O documento discute sete camadas analíticas para análise de dados digitais: 1) Texto, focando em análise de sentimento, tendências, intenções e conceitos; 2) Redes, analisando estrutura, nós influentes e agrupamentos; 3) Ações, como curtidas e compartilhamentos; 4) Aplicativos, distinguindo web móvel e apps; 5) Localização; 6) Mecanismos de busca; 7) Hiperlinks. A abordagem permite compreender como as pessoas se relacionam e interagem online.

1. Métodos Digitais para Análise de Dados
Prof. Dalton Mar6ns
dmar6ns@gmail.com
Faculdade de Informação
e Comunicação
Aula 05 – Sociabilidade
em rede e camadas
analí6cas de dados

2. Sociabilidade em rede
• A sociabilidade em rede indica os !pos de
relações que podem ser desenvolvidos em rede bem
como os padrões e diferentes modos pelos
quais essas relações se manifestam:
– Exemplos de 6pos de relação:
• amigos, cur6das, compar6lhamentos, comentários, links,
coautoria, entre outros;
– Exemplos de padrões e modos de relação:
• Tendência de cur6r postagens de pessoas que tenho maior
proximidade Rsica e sou amigo pessoalmente;
• Tendência de linkar os sites que considero referência e que quero
endossar para uma postagem;

3. Sociabilidade em rede
• A pesquisa sobre sociabilidade em rede se depara com questões
que ainda se encontram em aberto e carecem de maior
profundidade:
– Que 6pos de relação eu posso analisar em uma mídia social
específica?
– Para cada 6po de relação, que análises são possíveis de se fazer?
– Para cada análise, o que eu posso compreender dessa rede?
– Como produzir a narra6va da história das relações em
rede de grupos, permi6ndo iden6ficar caracterís6cas
peculiares de seus diferentes modos de relacionamento e !pos de
prá!cas sociais?
• Que métodos u6lizar e de que forma triangular?
• Que dados coletar?
• Como comparar essas redes entre si?

4. Camadas analí6cas de dados
• As questões relacionadas a sociabilidade em rede fazem sen6do
dentro do contexto de cada pesquisa, onde procuramos entende:
– como as relações acontecem,
– o que as produz,
– que fatores podem ajudar a explicar as razões pelas quais um grupo
parece se relacionar de forma mais potente do que outro.
• Para realizar esse 6po de pesquisas, é fundamental que o
pesquisador conheça em maior profundidade seu objeto de estudo;
• Para isso, entender os 6pos de análises possíveis para universo
digital, sobretudo para as redes, nos leva a descrever quais
camadas analí6cas de dados podemos trabalhar e como.

5. Abordagem de análise em 7 camadas
analí6cas
• Onde acontece?
– Análise de localização
• O que é dito?
– Análise de Texto
• O que é feito?
– Análise de ações
• O que é procurado?
– Análise de Mecanismo de
Busca
• Como se relacionam?
• Análise de Rede
• Como navegam?
• Análise de Hiperlink
• Como usam aplica6vos?
• Análise de Aplica6vos

6. Abordagem de análise em 7 camadas
analí6cas
7 Camadas de
análise de
mídias digitais
Redes
Texto
Ações
HyperlinksLocalização
Mecanismos
de busca
Apps

7. • Social media text analy!cs lida com
a extração e análise de perguntas
de pesquisa e própositos de
geração de conhecimento a par6r
de elementos textuais de
conteúdos produzidos em mídias
sociais, tais como comentários,
tweets, posts em blogs,
atualizações de “status” no
Facebook.
7
Camada 1: Texto

8. 8
Propósitos da Análise Textual
Propósitos da
Análise
Textual de
Mídias Sociais
Análise de
Sentimento
Mineração
de
Tendências
Mineração
de
Intenções
Mineração
de
Conceitos

9. • Análise de Sen!mentos
– Análise de sen6mento analisa e classifica texto de
mídia social (principalmente texto dinâmico)
como sendo posi6vo, nega6vo ou neutro.
– O obje6vo principal da análise de sen6mento é
determinar como as pessoas se sentem sobre um
determinado produto, serviço ou assunto.
9
Propósitos da Análise Textual

10. • Mineração de Intenções
– Mineração de intenção visa descobrir a intenção dos
usuários (tais como comprar, vender, recomendar, sair,
desejo ou vontade, formas de manifestação, protesto,
reivindicação, entre outros) a par6r da linguagem natural
dentro do texto da mídia social, como comentários do
usuário, análises de produtos, tweets e posts.
• Pode ser usado para encontrar novos clientes potenciais que
pretendem comprar um produto (ou serviço), e
• Serviço de clientes existentes que têm problemas com um
produto;
• Pessoas interessadas ou demandando em um serviço público;
• Formação de cole6vos e novas formas de relacionamento
temá6co.
10
Propósitos da Análise Textual

