Pesquisa sobre aficionados de seriados brasileiros da TV a Cabo (Obitel UFSCar)

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[O texto abaixo é uma primeira colaboração do grupo OBITEL UFSCar, sob coordenação do Prof. Dr. João Massarolo, que está utilizando o BrandCare graças ao apoio de um plano acadêmico oferecido pela Social Figures]

As mudanças tecnológicas, de linguagem e do mercado audiovisual alteram de forma radical o relacionamento do público com as séries televisivas de maior sucesso. No ambiente da cultura em rede, o que era quantificado por números (bilheteria, IBOPE, etc.), se torna subjetivamente quantificável – métricas permitem dimensionar tanto o consumo quanto o compartilhamento de episódios e de temporadas inéditas.

A participação do público aficionado é a principal medida do sucesso e as redes sociais se tornaram a principal janela de trocas, discussões, disputas e declarações de amor ou ódio entre fãs dedicados, que se envolvem emocionalmente e por um longo período com as suas séries preferidas. Essa ligação amorosa amplia os vínculos emocionais dos fãs. Basta um único episódio para os fãs passarem dias discutindo os desfechos dos próximos capítulos ou meses teorizando sobre os mistérios das tramas.

Sessão-Terapia

Neste ambiente rico que ainda não foi devidamente avaliado pela indústria e pesquisadores, os fãs não são apenas quantificáveis como a tradicional audiência, mas também podem ser compreendidos e analisados em suas dinâmicas discursivas em rede. O grupo OBITEL UFSCar, sob coordenação do Prof. Dr. João Massarolo, desenvolve pesquisas sobre comunidades de fãs da produção seriada brasileira para TV a Cabo, em especifico, sobre a série Sessão de Terapia (GNT, 2011-2014), produzida pela Moonshot Pictures e direção de Selton Mello.

Pretende-se com esta pesquisa analisar as redes discursivas da série no período de exibição da terceira e última temporada, bem como o período subsequente, utilizando o BrandCare como ferramenta de exploração de uma gama enorme de informações que serão filtradas e classificadas nas mais diversas plataformas online (websites, Facebook, Instagram, Twitter). Considera-se que o BrandCare fornece recursos indispensáveis para mineração e organização dos dados gerados pelos agrupamentos de fãs de seriados.

Com um alcance que proporciona uma ampla e clara perspectiva dos rastros deixados pelo público do seriado, as informações coletadas estão ajudando a fundamentar uma análise crítica sobre os processos de engajamento de fãs e as ações que as produtoras de conteúdos audiovisuais televisivos têm diante esse público imerso na cultura participativa. A pesquisa em andamento contempla os seguintes tópicos:
– Análise dos Conteúdos gerados pelos fãs nas redes sociais;
– Mapeamento dos produtos oficiais e não oficiais da série disponibilizados nas redes sociais;
– As redes discursivas dos fãs nas redes sociais, durante e após a exibição da série.

A pesquisa em andamento é uma realização do Grupo Geminis – certificado pelo CNPq, vinculado ao Programa de Pós-Graduação em Imagem e Som da UFSCar. O grupo desenvolve o projeto de pesquisa ”Laboratório de Pesquisa sobre a Produção Seriada Audiovisual Brasileira para Plataformas Transmídia“, aprovado pelo Edital MCTI/CNPQ/MEC/CAPES Nº 22/2014 – Ciências Humanas, Sociais e Sociais Aplicadas. Diretório de Grupos de Pesquisa no Brasil – http://dgp.cnpq.br/dgp/espelhogrupo/1519774412251748.

Prof. Dr. João Carlos Massarolo- UFSCar
Prof. Me. Dario Mesquita – UFSCar
Gustavo Padovani – UFSCar

Análise de Redes em Eleições e Política: Luke Foley

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Luke Folley - completa copyAnálise de Redes Sociais é uma metodologia inovadora de visualização de conexões em torno de conversas nas mídias sociais. No campo politico, tem aplicações como: Identificar Influenciadores; Analisar atividade da militância; Descobrir ativadores; Rastrear crises e temas sensíveis; Mapear agrupamentos de eleitores; Medir impacto de fatos e notícias; Comparar disseminação de mensagens pró e contra.

