Introdução

O manancial de dados disponível nas redes sociais pode ser útil no alinhamento das decisões de governo com as expectativas e anseios da sociedade. Redes sociais possibilitam compartilhar rapidamente opiniões e experiências dos usuários (cidadãos); transformando-as em fontes valiosas de informações. Nelas, a produção de conteúdo é descentralizada e, via de regra, não há censura. Por outro lado, o grande volume de dados produzido nestas redes sociais traz desafios relacionados a como identificar informações relevantes nesse manancial. Técnicas de análise social permitem coletar, medir, analisar e interpretar resultados de associações e interações entre pessoas e ideias nas redes sociais [ROZWELL, 2013]. E, neste sentido, podem ser úteis para aproximar governo e sociedade. Para conhecer este potencial, foi realizado um estudo de caso, que coletou publicações das redes sociais Twitter e Facebook, que relacionavam os temas “Copa do Mundo” e “Governo” [AGRA, 2014], durante a Copa do Mundo da Fifa Brasil 2014. Este estudo visou a:

• (i) identificar a possibilidade de conhecer o comportamento de usuários em redes sociais on-line para um tema de governo;
• (ii) observar dificuldades do processo de análise de redes sociais; e
• (iii) experimentar técnicas e ferramentas que apoiam esta análise.
  
  

O estudo de caso

O referido estudo foi dividido em quatro fases: Coleta, Tratamento, Análise e Apresentação dos resultados. A Coleta consistiu em extrair dados brutos relevantes das redes sociais. Dados sobre pessoas e organizações foram obtidos, incluindo: conversas, conexões e interações. Filtros por tema foram aplicados para obter dados contextualizados e em menor volume. A correlação entre os temas “Copa do Mundo” e “Governo” foi o filtro principal. O Tratamento limpa, organiza e enriquece os dados coletados [ROZWELL, 2012], podendo também gerar informação nova a partir da combinação entre eles. Ao final dessa fase, obteve-se uma base filtrada e categorizada. Na Análise propriamente dita, os dados foram vistos de forma agregada e as relações entre eles foram exploradas. Nessa fase, diversas técnicas de análise foram aplicadas, tais como: tendências, vínculos, geoespacial e redes. Por fim, a fase de Apresentação ofereceu a visualização das informações tratadas e analisadas na forma de dashboards, para facilitar a identificação de padrões, tendências e informações relevantes. Há várias técnicas de visualização disponíveis, entre elas: treemaping, mapas de calor e árvores hiperbólicas. Algumas das visualizações usadas no estudo são descritas na próxima seção.

Alguns insights a partir do estudo 

A análise e a visualização dos dados tratados possibilitaram algumas descobertas. O estudo demonstrou que é possível conhecer o que está sendo discutido, apontar tendências e identificar opiniões.

Favoráveis ou não à copa?

Em redes sociais, hashtags são usadas para contextualizar as publicações [TWITTER, 2008]. Ao analisar as hashtags, pode-se ter uma noção aproximada do contexto das publicações e uma compreensão do que está sendo discutido, além da evolução temporal de um determinado tema. No estudo, as hashtags das publicações foram analisadas para obter os principais assuntos em discussão pelos usuários. Em um exercício, hashtags foram classificadas manualmente em dois grupos: favorável e não favorável à Copa. O grupo dos “favoráveis” incluiu hashtags como: copadascopas, vaitercopa, brasilcampeão, hexa. O grupo não favorável, as hashtags: copadavergonha, nãovaitercopa, vergonhadasvergonhas, vazafifa etc. A Figura 1 (abaixo) apresenta a evolução do apoio à Copa ao longo tempo. O conteúdo completo das publicações não foi considerado neste exercício e, assim, o comparativo não pode ser tomado como uma análise do sentimento dos usuários. Ainda assim, aponta uma inclinação em apoiar ou não a Copa do Mundo.

Figura 1 – Comparativo entre hashtags favoráveis ou não à Copa

Temas de governo discutidos

Hashtags também foram agrupadas por temas relacionado a governo (vide Tabela 1) e as publicações associadas foram categorizadas nestes temas. Na Figura 2 (abaixo), cada bolha representa uma categoria e seu tamanho representa a quantidade de publicações associadas ao tema. Observa-se que a maior quantidade de registros abordou o tema “política”, seguido do tema “manifestações” e “segurança”.