11. • Mineração de Tendências
– Mineração de tendências, também conhecida
como análise predi6va, usa grandes quan6dades
de dados de mídia social em tempo real e
histórico para prever eventos futuros.
• Por exemplo, uma grande quan6dade de dados de
mídia social (comentários e tweets) pode ser extraído
para iden6ficar padrões e tendências para o novo
produto ou serviço ou desenvolvimento de maneira a
melhorar a sa6sfação das pessoas, antecipando suas
necessidades.
11
Propósitos da Análise Textual

12. • Mineração de conceitos
– Tem como obje6vo extrair idéias e conceitos a
par6r de documentos.
– É ú6l para extrair idéias de grandes quan6dades
de texto está6co de mídias sociais, como
conteúdo wiki, uma página web, documentos do
Word e transcrições de nojcias.
– Pode ser u6lizado para classificar, agrupar e
classificar idéias.
12
Propósitos da Análise Textual

13. 13
Passos para a análise textual
• Stemização
• Partes da fala
• Extração de entidades nominais
• Palavras de parada
• Filtragem
• Contagem de termos
• Contagem de frequência
• Métricas de co-ocorrência
• Texto dinâmico: tweets, comentários
, revisões
• Texto Estático: Wiki, blogs, websites
, relatórios.
• Agrupamento
• Classificação
• Análise de Associação
• Análise Preditiva
• Análise de Sentimento
Mineração de
Texto
Identificação
da Fonte
Análise &
Filtragem
Transformaç
ão do Texto
Stemização é o processo de reduzir palavras flexionadas ao seu tronco, base ou raiz. Exemplo: felizmente ->
feliz.
Palavras de parada: os, as, e, para, com, sem, de, etc...

14. • Social media network analy!cs
extrai, analisa, interpreta redes de
relacionamentos pessoais e
profissionais, tais como Facebook,
Twiper, Linkedin. Lida com
essencialmente com os aspectos
relacionais sobre as pessoas se
relacionam, que posição ocupam na
rede, que dinâmica de
relacionamentos produzem.
14
Camada 2: Redes

15. • É o 6po de análise que lida com a forma como as
redes de relacionamento de formam e são
interpretadas.
• REDE SÃO os blocos de construção das mídias sociais
e podem trazer insights importantes para como
entendemos as relações sociais entre as pessoas e
seu uso de informação nas mídias sociais.
15
O que é análise de rede de mídias
sociais?

16. • Entender a estrutura geral da rede
– Número de nós
– Número de links
– Densidade
– Coeficiente de agrupamento
– diâmetro.
• Encontrar os nós mais influentes e
uma forma de compará-los
– Centralidade de Grau
– Centralidade de Intermediação
– Centralidade de Proximidade.
16
Propósito da Análise de Rede
* Encontrar as conexões
importantes e avaliar sua
influência
* intermediação e
centralidade.
* Encontrar agrupamentos de nós
* Comunidades dentro da rede.
* Inves!gar mul!plicidade de
relações
* Análise e comparação de
diferentes 6pos de conexões:
concordância, discordância,
etc.

17. • Rede
– Num nível básico, uma rede é um grupo de nós que
estão conectados por links.
17
Termos u!lizados na análise de redes
* Nós podem representar:
* indivíduos
* organizações
* Países
* computadores
* Websites
* Qualquer outra en6dade
* Links representam relações
entre os nós:
* Amizade
* Transação
* Autoria
* Hyperlinks
* Qualquer outra forma de
relação

18. 18
Tipos mais comuns de redes sociais
* Co-autoria
* Co-comentadores
* Co-likes
* Co-ocorrência
* Geo Co-existência
* Hyperlink
* Amizade
* Seguidos e Seguidores
* Fans
* Grupos sociais
* Profissionais e trabalho
* Conteúdo
* Namoro

19. • Social media ac!ons analy!cs
lida com a extração, análise e
interpretação das ações
desempenhadas pelos usuários
nas mídias sociais, tais como as
cur6das, compar6lhamentos,
menções, entre outros.
19
Camada 3: Ações

20. • Like
• Dislike
• Compar!lhar
• Visitantes, Visitas,
Revisitas
• Visualização
• Clicar
• Tagear
20
Ações mais comuns nas mídias sociais
* Mencionar
* Hovering (passar o mouse
em cima)
* Check-in
* Marcar
* Embeds
* Endossar
* Uploading & Downloading
Para cada uma dessas ações, é possível gerar análises de dados. Exemplo:
Posts mais cur6dos, conteúdos mais compar6lhados, páginas mais visitadas,
links mais clicados, etc...

21. • Apps analy!cs lida com a
mensuração e o6mização do
engajamento de usuários com
as aplicações móveis.
21
Camada 4: Aplica!vos

22. • Se refere a duas coisas:
– Mobile Web Analí!ca
– Apps Analí!ca.
22
O que é Mobile Analí!ca?

23. • Mobile Web Analí!ca
– É focada nas caracterís6cas, ações e
comportamentos dos visitants de websites via
disposi6vos móveis – isso significa que o
visitante acessa a versão para disposi6vos
móveis do site de uma organização.
23
O que é Mobile Analí!ca?

