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Para analisar as redes, ignore bots e olhe engajamento

As análises mais populares de redes sociais estão olhando para o lado errado

Para analisar as redes, ignore bots e olhe engajamento

É uma prática comum imprensa e pesquisadores observarem o número de menções a um termo ou perfil a fim de medir sua popularidade. Afinal, quanto mais mencionado nas redes, mais popular é, certo?

Depois, identificado o montante de menções, utilizam algoritmos que calculam a "carga" de um post, classificando-o como negativo ou positivo para dizer quem "ganhou ou perdeu" no Twitter, por exemplo. Daí quando um determinado assunto bomba, há os que pesquisam se bots tiveram participação na viralização do tema.

Parece meio óbvio fazer tudo isso, mas a verdade é que número de menções e carga de tweets (positivo/negativo) representam uma métrica insuficiente para medir a popularidade de um perfil ou de um assunto. Ajudam em certas análises, mas é preciso ir além.

Temos que nos concentrar em tendências engajamento.

Vamos pensar nas variáveis envolvidas em volume em boa parte das análises baseadas em menções:

Número de menções

É válido e fácil contar as citações a assuntos ou termos, e é algo que precisa ser feito como referência.

No entanto, esses dados podem ser facilmente inflados por comportamento inautêntico (campanhas coordenadas, contas fakes e, claro, os famigerados bots). Além disso, as redes sociais não são representativas da população, especialmente porque sabe-se que poucos usuários são muito ativos.

Logo, fulano perdeu de 70x30 nas redes sociais diz muito pouco, porque poucas pessoas dizem muito e coordenam o resto.

Carga negativa/positiva

É muito tentador dizer que a maioria das menções foram positivas ou negativas. A gente já tentou aqui isso, e continuamos a testar esse recurso.

Mas leve em conta que o número de falsos positivos é incrivelmente alto, com potencial de influenciar os resultados, especialmente por causa do nível do discurso nas redes sociais, repletos de palavrões e ofensas.

Vou dar um exemplo: para defender político X, a pessoa usa um palavrão. Tipo: "Político Y é foda, não é ladrão". As palavras foda e ladrão são claramente negativas, mas o contexto é positivo para o político Y. No entanto, os algoritmos que calculam o peso desses termos não conseguem compreender isso, e portanto o post tem carga negativa.

Isso é muito comum.

Bots

Talvez um dos temas que os jornalistas mais gostem e que mais chame a atenção das pessoas são os terríveis e poderosos bots, capazes de influenciar eleições e a mudar a mentalidade de toda população (ironia intencional).

É comum se referir a bots inclusive quando não há bots! Robôs são nada mais do que comportamentos e tarefas automatizadas. O grosso do que se chamam de bots são ações coordenadas, que sozinhas são bem legítimas: pense que uma manifestação de pessoas na Av. Paulista é uma ação coordenada.

O Núcleo republicou uma análise da Agência Pública que diz que robôs "ajudaram a bombar" uma ação da direita brasileira. Na reportagem, estão analisando somente 20 perfils, que possuem 60% de chance de serem automatizadas. 

Isso é interessante e indica que a direita tentou agir, mas o impacto desses possíveis bots é minúsculo. 

Também existe a questão da precisão de ferramentas que tentam identificar bots. Embora essa precisão tenha crescido nos últimos anos, ainda pode cometer erros grotescos de identificação de bots. 

De olho no engajamento

A alternativa a considerar principalmente as menções é analisar a tendência de engajamento dos perfis.

Há vários benefícios para isso:

Há muitas formas de analisar redes sociais e não existe fórmula mágica. Mas acredito que análise de engajamento tem mais potencial do que apenas indicar quantos bots fizeram quais ações.

Sérgio Spagnuolo

Sérgio Spagnuolo

Jornalista e diretor do Núcleo. Em 2014, criou a agência de newstech Volt Data Lab. Foi Knight Fellow no ICFJ e diretor na Abraji, além de ter colaborado com vários veículos nacionais e internacionais

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