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SMWSP 2018: Análise de Redes Para Quem Sempre Teve Vergonha de Perguntar (O que é)

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Palestra apresentada por Janderson Pereira Toth e Pedro Meirelles na edição de 2018 do Social Media Week São Paulo.

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SMWSP 2018: Análise de Redes Para Quem Sempre Teve Vergonha de Perguntar (O que é)

  1. 1. ANÁLISE_DE_REDES_PARA_QUEM_SEMPRE _TEVE_VERGONHA_DE_PERGUNTAR.PPTX por @trifenol e @seekpedro SÃO PAULO 10/09/2018 #ARSnoSMW
  2. 2. quem é você? (caldeirão, 2018) - policial disfarçado. Janderson Toth Graduando em Estudos de Mídia (UFF/RJ) > Ex-Kolab > Pesquisador/Data Scientist na Diretoria de Análise de Políticas Públicas da Fundação Getulio Vargas (FGV-DAPP) > data7.blog Pedro Meirelles Graduado em Estudos de Mídia (UFF/RJ) e futuro mestrando pelo PPCULT/UFF > Analista de Pesquisa e Professor no Instituto Brasileiro de Pesquisa e Análise de Dados (IBPAD) > insightee.com.br
  3. 3. o que vamos ver aqui hoje? proposta da palestra. ■ Análise de Redes PARA QUEM SEMPRE TEVE MEDO DE PERGUNTAR (O QUE É): ■ A relevância (atual) da análise de redes sociais; ■ O bê-a-bá das redes; ■ Métricas iniciais para análise; ■ Exemplos e aplicações ao mercado. por @trifenol e @seekpedro
  4. 4. por @trifenol e @seekpedro visualizando o mundo em redes histórico acadêmico ■ Ramo interdisciplinar de pesquisa: Física, Biologia, Psicologia, Administração, Geografia, Sociologia, Antropologia; ■ Antecedentes: Teoria dos Grafos + Sociometria (WASSERMAN; FAUST, 1994; DEGENNE; FORSÉ, 1999; SCOTT, 2001); ■ Teoria dos Grafos: parte da matemática que estuda conjuntos de objetos e suas conexões (Ëuler); ■ Sociometria: trouxe sistematização analítica a partir de fundamentos da teoria dos grafos (SCOTT, 2011);
  5. 5. por @trifenol e @seekpedro visualizando o mundo em redes histórico acadêmico ■ Jacob Moreno e a Sociometria (1930): - utiliza pela primeira vez o termo "redes" como redes de relações interpessoais entre indivíduos; - desenvolve o sociograma, a representação de rede com nós e conexões em associação a atores e suas relações; - foco na estrutura social para compreender a dinâmica dos grupos.
  6. 6. por @trifenol e @seekpedro visualizando o mundo em redes histórico acadêmico Novo momento da análise de redes: disponibilização de dados sociais (ferramentas digitais de comunicação) + métodos computacionais (coleta e análise) “Compreender o mundo através das redes ganhou importância com a revolução da mídia social, que absorveu bilhões de pessoas. Enquanto conectamos coisas, ‘curtimos’, aceitamos amigos, retuitamos, ‘favoritamos’ e seguimos uns aos outros, formamos redes de relações que agora são mais visíveis do que jamais foram.” - March Smith
  7. 7. por @trifenol e @seekpedro visualizando o mundo em redes ars para entender o mundo A Análise de Redes Sociais (ARS) é uma das perspectivas de estudo de grupos sociais que permite sua análise sistemática a partir de sua estrutura, através de medidas específicas para esta. (RECUERO, 2018) - indivíduos (atores sociais) estão inseridos em estruturas complexas de relações com outros atores; - essas estruturas têm um papel fundamental no comportamento e na visão de mundo desses indivíduos; - posição desses atores é produto e produtora de interações, ou seja, a rede influencia e é influenciada pela posição de seus usuários.
  8. 8. ■ 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 @trifenol e @seekpedro ■ 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 visualizando o mundo em redes ars para entender o mundo (SILVA, 2017)
  9. 9. ■ 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 @trifenol e @seekpedro ■ 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 visualizando o mundo em redes ars para entender o mundo (SILVA, 2017) New NECSI study maps Twitter social clusters among readers of The New York Times - QUEM SÃO SUAS AUDIÊNCIAS?