Como exemplo, trouxemos para o blog um excerto de análise realizada em alguns dias do período eleitoral da New South Wales na Austrália, país onde temos nossa outra sede. Observem como analisar os clusters da rede de tweets mencionando o Luke Folley (Australian Labor Party) com 1007 tweets no período de 1 semana já traz alguns insights.

No período analisado, o maior agrupamento ocorreu em torno de @Wendy_Bacon, professora e jornalista investigativa em veículos independentes e alternativos.

Foram 60 perfis discutindo o tweet de Bacon criticando Foley por reduzir impostos para a indústria de corridas. Além do potencial de disseminação na plataforma (13,8 mil seguidores), seu perfil é típico do comunicador com alto grau de influência.

Analise de Redes - Luke Foley - Cluster 1

O segundo cluster esteve isolado do resto da rede, por ser de pessoas focadas numa causa específica. O perfil @TheMMExchange, Medical Marijuana Exchange, circulou notícia, declaração e link sobre o esforço de Luke Foley para legalizer o uso medicinal da maconha.

Analise de Redes - Luke Foley - Cluster 2

O terceiro cluster mostra a disseminação de polls da popularidade de Foley no ALP à frente de Robertson e da dianteira de Baird à frente de Foley.

O principal influenciador é o perfil @GhostWhoVotes, perfil que circula notícias sobre a política australiana. O perfil @mrtiedt retuitou a mensagem com uma risada, provavelmente devido à liderança de Foley ou a grande quantidade de indecisos.

Analise de Redes - Luke Foley - Cluster 3O quarto cluster traz perfis impactados pela ABC News Sydney relativa à declaração de Foley de que não seriam necessários julgamentos para cada caso de uso medicinal de maconha. O perfil destes usuários são de interessados em política, especialmente militantes do partido.

Analise de Redes - Luke Foley - Cluster 4

Caracterizado por ativistas, especialmente referentes a clima. Foram mensagens de apoio ao movimento “Lock the Gate” a favor da preservação da natureza contra mineração danosa de gás, carvão e combustíveis.

A jornalista Margo Kingston e o perfil @locjkthegate mencionaram a política Annastacia Palaszczuk (@AnnastaciaMP) do Queensland Labor em prol da causa.Analise de Redes - Luke Foley - Cluster 5

 

Clusters em redes no Twitter: o quê faz as pessoas se conectarem?

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social network analysisA funcionalidade de clustering na análise de redes sociais é uma das mais úteis para entender a estrutura das redes. A lógica por trás do recurso é relativamente simples apesar da matemática ser um pouco complicada, mas isso a gente faz pra você! No caso do módulo de Social Network Analysis no Twitter, as conexões são identificadas a partir de mentions e retweets.

Lembre como funciona: na estrutura da rede, cada cor representa um agrupamento de perfis identificado através do algoritmo de clustering. Cada grupo está mais conectado entre si do quê em relação à rede como um todo. A ferramenta identifica isto matematicamente. A fórmula se baseia nos índices matemáticos de agrupamento, mas sempre significa algo. Então o clustering serve como um atalho para descobrir informações como tipos de usuários, influenciadores e temáticas nas redes. O quê faz as pessoas se conectarem no compartilhamento ou confronto de ideias? Veja abaixo alguns exemplos:

Cluster Ideológico
Um motivo para as pessoas se conectarem é a ideologia. Alguma inclinação política ou de visão do mundo as fazem compartilharem ideais, atitudes e comportamentos ou, ainda, discutirem entre si devido a estas posições. Pode ser afiliação a algum partido. Ou até mesmo ódio compartilhado a algum partido. Veja abaixo dois exemplos.

