analisa não só
a quantidade de conexões recebidas por um nó, mas se
estas conexões são feitas por outros nós também
conectados. Pode ser utilizado para medir a influência, em
alguns casos.
Intermediação: a métrica de intermediação permite
calcular quantas vezes um nó está presente entre os
menores caminhos possíveis entre dois nós da mesma
rede. Pode representar a possibilidade um nós ser um
“intermediário”, como o nome diz, na circulação de algum
dado ou informação na rede, por exemplo.
Métricas de Redes
Grau de Centralidade: contabiliza o número de
conexões totais; conexões enviadas (Saída) ou recebidas
(Entrada)
Grau 6
Grau de Entrada 4
Grau de Saíde 2
Grau 5
Grau de Entrada 2
Grau de Saída 3
Métricas de Redes
Grau de Centralidade:
Grau de Entrada Grau de Saída
scienceblogsbr 133
nilmoretto 117
moiraleao 99
erickjr_silva 94
jessica7duarte 95
patrickkalt 87
foliveira_astro 83
franciscoicmc 76
iaravps 56
iserrapilheira 58
scienceblogsbr 49
paulusantana 43
rafazenni 37
lyzbeltrame 30
licunhag 29
aguilaniulab 26
minasfazciencia 21
homem100medo 20
lucas_maxado_ 19
carloshotta 17
Métricas de Redes
Centralidade Autovetor: uma medida que analisa não só
a quantidade de conexões recebidas por um nó, mas se
estas conexões são feitas por outros nós também
conectados. Pode ser utilizado para medir a influência, em
alguns casos.
O algoritmo PageRank, utilizado por Larry Page para o rankeamento
no Google, é um exemplo do tipo.
Simplificação da lógica do PageRank
Métricas de Redes
Intermediação: a métrica de intermediação permite
calcular quantas vezes um nó está presente entre os
menores caminhos possíveis entre dois nós da mesma
rede. Pode representar a possibilidade um nós ser um
“intermediário”, como o nome diz, na circulação de algum
dado ou informação na rede, por exemplo.
A Definition, Meta-Methology, & Practical Purpose for
Evaluation http://bit.ly/1VNGDqP
A: maior Intermediação
B: maior Grau
Métricas de Redes
Densidade: a métrica de densidade mede o quão próxima
de estar totalmente conectada uma rede está. Uma rede
contendo todas as conexões possíveis entre todos os nós
teria densidade 1.
Rede com 50 nós e 374 arestas, densidade
0.305
Rede com 50 nós e 712 arestas,
densidade 0.581
3. Interpretar os resultados
Pontos de foco
Controvérsias e posições
Disrupções e conflitos
Reapropriações
Atores x Grupos
Densidade
Centros e Periferia
Clusters / Comunidades
Agrupamentos identificados através da conexão entre
perfis.
Clusters são grupos de perfis mais conectados entre si
do que em relação à rede como um todo.
Quando são clusters de pessoas, podem indicar
comunidades de pessoas que interagem entre si com
frequência.
Austrália
https://pt.slideshare.net/Snurb/exploring-emotions-
on-auspol-polarity-and-public-performance-in-the-
twitter-debate-on-australian-politics
Estados Unidos
http://cs.wellesley.edu/~pmetaxas/Research/coRT-
Political-Polarization.pdf
Brasil
https://www.digitalrightslac.net/pt/polarizacion-y-
resaca-electoral-en-brasil
https://publications.iadb.org/handle/11319/8501
http://cmsimpact.org/resource/beyond-hashtags-ferguson-blacklivesmatter-online-struggle-offline-justice
erro: mostrar parte da rede
Mostrar apenas parte da rede pode levar a
interpretações errôneas.
Em 2014 vazou documento de escritório de
advocacia acusando ação estratégica de tuiteiros
contra candidato.
http://ibidem.org.br/aecio-neves-aciona-judicialmente-o-twitter-para-que-dados-de-66-usuarios-sejam-revelados
“
Limites das redes
REDES EGO-CENTRADAS REDES SOCIO-CENTRADAS REDES DE SISTEMAS ABERTOS
Limites das redes
REDES EGO-CENTRADAS
Redes construídas em torno de um
ponto de partida e suas conexões.