24. • Apps Analí!ca
– Lida com o entendimento e a análise das ações,
caracterís6cas e comportamentos dos usuários ao
u6lizarem aplicações móveis – apps!
• Mobile apps são usados:
• Para orientar vendas;
• Melhorar a afinidade com marcas;
• Facilitar as compras com poucos toques de
navegação.
24
O que é Mobile Analí!ca?

25. • Quem são meus usuários?
• De que países eles são?
• Que ações eles estão tomando?
• Como os usuários navegam no
aplica6vo?
• Quais são meus pagamentos e lucro
oriundos do uso do aplica6vo?
• Quanto tempo eles ficam logados no
disposi6vo móvel?
• Qual operadora, sistema operacional
e disposi6vo eles u6lizam?
• Qual o item que é mais comprado?
25
Propósito da Analí!ca de Apps
* Quais são os países mais atuantes na
compra e no uso do aplica6vo?
* Qual versão do aplica6vo gera mais
vendas?
* Quanto os usuários ficam dentro do
meu aplica6vo?
* Com que frequência as pessoam
usam meu aplica6vo?
* Quantos usuários iniciam um
número específico de sessões?
* Como comparer as versões da minha
aplicação com outras?

26. • Hyperlink analy!cs trata da
extração, análise e
interpretação de hiperlinks
em mídias sociais. Exemplo:
in-links e out-links.
26
Camada 5: Hyperlinks

27. • Análise do ambiente dos Hyperlinks
• Redes de Co-Links
• Redes de In-Links e Out-Links
• Análise do impacto dos links
• Análise de Hiperlinks de mídias sociais
27
Tipos de Analí!ca de Hyperlinks

28. • Análise do ambiente dos
Hyperlinks
– Lida com um site ou um conjunto de sites
em par6cular.
– Duas formas:
• Redes de co-links
• Redes de in-links e out-links.
28
Tipos de Analí!ca de Hyperlinks

29. • Análise do impacto dos links
– Inves6ga o impacto web de um
website em termos de citações ou
menções que ele recebe na web.
29
Tipos de Analí!ca de Hyperlinks

30. • Análise de Hiperlinks de mídias
sociais
– Lida com a extração e análise de
hiperlinks “embedados” dentro de
textos de mídias sociais (ex: tweets e
status de facebook).
30
Tipos de Analí!ca de Hyperlinks

31. • Loca!on analy!cs, também
conhecida como análise
espacial ou geoespacial, se
concentra na mineração e
mapeamento de localizações
de usuários, conteúdos e
dados.
31
Camada 6: Localização

32. • ANALÍTICA DE LOCALIZAÇÃO, também
conhecida como análise especial ou geo-
analí6ca consiste no mapeamento,
visualização e mineração de localização das
pessoas, dados e outros recursos.
32
Introdução

33. • Endereço postal
• La!tude e longitude
• GPS
• Endereço IP
33
Fontes de dados de localização

34. 1) Localização de dados orientada a
negócios
2) Localização de dados orientada as
mídias sociais
34
Categorias de analí!ca de localização

35. 1) Localização de dados orientada a
negócios
35
Categorias de analí!ca de localização
Lida com o mapeamento, visualização e
mineração de dados de localização para
reveler padrões, tendências e relações
ocultas em dados tabulares de
negócios.

36. • Aplicações da localização de dados
orientada a negócios:
1. Desenvolvimento da inteligência
2. Geo-enriquecimento dos dados
3. Colaboração e compar!lhamento
36
Categorias de analí!ca de localização

37. 2) Localização de dados orientada as
mídias sociais
37
Categorias de analí!ca de localização
É baseada nos dados de localização das mídias sociais para minerar e
mapear usuários, conteúdos e dados.
Duas fontes comuns de dados:
• GPS
• IP

38. • Aplicações da localização de dados orientada as
mídias sociais:
1. Propósitos de recomendação
2. Segmentação de clients
3. Anúncios
4. Requisição de informação
5. Alertas
6. Busca e recuperação
7. Navegação
38
Categorias de analí!ca de localização

39. • Search engines analy!cs foca na
análise de histórico de pesquisas
em mecanismos de busca,
incluindo tendências de temas de
pesquisa, monitoramento de
palavras-chave, histórico de
anúncios, entre outros.
39
Camada 7: Mecanismos de busca

40. 40
Tipos de mecanismos de busca
Tipos de m
ecanismos
de busca
Baseado
em Crawl
er
Mecanismos
de metabus
ca
Diretórios

41. • Pode significar duas coisas:
1. O!mização de mecanismo de busca e
2. Análise de tendências de mecanismo de
busca.
41
Análise de mecanismos de busca

42. Como essas camadas poderiam ser
u6lizadas?
• Há inúmeras combinações possíveis e as
melhores formas de u6lizar essa camadas
analí6cas para a pesquisa em sociabilidade em
rede ainda é uma questão em aberto;
• No próximo slide, seguem alguns exemplos
que poderíamos u6lizar para inspirar
pesquisas na área.

43. Camadas analí6cas e 6pos de
pesquisas