#95 Entrevista sobre coleta de dados em mídias sociais
Pedro Meirelles fala um pouco dos desafios e atenções que devemos ter com os dados de mídias sociais
#TBTde hoje é a edição #80onde entrevistei o Head de Social Media da Exame | ||
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Quem trabalha com coleta de dados em redes sociais sabe que, durante os últimos cinco anos, houve um crescimento na restrição das coletas vindas das APIs. E o campo que mais foi afetado foi o social listening(ou monitoramento em mídias sociais), que se baseia na coleta de menções em perfis, páginas e fóruns. | ||
E para explorar um pouco mais sobre o assunto, convidei Pedro Meirelles, pesquisador no IBPADe especialista em coleta de dados em mídias sociais. Desde 2015 ele acompanha as mudanças e nos conta um pouco sobre os desafios atuais, perspectivas e como o meio acadêmico pode contribuir dentro desse contexto. | ||
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Desde o caso Cambridge Analytica em 2017, a coleta de dados de redes sociais vem sofrendo mudanças devido a leis de privacidade e outros fatores. Na sua visão, quais foram as principais mudanças de lá para cá e quais os impactos que tivemos nas análises e modus operandis das entregas de B.I.? | ||
Eu acho que o impacto foi tão grande que não somente alterou o dia-a-dia e a operação do trabalho de BI, mas reconfigurou toda uma área - que ainda estava se consolidando. A pesquisa d' O Profissional de Inteligência em Mídias Sociais no Brasil, cuja última edição foi realizada em 2018, mostrava como o termo "inteligência" e "business intelligence", de modo geral em seus últimos anos, já ganhava tração em direção a um trabalho com dados de mídias sociais mais voltado para mensuração e performance. Ainda que muitas das referências fossem pesquisadoras/es (acadêmicos), já havia indícios claros de que o mercado estava se afastando da pesquisa e monitoramento para se aproximar de outras disciplinas. | ||
Imagino que uma pesquisa sobre profissionais de inteligência de mídias sociais ou de business intelligence (para mídias sociais) hoje, em 2021, revelaria como a nova face desse trabalho é muito mais voltado para o escopo de métricas e mídia ( social analytics, web analytics, ad performance etc.). Quando fiz uma análise de vagas publicadas num grupo do Facebook ainda em 2017, essa tendência para o trabalho de BI já começava a se consolidar. Hoje, o que percebo é uma guinada ainda mais voltada para uma perspectiva de inteligência de negócios (mesmo em agências e vagas voltadas para comunicação), com a exigência de conhecimentos ainda mais voltados para técnicas e habilidades matemáticas/estatísticas, ou até mesmo data science. | ||
Nesse contexto, em que as plataformas são os próprios veículos de mídia, ainda há uma abundância de dados disponibilizados. Ou seja, para o trabalho de analytics/performance, praticamente não vejo limitações nesse sentido. A disciplina que mais sofreu nesse cenário foi monitoramento/social listening, principalmente em dois sentidos: | ||
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Acredito particularmente que esse cenário em que o trabalho de monitoramento/social listening (ou seja, de coleta e gestão de dados de conversações/perfis em mídias sociais) foi limitado pelas plataformas devido às mudanças nas APIs somado à expansão das mídias digitais (no sentido de compra de espaço publicitário em ambientes online - pensando que um dia já acreditamos e falávamos em alcance "orgânico") resultou nessa reconfiguração da área de BI. | ||
Por isso, acredito que as entregas hoje sejam muito mais voltadas para mensuração de resultados de campanhas e análise de dados proprietários, por exemplo. Enquanto isso, a pesquisa e o monitoramento têm que se adaptar à escassez dos dados para desenhar novos processos metodológicos que mostram seu valor. | ||
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Você é um dos especialistas que consegue aliar práticas do meio acadêmico com usos corporativos do mercado e isso infelizmente não é uma abordagem comum nas entregas de B.I.. Na sua opinião, quais os benefícios desse intercâmbio entre "os dois lados"? | ||