Exemplo: rede de seguidores no
Twitter de um canal; rede direta de
likes de uma página do Facebook.
REDES SOCIO-CENTRADAS REDES DE SISTEMAS ABERTOS
Rede-ego 1.5 de uma única página de
Facebook
Limites das redes
REDES EGO-CENTRADAS
Redes construídas em torno de um
ponto de partida e suas conexões.
Exemplo: rede de seguidores no
Twitter de um canal; rede direta de
likes de uma página do Facebook.
REDES SOCIO-CENTRADAS
Redes dentro de um “limite” definido,
com número total de nós conhecido.
No caso das mídias sociais: rede de
interações dentro de um grupo do
Facebook.
REDES DE SISTEMAS ABERTOS
Rede-ego 1.5 de uma única página de
Facebook
Rede de co-comentários entre usuários dentro de
uma única página de Facebook
Limites das redes
REDES EGO-CENTRADAS
Redes construídas em torno de um
ponto de partida e suas conexões.
Exemplo: rede de seguidores no
Twitter de um canal; rede direta de
likes de uma página do Facebook.
REDES SOCIO-CENTRADAS
Redes dentro de um “limite” definido,
com número total de nós conhecido.
No caso das mídias sociais: rede de
interações dentro de um grupo do
Facebook.
REDES DE SISTEMAS ABERTOS
Redes nas quais os limites não são
claramente definidos ou conhecidos.
Exemplo nas mídias sociais:
influenciadores sobre um determinado
segmento, a partir de monitoramento de
keywords.
Rede-ego 1.5 de uma única página de
Facebook
Rede de co-comentários entre usuários dentro de
uma única página de Facebook
Rede baseada nas interações sobre a keywords
employment AND #SDG durante evento
erro comum: usar métricas inadequadas
Compreender as métricas adequadas para o
fenômeno observado
Centralidade no debate?
Intermediação de informação?
Engajamento ou Impacto?
Softwares com visualização gráfica online
tendem a limitar a customização de métricas
e layouts
Seguir para softwares mais potentes para
processamento e visualização (Gephi)
4. Visualizar e apresentar
Clareza sobre a coleta e limites dos dados
Padrões sobre variáveis:
• Tamanho dos nós: variáveis quantitativas como
centralidade, intermediação, autovetor
• Geralmente variáveis nominais são visualizadas
com cores, como módulos/comunidades ou
origem geográfica
Compartilhamento de datasets completo dificultado
por ToS
Visualizações interativas como sigmajs
http://www.ibpad.com.br/redes/direita-esquerda
http://www.ibpad.com.br/redes/primeiroassedio
http://www.ibpad.com.br/redes/instagrambr
O livro Monitoramento e Pesquisa em Mídias Sociais:
metodologias, aplicações e inovações reúne colaborações
de uma rede de profissionais e pesquisadores que atuam
em universidades, empresas e agências. Temas basilares,
mas ainda controvertidos, como análise de sentimento,
atendimento ao consumidor ou etnografia somam-se a
aplicações e inovações que vão de reconhecimento de
imagem a estudos sobre memes, compondo contribuição
sólida ao campo.