Na tela acima, temos um cluster de apoiadores do Partido dos Trabalhadores, no contexto de um grande monitoramento. Observe as palavras "petista" e "professor" como destaque na biografia destes usuários.

Na tela acima, temos um cluster de apoiadores do Partido dos Trabalhadores, no contexto de um grande monitoramento. Observe as palavras “petista” e “professor” como destaque na biografia destes usuários.

No cluster acima, retirado do mesmo monitoramento, temos perfis ativados especialmente por influenciadores do PSDB. Observe como a palavra "Deus", relacionada a conservadorismo, se destaca.

No cluster acima, retirado do mesmo monitoramento, temos perfis ativados especialmente por influenciadores do PSDB. Observe como a palavra “Deus”, relacionada a conservadorismo, se destaca.

 

Cluster Esportivo
Muitas pessoas criam laços de acordo com seus times do coração. Algumas mensagens, obviamente, terão um maior apelo para estes indivíduos. No exemplo abaixo, centenas de atleticanos compuseram o público engajado de tweets humorísticos contra o rival, em case que analisamos no post:

Durante o “Novembro Azul”, o perfil @sensacionalista ativou centenas de atleticanos.

 

Cluster Cultural
Fãs de determinado artista, especialmente no caso de música, tendem a se relacionarem e conectarem. No exemplo abaixo, temos um cluster relevante em torno da funkeira Anitta no contexto do monitoramento de um programa televisivo:

Cluster de usuários conectados por comentarem sobre música de Anitta em trilha sonora de novela.

Cluster de usuários conectados por comentarem sobre música de Anitta em trilha sonora de novela.

Cluster Informativo
É muito comum que os clusters se agrupem em torno de grandes perfis de portais de notícias, como Folha de São Paulo, Veja, Estadão, Terra, Uol etc. A característica das pessoas que se agregam a cada cluster vai depender do monitoramento em questão, mas existem algumas diferenças perceptíveis entre os portais. Por exemplo, os canais da Uol são muito visualizados por fãs de esporte, devido à sua qualidade de cobertura desta editoria. Veja dois exemplos abaixo:

Em um monitoramento relacionado a economia, um cluster informativo em torno dos perfis @Veja e @Vejamercados

Em um monitoramento relacionado a economia, um cluster informativo em torno dos perfis @Veja e @Vejamercados

Cluster, em contexto de crise, em torno do portal de notícias Uol. Apesar de não ter a ver com esporte, o perfil do seguidor do portal é comumente de torcedores.

Cluster, em contexto de crise, em torno do portal de notícias Uol. Apesar de não ter a ver com esporte, o perfil do seguidor do portal é comumente de torcedores.

Cluster de Canal Oficial da Marca
No caso de marcas que produzem conteúdo e/ou realizam relacionamento ativo nas mídias sociais, um dos clusters tende a ter o formato radial em torno do perfil central da marca. No exemplo abaixo é fácil distinguir que o principal cluster da rede gira em torno do perfil da Social Figures:

Exemplo de rede completa no qual o cluster principal pode ser facilmente distinguido, em torno do perfil oficial da marca.

Exemplo de rede completa no qual o cluster principal pode ser facilmente distinguido, em torno do perfil oficial da marca.

Cluster de Interesse/Tema
No monitoramento de algumas keywords, surgirão clusters mais vinculados a uma temática específica. O exemplo abaixo, retirado do monitoramento da campanha de conscientização “Meu Bigode Azul” traz como influenciadores perfis da área de saúde ou combate a doenças:

Cluster relacionado a um universo temático: saúde, bem-estar e meio ambiente.

Cluster relacionado a um universo temático: saúde, bem-estar e meio ambiente.

