Que as redes sociais se tornaram uma extensão de nós, todos
sabemos. Agora essas informações que compartilhamos estão sendo pesquisadas
para compreender quais os padrões existentes nelas, e como podemos classificar
e identificar uma pessoa através do que ela posta.
Os projeto que pesquisam esses padrões, focam em áreas
diversas do setor. Aqui, veremos dois exemplos, a pesquisa realizada pelo PLOS One, nos EUA; e a pesquisa
realizada na China por Rui Fan e sua equipe.
A pesquisa do projeto PLOS One, consiste em compreender as redes sociais como um campo de vocabulário
aberto. A equipe examinou a linguagem utilizada em 75 mil perfis no Facebook, de diversas idades, gêneros e
estilos de vida. As informações coletadas foram organizadas na forma de nuvens,
que demonstram quais as palavras mais utilizadas por cada gênero e as
classificam conforme a frequência. Os pesquisadores dizem que, com essa
informações, é possível identificar as relações entre as personalidades e as
atividades mais frequentes, tipo de consumo e principais sentimentos.
Já a pesquisa realizada na China, na rede social Weibo, que é similar ao Twitter, analisou a influência dos sentimentos na rede. A pesquisa foi
realizada com 200mil usuários, que enviaram cerca de 70 milhões de mensagens
durante os 6 meses do trabalho As informações foram classificadas em 4
categorias: alegria, tristeza, raiva e desgosto. O resultado da pesquisa mostra
que, pelo menos na China, os usuários são mais influenciados pela raiva. Tweets dessa categoria, eram respondidos
ou retweetados, em média 3 pontos a mais
do que as outras emoções. Alegria teve a segunda maior resposta, enquanto
tristeza e desgosto não apresentaram altos índices de repercussão.
Mas, a expressão de opiniões e sentimentos nas redes sociais,
já ultrapassaram o campo da pesquisa e estão em empresas, identificando os
desejos dos usuários. Exemplo disso é o SocialGuide. Lembra de quando as emissoras brasileiras falavam no Ibope de seus
programas? O SG, oferece um serviço
similar, porém, utiliza o Twitter
para saber quais as opiniões dos usuários sobre programas de TV. A ideia surgiu
devido aos trending topics da rede em
períodos de final de temporadas de seriados. Hoje, funciona como feedback aos produtores de TV.
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