IBPAD
bit.ly/livroibpad
redes
Ecologia http://www.oupcanada.com/catalog/9780195188165.html
Personagens http://moviegalaxies.com
Livros https://www.facebook.com/notes/facebook-data-science/books-
that-have-stayed-with-us/10152511240328859/
Ingredientes http://www.ladamic.com/wordpress/?p=294
Rede de Relações Sexuais http://bit.ly/1gmRsQs
Futebol http://bit.ly/2hTIrkp
Insights from Social Media on Gender in Latin America
https://publications.iadb.org/handle/11319/8501#sthash.xyoBuDPv.dp
uf
Leia e Estude +
Iniciação a Redes - NetSciEd
Livro Monitoramento e Pesquisa em Mídias Sociais
Curso ONLINE gratuito de Netlytic
ferramentas
Chorus http://chorusanalytics.co.uk
Cosmos http://socialdatalab.net/software
Flocker flocker.outliers.es
Gephi https://gephi.org
Igraph igraph.org
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Análise de Redes em Mídias Sociais: Começando sem Erros #codabr

  • 1. ANÁLISE DE REDES EM MÍDIAS SOCIAIS começando sem erros
  • 2. Tarcízio Silva Mestre (UFBA) e doutorando (UMESP) em Comunicação. Diretor de Pesquisa em Comunicação no IBPAD. Experiência anterior em agências digitais, ferramentas de monitoramento e pesquisa aplicada de inovação (Social Figures, Flagcx, Coworkers e outras). Atendeu a clientes e marcas como Ideia Inteligência, Rede Globo, Petrobras, Grupo Informe, Inter-American Development Bank, Unilever, Sebrae, TCE-PE, Netshoes, Accor Hotels, 99, Discovery e outros. Professor convidado de especializações (Digicorp-USP, Unisinos, FBB etc) e pesquisador acadêmico com diversas publicações, incluindo a organização de livros como Monitoramento e Pesquisa em Mídias Sociais: metodologias, aplicações e inovações (2016), Para Entender o Monitoramento de Mídias Sociais (2012) e Mídias Sociais: Saberes e Representações (2012). tarciziosilva.com.br
  • 3. A ideia de rede é muito útil para pensar diferentes fenômenos naturais e sociais. A análise de redes parte do princípio que mais informação pode ser gerada a partir da compreensão de como os elementos de um conjunto estão ligados entre si. Redes por todos os lados
  • 4. Redes por todos os lados Ecologia
  • 5. Redes por todos os lados Ecologia Transportes
  • 6. Redes por todos os lados Ecologia Transportes Personagens
  • 7. Redes por todos os lados Ecologia Transportes Personagens Produtos Culturais
  • 8. Redes por todos os lados Ecologia Transportes Personagens Produtos Culturais Ingredientes
  • 9. Redes por todos os lados Ecologia Transportes Personagens Produtos Culturais Ingredientes Relações Sexuais
  • 10. Redes por todos os lados Ecologia Transportes Personagens Produtos Culturais Ingredientes Relações Sexuais Jogos de Futebol
  • 11. Por que visualizar redes? Descobrir e idear tipos de relações entre indivíduos, objetos e coisas Descobrir grupos e suas interações Identificar nós engajados em trocas e fluxos de informação e valores Identificar nós de influência na rede na emissão ou circulação de informação Investigar fenômenos de interferência “estratégica” ou nociva na rede
  • 12. Redes como fatos públicos / noticiáveis http://www.nytimes.com/2008/04/06/world/middleeast/06iranblog.html
  • 13. Redes como fatos públicos / noticiáveis https://www.revistaforum.com.br/2013/06/17/mapeamento
  • 14. Redes como fatos públicos / noticiáveis http://www.bbc.co.uk/portuguese/noticias/2013/07/130710_protestos_tweets_hashtags_cc_mdb
  • 15. Do que é composta uma rede? • Nós: elementos individualizáveis que podem se conectar direta ou indiretamente a outros. Exemplos: pessoas, animais, websites, aeroportos, personagens, palavras, ingredientes, estações, livros, perfis, hashtags Nó / Vértice Nó / Vértice
  • 16. Do que é composta uma rede? • Nós: elementos individualizáveis que podem se conectar direta ou indiretamente a outros. Exemplos: pessoas, animais, websites, aeroportos, personagens, palavras, ingredientes, estações, livros, perfis, hashtags • Arestas: conexões entre os nós da rede. Materiais ou imateriais; explícitas ou implícitas; intencionais ou observadas. Exemplos: relação predatória, vôos, amizade, parentesco, relações sexuais, hyperlink, retweet, co- ocorrência, proximidade Nó / Vértice Nó / Vértice Laço / Aresta