Acho que o benefício mais óbvio diz respeito à produção técnica acadêmica. Há duas premissas básicas para o trabalho científico: rigor metodológico (o processo deve ser detalhadamente publicado a partir de métodos consolidados) e inovação (o desenvolvimento pode envolver um tema bastante popular, como recentemente tem sido com COVID-19, mas a sua abordagem - teórica e metodológica - deve buscar sempre certo "ineditismo"). É nesse contexto, portanto, que a academia avança tanto em termos de produção técnica - ferramentas, metodologias, scripts, etc. - e vemos algumas ferramentas de mercado, inclusive, incorporando modelos criados pela/para academia. | ||
No entanto, para além de esses aparatos tecnológicos, acho importante também destacar o estímulo ao pensamento crítico - social e científico. Para mim, de formação na área das Ciências Sociais e Humanas, a academia ajudou muito para que eu compreendesse melhor como a sociedade opera, em nível mais amplo (estrutural) e mais pessoal (subjetivo). Várias teorias das Humanidades são extremamente úteis para compreender como as pessoas fazem uso e apropriação das mídias sociais, por exemplo. | ||
No fim do dia, principalmente para trabalha com BI voltado para pesquisa/monitoramento, é importante lembrar que, por trás de toda aquela parafernalha (e números), há pessoas. | ||
Além disso, independente se o seu trabalho é de pesquisa ou mais voltado para mensuração/análise quantitativa de dados, o pensamento científico pode ser extremamente útil. O método científico é fundamental para qualquer pessoa que principalmente precisa trabalhar com análise de dados. Observação, questionamentos, hipóteses, testes, etc. - tudo isso faz parte também do trabalho. | ||
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As principais plataformas estão restringindo cada vez mais os dados e concentrando dentro dos seus walled gardens. Considerando o histórico e esses movimentos atuais, como você enxerga o futuro da coleta e análise de dados de mídias sociais? | ||
Olha, eu odeio tentar fazer previsões técnicas porque a gente nunca sabe o que as plataformas estão planejando para os próximos anos. Acho que duas coisas são certas: | ||
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Quanto à primeira questão, acho importantíssimo não perdermos de vista o modelo de negócios e a política de governança de dados das plataformas. Todos os profissionais que trabalham com isso - e o mercado de modo geral - precisa ao menos tentar entender o que se passa por trás desse cenário. Compreender como ferramentas de terceiros (de monitoramento ou gestão, por exemplo) fazem a integração com os dados das plataformas e quais são as problemáticas que isso envolve - porque, de um dia para o outro, os portões (as APIs) podem simplesmente fechar. | ||
Isso não quer dizer, entretanto, como indico no segundo ponto, que trabalhos de pesquisa e/ou monitoramento envolvendo coleta e análise de dados vai morrer - como já anunciaram alguns anos atrás. O trabalho de coleta e análise de dados existe há muito tempo, bem antes da própria internet ou de qualquer sinal de digitalização da vida social. | ||
O problema é que, nas últimas duas décadas, o entusiasmo desenfreado por dados a qualquer custo criou uma narrativa irresponsável sobre as possibilidades de utilizar dessa fonte para desenvolver pesquisa. | ||
Enquanto não conseguimos de modo algum descentralizar o acesso às plataformas e sua consequente produção (e acúmulo) desproporcional de dados de milhões de usuários diariamente, o que nos resta é repensar o modo como estruturamos esse mercado: menos hype por dados numa perspectiva utilitarista acumulativa (quanto mais, melhor) e mais discussão coletiva para repensar estratégias, táticas e metodologias para tirar o máximo proveito dos dados que temos à disposição. | ||
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NOVIDADE DA SEMANA | ||
YouTube Shorts chega ao Brasil para concorrer com TikTok | ||
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Finalmente o Shorts chega ao Brasil como concorrente do TikTok e Instagram Reels. Também baseado em vídeos curtos e amplamente editáveis, há um aplicativo oficialpara criar seus shorts. | ||
Uma vantagem do Shorts em relação aos concorrentes é a possibilidade de usar o áudio de vídeos do YouTube, além da possibilidade de gravar os famosos “reacts” de vídeos da plataforma. | ||
Vi no B9 |