  10. 10. ■ 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 @trifenol e @seekpedro ■ 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 visualizando o mundo em redes ars para entender o mundo (SILVA, 2017) - QUAIS SÃO AS VOZES MAIS POTENTES? How network analysis helps journalists identify social media influencers
  11. 11. ■ 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 @trifenol e @seekpedro ■ 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 visualizando o mundo em redes ars para entender o mundo (SILVA, 2017) - QUAIS OS ATORES MAIS INFLUENTES? Greve Geral: mobilização histórica também nas redes sociais
  12. 12. o bê-a-bá das redes sociais nós, arestas e grau por @trifenol e @seekpedro Uma rede é uma “estrutura social composta de indivíduos (ou organizações) chamados de ”nós”, que são ligados (conectados) por um ou mais tipos de interdependência, como amizade, parentesco, interesses comum, trocas financeiras, aversões, relacionamentos sexuais ou relacionamentos de crença, conhecimentos ou prestígio”. (PASSMORE, 2011)
  13. 13. o bê-a-bá das redes sociais nós, arestas e grau por @trifenol e @seekpedro Os nós são elementos analisados que podem ser individualizados, e podem representar algum ator social, grupo social, produto, palavra, objeto, site… Aos nós podem ser aplicados propriedades, como tamanho, calor e cor. Nós (vértices) Laços (arestas) Grau
  14. 14. nós
  15. 15. o bê-a-bá das redes sociais nós, arestas e grau por @trifenol e @seekpedro Os laços são as conexões entre os nós, no Twitter pode ser ReTweet(RT) ou Reply. Também é possível aplicar propriedades, como peso, cor e distância, e são divididas em três tipos: ■ Sem Direção: Grafo que apenas liga dois nós; ■ Direcional: Arestas que indicam que a conexão tem apenas uma via. ■ Bidirecional: Quando as arestas possuem duas vias. Nós (vértices) Laços (arestas) Grau
  16. 16. laços
  17. 17. o bê-a-bá das redes sociais nós, arestas e grau por @trifenol e @seekpedro É uma métrica que define o tamanho dos nós de acordo com a quantidade de laços (arestas). Quanto maior o grau, maior o nó. Possuem 3 tipos: ■ Grau de Saída: Quantidade de laços que saem de um nó; ■ Grau de Entrada: Quantidade de laços que chegam em um nó; ■ Grau: A soma de ambas; Nós (vértices) Laços (arestas) Grau
  18. 18. grau
  19. 19. o bê-a-bá das redes sociais estrutura da rede por @trifenol e @seekpedro Os clusters são estruturas de afinidades, em termos sociais, são grupos de interesses comuns. Geralmente são definidos pela estrutura da rede e diferenciados por cor, utilizando alguns algoritmos. Cluster (conjunto) Estrutura da rede
  20. 20. 1 exemplo de grafo com clusters bonitinhos cluster
  21. 21. o bê-a-bá das redes sociais estrutura da rede por @trifenol e @seekpedro A estruturação da rede é ditada por um conjunto de algoritmos que definem a repulsão e a aproximação dos nós, cada algoritmo dando pesos diferentes aos dados. Cluster (conjunto) Estrutura da rede
  22. 22. estrutura
  23. 23. o bê-a-bá das redes sociais medidas de centralidade por @trifenol e @seekpedro Intermediação Autovetor PageRank A centralidade de intermediação quantifica o número de vezes que um nó age como ponte ao longo do caminho mais curto entre dois outros nós. Esses nós são conhecidos como conectores.
  24. 24. o bê-a-bá das redes sociais medidas de centralidade por @trifenol e @seekpedro Intermediação Autovetor PageRank Centralidade de vetor próprio é uma medida da influência de um nó numa rede. Ele atribui pontuações relativas a todos os nós da rede, baseada no conceito de que as ligações para os nós de alta pontuação contribuem mais para a pontuação do nó em questão do que ligações iguais a nós baixa pontuação. O principal atributo é a qualidade da ligação.