  • 17. É difícil montar uma rede? Lista de Arestas (Relações)
  • 18. É difícil montar uma rede? Lista de Arestas (Relações)
  • 19. Planejando usar redes de mídias sociais Como usar redes de mídias sociais em uma reportagem ou artigo? 1. Definir problema de investigação 2. Organizar a coleta de dados 3. Interpretar os resultados 4. Visualizar e apresentar
  • 20. Por que visualizar redes? Descobrir e idear tipos de relações entre indivíduos, objetos e coisas Descobrir grupos e suas interações Identificar nós engajados em trocas e fluxos de informação e valores Identificar nós de influência na rede na emissão ou circulação de informação Investigar fenômenos de interferência “estratégica” ou nociva na rede Por que visualizar redes em mídias sociais? Descobrir relações entre perfis, indivíduos e grupos Mapear comunidades de interesse, afiliação e troca online Identificar ativadores, agitadores ou “engajados” em temas Analisar públicos de mídia, entidades ou empresas Identificar influenciadores em temas ou controvérsias públicas Investigar fenômenos como bots, fakes e ciborgues
  • 21. 1. Definir problema de investigação Quero identificar uma movimentação online sobre um tema relevante? Ex: Aylan Kurdi http://visualsocialmedialab.org/projects/the-iconic-image-on-social- media
  • 22. 1. Definir problema de investigação Foto do menino Aylan Kurdi publicada por jornalista Michelle Demishevich - 33 retweets em uma hora
  • 23. 1. Definir problema de investigação 664 retweets na segunda hora, com o papel de Diretor da Human Rights Watch
  • 24. 1. Definir problema de investigação Fase Global: jornalista da Washington Post gera 7421 retweets
  • 25. 1. Definir problema de investigação Mainstream: mais de 500 reportagens em veículos do mundo todo, incluindo EUA e Reino Unido - 20 mil tweets/hora
  • 26. 1. Definir problema de investigação Quero identificar uma movimentação online sobre um tema relevante? Ex: Aylan Kurdi Quero gerar debate sobre influência em um grupo? Ex: Rede de Parlamentares no Facebook http://blogs.oglobo.globo.com/na-base-dos-dados/post/quem-sao-os- politicos-que-lideram-nas-midias-sociais.html
  • 27. 1. Definir problema de investigação Quero gerar debate sobre influência em um grupo? Ex: Rede de Parlamentares no Facebook http://blogs.oglobo.globo.com/na-base-dos-dados/post/quem-sao-os- politicos-que-lideram-nas-midias-sociais.html
  • 28. 1. Definir problema de investigação Quero identificar uma movimentação online sobre um tema relevante? Ex: Aylan Kurdi Quero gerar debate sobre influência em um grupo? Ex: Rede de Parlamentares no Facebook Quero mapear um macro-tema e motivações de usuários? Ex: Debate sobre Direitos das Mulheres https://publications.iadb.org/handle/11319/8501
  • 29. 1. Definir problema de investigação Quero mapear um macro-tema e motivações de usuários? Ex: Debate sobre Direitos das Mulheres https://publications.iadb.org/handle/11319/8501
  • 30. 1. Definir problema de investigação Quero identificar uma movimentação online sobre um tema relevante? Ex: Aylan Kurdi Quero gerar debate sobre influência em um grupo? Ex: Rede de Parlamentares no Facebook Quero mapear um macro-tema e motivações de usuários? Ex: Debate sobre Direitos das Mulheres Quero observar mudança de foco nas controvérsias políticas online? Ex: Polaridade Política
  • 31. 1. Definir problema de investigação Quero observar mudança de foco nas controvérsias políticas online? Ex: Polaridade Política Brazil’s electorate: still polarised but in a new way, reportagem na Financial Times (Fevereiro de 2015) http://on.ft.com/1D9lB03 Brazil’s election: as polarized as can be (Novembro de 2014) http://on.ft.com/1Shyf3x
  • 32. erro comum: se preocupar com dados tarde demais A coleta de dados deve ser iniciada o mais rápido possível Coleta retroativa pode ser cara, complexa ou impossível Levar em conta a exclusão de publicações Coleta continua de territórios relevantes para o jornalista/pesquisador “Tô preparando reportagem sobre os acontecimentos da semana passada e preciso de dados”. “Estou chegando na qualificação e preciso coletar dados das jornadas de junho de 2013... Como eu os consigo?”