 

Gerar visualizações de redes permite identificar com rapidez e precisão agrupamentos relevantes para as marcas e organizações. Acima, apenas alguns exemplos de tipos de clusters que podem ser descobertos e analisados no contexto de seu monitoramento. Faça um teste do BrandCare para conhecer mais e não esqueça de conferir mais materiais sobre o tema:

Redes online em campanhas sociais: analisando clusters de conversação

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Analisar campanhas nas mídias sociais é uma tarefa que pode ser aperfeiçoada com o mapeamento e visualização de redes de impacto. Para mostrar um exemplo, trouxemos aqui a visualização da rede de conversação em torno do termo “Novembro Azul” e #novembroazul. Em vários países, é um termo (Movember) de conscientização para a prevenção e diagnóstico do câncer de próstata e outras doenças masculinas. Surgiu há mais de 10 anos na Austrália, originalmente como referência ao nascimento do descobridor da insulina, Dr. Frederick Banting.

Entre 12 e 30 de novembro coletamos 15.174 tweets na plataforma Twitter, através da nossa ferramenta de monitoramento BrandCare. A imagem abaixo representa um detalhe da visualização de rede. Veja como as conexões são complexas. Como entender a rede de forma rápida? A solução são os algoritmos de clustering. A nossa visualização encontra agrupamentos de perfis mais conectados entre si do quê em relação à rede como um todo, permitindo encontrar os principais temas de conversa de forma rápida.

1 – Cluster humorístico do @Sensacionalista – o maior cluster encontrado foi relacionado a uma piada! Como é possível ver na rede ao lado, o perfil do site humorístico de notícias falsas é o centro do cluster. São pessoas que compartilharam a notícia falsa “Jovem cruzeirense acha que Novembro Azul é parte da comemoração do título e toma dedada” e outras piadas relacionadas.

Novembro Azul - Cluster 01

Novembro Azul - Cluster 01 - wordcloudAo se analisar o perfil dos usuários, é possível entender suas motivações. A nuvem de palavras ao lado é construída pelo BrandCare a partir da biografia dos usuários do cluster específico. É uma funcionalidade que serve para entender, de forma muito rápida, como é composto cada agrupamento. O tamanho de cada palavra corresponde à frequência em que aparece nos perfis. Ou seja, no caso deste cluster, a maioria dos compartilhadores foi de torcedores do time rival do Cruzeiro, o Atlético Mineiro. No contexto do objetivo de comunicação da campanha, é um enquadramento que pode ser visto como prejudicial, pois reforça os tabus relacionados ao exame de próstata.

2 – Cluster de fãs de Nejmijomaa
O segundo cluster foi composto de usuários ativados pela ex-primeira dama do Amazonas, Nejmi Jomaa. Envolvida com uma rede de solidariedade, seu conteúdo sobre a campanha foi replicado por alguns usuários que mencionaram dezenas de amigos, ampliando o alcance da mensagem. Veja, na estrutura do cluster abaixo, como as conexões irradiam de vários pontos.
Novembro Azul - Cluster 02

3 – Planeta Sustentável e público de professores e jornalistas
O terceiro cluster foi ativado sobretudo pelos canais do Planeta Sustentável (@psustentavel). Observe como a wordcloud das bios dos perfis demonstra como o tipo de seguidor engajado com este perfil é bem diferente do cluster ativado pelo Sensacionalista. Aqui as palavras “professor” e “jornalista” se destacam:
Novembro Azul - Cluster 03

4 -Impacto de canais de órgãos e instituições oficiais paulistas
O quarto cluster traz como @governosp, @saudespimprensa, @cptm_oficial e da senadora paranaense Gleisi Hoffman, ligados entre si através de conexões diretas ou indiretas entre os perfis.
Novembro Azul - Cluster 04

5 – Perfis de ONGs e combate a doenças
O quinto cluster traz como principais ativadores perfis como @rederms, @dedindeprosa, @haccamargo e @combatecancer, que movimentaram diversos seguidores interessados na área de saúde.
Novembro Azul - Cluster 05

Este tipo de agrupamento por cluster é um dos grandes pontos positivos da análise de redes sociais. Além de tudo, permite que descrições da rede, como a feita acima, possam ser realizadas com rapidez e assertividade. Faça um trial no BrandCare pra conhecer mais e leia o whitepaper “Análise de Redes em Mídias Sociais” e o mini-guia “5 aplicações da Social Network Analysis no Twitter“.