  25. 25. o bê-a-bá das redes sociais medidas de centralidade por @trifenol e @seekpedro Intermediação Autovetor PageRank a.k.a Google!
  26. 26. KOLAB + COCA-COLA Análise das festas Batekoo no Rio de Janeiro o bê-a-bá das redes sociais análise temporal por @trifenol e @seekpedro Crescimento dos clusters sobre “Indecente” da Anitta
  27. 27. exemplos e aplicações inteligência com ars por @trifenol e @seekpedro ■ o que dá pra fazer na prática? ■ em quais plataformas? ■ quem/o que serão os nós? ■ o que serão os laços (conexões)? ■ tá, mas é só do twitter? ■ como posso utilizar na minha pesquisa/monitoramento? ■ mostra uns grafos bonitos aí, pô!
  28. 28. show de katy perry com homenagem a marielle franco
  29. 29. destrinchando as redes de direita no facebook
  30. 30. rede de páginas a partir de canais de ecologia aquática
  31. 31. monitoramento geolocalizado - interações entre usuários
  32. 32. co-ocorrência de hashtags sobre a boticário
  33. 33. Penteado Finalização História Pessoal + Cabelo Corte Hidratação Cabelo Curto Música(MC) Masculino Pintura Desenho Aplique/Peruca Busca: Cabelo Cacheado Período: 2015-2018
  34. 34. História Pessoal + Cabelo
  35. 35. Comportamento de acesso em um site de uma revista acadêmica (Google Analytics)
  36. 36. Levantamento inédito revela sites e páginas no Facebook que podem influenciar a eleição com fake news
  37. 37. análise de redes semântica: #existepesquisanobr
  38. 38. análise de redes semântica: #casamentoreal
  39. 39. Análise de brand equity sob a perspectiva do consumidor nas mídias sociais por meio da mineração de opinião e análise de redes sociais (NOGUEIRA, 2015)
  40. 40. Visual cross-platform analysis: digital methods to research social media images
  41. 41. Análise Automatizada de Imagens em Mídias Sociais: #Férias no Instagram
  42. 42. resumindo pra sair daqui sabendo por @trifenol e @seekpedro ■ Análise de redes é uma abordagem metodológica; ■ É possível misturar com diferentes métodos (etnografia, análise de discurso, etc.); ■ É um modo de ver fenômenos sociais; ■ O mais importante é unir criatividade metodológica e rigor científico. “O que é relevante aqui é perceber que a ARS existe dentro do arcabouço de métodos possíveis para que pesquisadores das áreas que tradicionalmente não trabalham de modo tão empírico e com tantos dados (como é o caso da Comunicação) possam se munir de modos de análise e compreender elementos mais amplos em seus dados” (Raquel Recuero, 2017)
  43. 43. referências e indicações livros, blogs/sites e cursos por @trifenol e @seekpedro ■ LIVROS/PUBLICAÇÕES - Introdução à análise de redes sociais online (Raquel Recuero, 2017) - Análise de Redes para Mídia Social (Raquel Recuero, Marco Bastos, Gabriela Zago; 2015) - Redes sociais na internet (Raquel Recuero, 2009) - Nem tão #simples assim: o desafio de monitorar políticas públicas nas redes sociais (FGV-DAPP, 2017) - Monitoramento e pesquisa em mídias sociais: metodologias, aplicações e inovações (Tarcízio Silva, Max Stabile, org; 2017) - Análise de redes em Ciências Sociais (Silvio Salej Higgins e Antonio Carlos Ribeiro, 2018) ■ BLOGS/SITES - essatalredesocial.wordpress.com - labic.net - dapp.fgv.br - data7.blog - insightee.com.br - datapeek.com.br - marceloalves.org ■ CURSOS - Análise de Redes para Mídias Sociais – Online - Análise de Redes Sociais (FESPSP) - Análise de Redes com R – Online - Curso Análise de Redes Sociais (YouTube)
  44. 44. muito obrigado! de vdd vlw flws Contatos: Janderson Pereira (@trifenol / data7.blog) Pedro Meirelles (@seekpedro / insightee.com.br) por @trifenol e @seekpedro

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