  • 33. 2. Organizando a coleta de dados Mas como coletar dados nas mídias sociais?
  • 34. 2. Organizando a coleta de dados Mas como coletar dados nas mídias sociais? Identificar quais são os elementos das redes, seus nós e relações possíveis e o que significam em cada contexto
  • 35. 2. Organizando a coleta de dados Mas como coletar dados nas mídias sociais? Identificar quais são os elementos das redes, seus nós e relações possíveis e o que significam em cada contexto Pragmaticamente, aprender e valiar o que é possível de ser coletado nas plataformas com as ferramentas disponíveis
  • 36. Nós e arestas comuns nas mídias sociais NÓS CONEXÕES Perfis Hashtags Mentions RT Seguir Co-ocorrência Perfis Hashtags Co-Hashtag Seguir Perfis Páginas Likes Co-Comentários Tagging Amizades Blogs Sites Links Canais Usuários Inscrição Co-comentários
  • 37. 2. Organizando a coleta de dados Monitoramento de publicações Extração / Scraping de Relações
  • 38. 2. Organizando a coleta de dados Monitoramento de publicações Coleta de conteúdo publicado por usuários, geralmente sobre determinados temas, como controvérsias, eventos, políticos etc. Exemplos: • monitoramento de tweets sobre determinado tema • monitoramento de hashtags publicadas em uma região Extração / Scraping de Relações
  • 39. 2. Organizando a coleta de dados Monitoramento de publicações Coleta de conteúdo publicado por usuários, geralmente sobre determinados temas, como controvérsias, eventos, políticos etc. Exemplos: • monitoramento de tweets sobre determinado tema • monitoramento de hashtags publicadas em uma região Extração / Scraping de Relações Extração ou raspagem de relações mais permanentes, que possam indicar redes de apoio, afiliações ou influência. Exemplos: • relações de likes entre páginas de um grupo de interesse • hyperlinks entre sidebars de blogs políticos
  • 40. 2. Organizando a coleta de dados Monitoramento de publicações • Definição de temas e ambientes • Construção de queries de busca (no Twitter, busca booleana) • Configuração de ferramenta • Tratamento da coleta • Análise e interpretação Tema: Minha Ciência em um Tweet Queries: #MinhaCienciaEmUmTweet OR “minha ciência em um tweet” Ciência AND (Brasil OR twitter OR pesquisa) Universidades AND (Brasil OR Twitter OR pesquisa)
  • 41. 2. Organizando a coleta de dados https://netlytic.org
  • 42. 2. Organizando a coleta de dados https://netlytic.org
  • 43. 2. Organizando a coleta de dados https://netlytic.org Nó / Vértice Nó / Vértice Laço / Aresta 07CleaMe DrJorgeMelendez Retweet
  • 44. 2. Organizando a coleta de dados Monitoramento de publicações Coleta de conteúdo publicado por usuários, geralmente sobre determinados temas, como controvérsias, eventos, políticos etc. Exemplos: • monitoramento de tweets sobre determinado tema • monitoramento de hashtags publicadas em uma região Extração / Scraping de Relações Extração ou raspagem de relações mais permanentes, que possam indicar redes de apoio, afiliações ou influência. Exemplos: • relações de likes entre páginas de um grupo de interesse • hyperlinks entre sidebars de blogs políticos
  • 45. 2. Organizando a coleta de dados Extração/Scraping de relações • Definição de temas e escopo • Levantamento de sites/páginas seed • Snowball sampling
  • 46. 2. Organizando a coleta de dados
  • 49. twitteR Rfacebook ThinkToStartR Ferramentas Coleta de Dados Coleta + Visualização Visualização / Processamento Naoyun igraph COSMOS
  • 50. twitteR Rfacebook ThinkToStartR Ferramentas Coleta de Dados Coleta + Visualização Visualização / Processamento Social Listening Naoyun igraph COSMOS
  • 51. Métricas de Redes Grau de Centralidade: contabiliza o número de conexões totais; conexões enviadas (Saída) ou recebidas (Entrada) Centralidade Autovetor: uma medida que analisa não só a quantidade de conexões recebidas por um nó, mas se estas conexões são feitas por outros nós também conectados. Pode ser utilizado para medir a influência, em alguns casos. Intermediação: a métrica de intermediação permite calcular quantas vezes um nó está presente entre os menores caminhos possíveis entre dois nós da mesma rede. Pode representar a possibilidade um nós ser um “intermediário”, como o nome diz, na circulação de algum dado ou informação na rede, por exemplo.