Novo blog brasileiro sobre monitoramento e métricas de mídias sociais

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E cresce a blogosfera brasileira sobre monitoramento de mídias sociais! O recém-lançado Homem Groover é uma iniciativa de José Calasanz e Artur Araújo, profissionais de mídias sociais residentes em Belém do Pará, que trabalham nas agências Temple e Yesbil.

Recém-lançado, já mostra a que veio com curadoria de ebooks e canais slideshares sobre monitoramento de mídias sociais. Clique para ver mais:

homem groover

Não esqueça de assinar também os blogs que listamos no post “7 blogs essenciais sobre monitoramento de mídias sociais“.

Como encontrar os influenciadores nas mídias sociais?

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O conceito de influência é um dos mais polêmicos na comunicação e no marketing. O que significa dizer que alguém é influenciador? Segundo a WOMMA – Associação de Marketing Boca-a-Boca -, a definição de influenciador é algo tão simples como: “uma pessoa que tem um alcance ou impacto de suas opiniões maior que a média em um mercado específico”.

No contexto da comunicação digital, em que a mídia é estruturada em rede e facilmente propagável, a ideia de influência é central: as marcas precisam relacionar-se com os influenciadores de forma positiva. Se um detrator de marca também é influenciador, a organização pode ter muitos problemas!

Mas como analisar a influência nas mídias sociais?

Há várias respostas para esta pergunta. Uma das soluções mais práticas para encontrar influenciadores é utilizar o Klout Score. Lançado em 2008 por uma start-up do Vale do Silício, o escore Klout é uma medida do potencial de disseminação de um perfil nas mídias sociais. A partir de dados do Twitter e outras mídias sociais (se o usuário as conectar no site do Klout), é aplicado um algoritmo em todos os perfis encontrados. O sistema mede alcance real, amplificação e impacto na rede para resultar no escore.

O BrandCare coleta automaticamente o Klout score dos perfis, permitindo que este índice funcione como um “atalho” ao se analisar os dados, permitindo ao usuário visualizar primeiro os perfis mais relevantes. No gráfico abaixo, na aba de Audiência do software, é possível ver a lista dos Maiores Influenciadores por Sentimento:

maiores influenciadores monitoramento mídias sociais - gráfico brandcareO Klout score é polêmico pois a definição de influência é bastante controvertida. O algoritmo do sistema analisa amplificação e potencial de disseminação dos perfis, mas influência, em sentido estrito, é bem mais que isto, não é? Mas o índice não deixa de ser útil como um atalho, uma heurística.

Outra métrica que recomendamos para se analisar influência é o Grau de Entrada. Na nossa inovadora funcionalidade de análise de redes sociais, a métrica de Grau de Entrada significa a quantidade de conexões (entre menções e retweets) que um perfil recebe numa rede. Na tela abaixo, por exemplo, o perfil do Jornal O Globo se destaca, por ter recebido 436 conexões no período analisado:

Influenciador nas Mídias Sociais - tela BrandCare

pilares influencia

Apesar dos índices e métricas ajudarem na descoberta de influenciadores, o trabalho qualitativo é sempre importante. Definir bem os componentes da influência é indispensável para que o analisar consiga distinguir popularidade e visibilidade de influência. No documento “The Rise of Digital Influence”, o especialista Brian Solis mostra que a influência é composta de diversos atributos em torno dos pilares de Alcance, Ressonância e Relevância. Além de Popularidade, também é essencial ver atributos qualitativos como também Autoridade, Confiança, Amplitude e Proximidade.

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