Influência nas redes

A análise de influência dos usuários nas redes sociais foi avaliada; sendo influência aqui a capacidade de uma pessoa direcionar ações, ao compartilhar um pensamento em mídia social. O objetivo desta análise foi identificar qual o usuário potencialmente “mais influente” nas redes Twitter e Facebook, durante a Copa do Mundo 2014. Para tal, utilizou-se o indicador Klout Score1, que busca classificar os usuários, medindo o tamanho da rede de um respectivo usuário nas mídias sociais, e correlacionando como os outros usuários interagem com os conteúdos criados por ele.

Figura 2 – Publicações por grupo de assuntos de hashtags [AGRA, 2014].

A Figura 3 (abaixo) apresenta uma relação entre o nível de influência dos usuários e a quantidade de seguidores através de uma visualização do tipo Treemap. A cor representa o klout e a área representa a quantidade de seguidores do usuário. Percebe-se que os canais de imprensa (indicados em “A”, “B” e “F”) possuem a maior quantidade de seguidores, entretanto, podem não ser os mais influentes nas redes. Os influenciadores em potencial, neste estudo, foram usuários comuns, representados por “D” e “G”. 

Análise de redes

Por fim, foi realizada a análise de redes, para identificar relacionamentos entre usuários e assuntos. A partir de um grafo que correlaciona as hashtags entre si (vide Figura 4 abaixo), é possível observar agrupamentos com relação a determinados assuntos. É interessante notar a grande quantidade de coocorrência entre as hashtags: “fifa” e ”naovaitercopa”, ”brazil” e ”não vai ter copa”, e ”anonymous” e ”não vai ter copa”. As hashtags ”g1nacopa” e ”acordabrasil” são as com maiores números de conexões com outras. Para o universo de dados coletados, ”g1nacopa” foi bastante citada, o que aponta para a oportunidade de analisar mais detalhadamente a influência da imprensa nas discussões de redes sociais on-line. As hashtags que faziam referência a partidos políticos ou candidatos a eleição presidencial estão descaracterizadas no gráfico [AGRA, 2014].

Tecnologias

Existem várias ferramentas especializadas em visualização de dados e análise de redes. Soluções especializadas por domínio – como marketing ou fraudes – e soluções generalistas, flexíveis para diferentes domínios. ROZWELL [2013] consolidou uma visão inicial de opções do mercado. Para este estudo foram usados: um serviço agregador de informações, para coletar os dados do Twitter e do Facebook; e dois softwares para análise – um para a análise de dados na forma de gráficos e painéis e outro na forma de grafos.

Figura 4 – Relacionamento entre as hashtags [AGRA, 2014].

Conclusão

O estudo conduzido aponta para a oportunidade de usar análise de rede social para conhecer o que está sendo falado pelas pessoas e aproximar o governo da sociedade. No estudo, identificou-se onde e quando ocorreram o maior número de publicações, os assuntos mais comentados, as prioridades de acordo com o perfil dos usuários e o apoio, ou não, à Copa do Mundo Fifa 2014. As análises sobre os dados coletados mostraram que é possível obter insights significativos sobre um tema. Ressalta-se, porém, que como foram estabelecidas restrições para a coleta de dados, as análises apresentadas não podem ser consideradas conclusivas para o tema. Ainda assim, os objetivos do estudo foram atingidos e ficou claro que é viável usar publicações de redes sociais para conhecer os anseios da sociedade.

Referências

• ROZWELL, C. et al. Turn information into insight with social analytics. [S.l.]: Gartner, 2012.
• ROZWELL, C. et al. Who is who in social analytics. [S.l.]: Gartner, 2013.
• AGRA, R., FONSECA, F., HJORT, R., MALHEIROS, V. Análise de redes sociais pode aproximar governo e cidadão? Revista Brasileira de Administração Científica, v. 5, n. 2, 2014.
• TWITTER. Hashtags best practices. 2008. Disponível em: http://twitter.pbworks.com/w/page/1779812/Hashtags. Acesso em: 19/8/2014.
  
  

Autores

RODRIGO HJORT
Bacharel em Física pela UFPR e especialista em Banco de Dados pelo Unicenp. Usuário de PostgreSQL desde 2003, atuou como DBA deste SGBD na Celepar. No Serpro, coordena pesquisas aplicadas e inovação relacionadas à Ciência de Dados.

RONALDO AGRA
Bacharel em Ciência da Computação pela UFCG e especialista em Governança de TI pela UPIS. No Serpro, prospecta novas tecnologias nas áreas de Experiência do Usuário, Mobilidade e Mapas.

VIVIANE MALHEIROS
Doutora em Ciência da Computação pela USP. No Serpro, atua na Coordenação Estratégica de Tecnologia e coordena pesquisas e inovações tecnológicas relacionadas à Experiência do Usuário, Mobilidade e Mapas.