  • 52. Métricas de Redes Grau de Centralidade: contabiliza o número de conexões totais; conexões enviadas (Saída) ou recebidas (Entrada) Grau 6 Grau de Entrada 4 Grau de Saíde 2 Grau 5 Grau de Entrada 2 Grau de Saída 3
  • 53. Métricas de Redes Grau de Centralidade: Grau de Entrada Grau de Saída scienceblogsbr 133 nilmoretto 117 moiraleao 99 erickjr_silva 94 jessica7duarte 95 patrickkalt 87 foliveira_astro 83 franciscoicmc 76 iaravps 56 iserrapilheira 58 scienceblogsbr 49 paulusantana 43 rafazenni 37 lyzbeltrame 30 licunhag 29 aguilaniulab 26 minasfazciencia 21 homem100medo 20 lucas_maxado_ 19 carloshotta 17
  • 54. Métricas de Redes Centralidade Autovetor: uma medida que analisa não só a quantidade de conexões recebidas por um nó, mas se estas conexões são feitas por outros nós também conectados. Pode ser utilizado para medir a influência, em alguns casos. O algoritmo PageRank, utilizado por Larry Page para o rankeamento no Google, é um exemplo do tipo. Simplificação da lógica do PageRank
  • 55. Métricas de Redes Intermediação: a métrica de intermediação permite calcular quantas vezes um nó está presente entre os menores caminhos possíveis entre dois nós da mesma rede. Pode representar a possibilidade um nós ser um “intermediário”, como o nome diz, na circulação de algum dado ou informação na rede, por exemplo. A Definition, Meta-Methology, & Practical Purpose for Evaluation http://bit.ly/1VNGDqP A: maior Intermediação B: maior Grau
  • 56. Métricas de Redes Densidade: a métrica de densidade mede o quão próxima de estar totalmente conectada uma rede está. Uma rede contendo todas as conexões possíveis entre todos os nós teria densidade 1. Rede com 50 nós e 374 arestas, densidade 0.305 Rede com 50 nós e 712 arestas, densidade 0.581
  • 57. 3. Interpretar os resultados Pontos de foco Controvérsias e posições Disrupções e conflitos Reapropriações Atores x Grupos Densidade Centros e Periferia
  • 58. Clusters / Comunidades Agrupamentos identificados através da conexão entre perfis. Clusters são grupos de perfis mais conectados entre si do que em relação à rede como um todo. Quando são clusters de pessoas, podem indicar comunidades de pessoas que interagem entre si com frequência.
  • 62. erro: mostrar parte da rede Mostrar apenas parte da rede pode levar a interpretações errôneas. Em 2014 vazou documento de escritório de advocacia acusando ação estratégica de tuiteiros contra candidato. http://ibidem.org.br/aecio-neves-aciona-judicialmente-o-twitter-para-que-dados-de-66-usuarios-sejam-revelados “
  • 63. Limites das redes REDES EGO-CENTRADAS REDES SOCIO-CENTRADAS REDES DE SISTEMAS ABERTOS
  • 64. Limites das redes REDES EGO-CENTRADAS Redes construídas em torno de um ponto de partida e suas conexões. Exemplo: rede de seguidores no Twitter de um canal; rede direta de likes de uma página do Facebook. REDES SOCIO-CENTRADAS REDES DE SISTEMAS ABERTOS Rede-ego 1.5 de uma única página de Facebook
  • 65. Limites das redes REDES EGO-CENTRADAS Redes construídas em torno de um ponto de partida e suas conexões. Exemplo: rede de seguidores no Twitter de um canal; rede direta de likes de uma página do Facebook. REDES SOCIO-CENTRADAS Redes dentro de um “limite” definido, com número total de nós conhecido. No caso das mídias sociais: rede de interações dentro de um grupo do Facebook. REDES DE SISTEMAS ABERTOS Rede-ego 1.5 de uma única página de Facebook Rede de co-comentários entre usuários dentro de uma única página de Facebook
  • 66. Limites das redes REDES EGO-CENTRADAS Redes construídas em torno de um ponto de partida e suas conexões. Exemplo: rede de seguidores no Twitter de um canal; rede direta de likes de uma página do Facebook. REDES SOCIO-CENTRADAS Redes dentro de um “limite” definido, com número total de nós conhecido. No caso das mídias sociais: rede de interações dentro de um grupo do Facebook. REDES DE SISTEMAS ABERTOS Redes nas quais os limites não são claramente definidos ou conhecidos. Exemplo nas mídias sociais: influenciadores sobre um determinado segmento, a partir de monitoramento de keywords. Rede-ego 1.5 de uma única página de Facebook Rede de co-comentários entre usuários dentro de uma única página de Facebook Rede baseada nas interações sobre a keywords employment AND #SDG durante evento
  • 67. erro comum: usar métricas inadequadas Compreender as métricas adequadas para o fenômeno observado Centralidade no debate? Intermediação de informação? Engajamento ou Impacto? Softwares com visualização gráfica online tendem a limitar a customização de métricas e layouts Seguir para softwares mais potentes para processamento e visualização (Gephi)
  • 68. 4. Visualizar e apresentar Clareza sobre a coleta e limites dos dados Padrões sobre variáveis: • Tamanho dos nós: variáveis quantitativas como centralidade, intermediação, autovetor • Geralmente variáveis nominais são visualizadas com cores, como módulos/comunidades ou origem geográfica Compartilhamento de datasets completo dificultado por ToS Visualizações interativas como sigmajs http://www.ibpad.com.br/redes/direita-esquerda http://www.ibpad.com.br/redes/primeiroassedio http://www.ibpad.com.br/redes/instagrambr
  • 69. O livro Monitoramento e Pesquisa em Mídias Sociais: metodologias, aplicações e inovações reúne colaborações de uma rede de profissionais e pesquisadores que atuam em universidades, empresas e agências. Temas basilares, mas ainda controvertidos, como análise de sentimento, atendimento ao consumidor ou etnografia somam-se a aplicações e inovações que vão de reconhecimento de imagem a estudos sobre memes, compondo contribuição sólida ao campo. IBPAD bit.ly/livroibpad
  • 70. redes Ecologia http://www.oupcanada.com/catalog/9780195188165.html Personagens http://moviegalaxies.com Livros https://www.facebook.com/notes/facebook-data-science/books- that-have-stayed-with-us/10152511240328859/ Ingredientes http://www.ladamic.com/wordpress/?p=294 Rede de Relações Sexuais http://bit.ly/1gmRsQs Futebol http://bit.ly/2hTIrkp Insights from Social Media on Gender in Latin America https://publications.iadb.org/handle/11319/8501#sthash.xyoBuDPv.dp uf Leia e Estude + Iniciação a Redes - NetSciEd Livro Monitoramento e Pesquisa em Mídias Sociais Curso ONLINE gratuito de Netlytic ferramentas Chorus http://chorusanalytics.co.uk Cosmos http://socialdatalab.net/software Flocker flocker.outliers.es Gephi https://gephi.org Igraph igraph.org Issuecrawler http://issuecrawler.com Netlytic netlytic.org Netvizz https://apps.facebook.com/netvizz NodeXL https://nodexl.codeplex.com Naoyun http://matthieu- totet.fr/Koumin/tools/naoyun Onodo https://onodo.org Polinode https://polinode.com Pajek http://mrvar.fdv.uni-lj.si/pajek SNAP http://snap.stanford.edu/snap/ VOSON http://uberlink.com/services/voson UCINET sites.google.com/site/ucinetsoftware/home