A Mineração de Dados nas Redes Sociais

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Porém minerar dados pode ser muito complexo, apesar de ser a forma mais sofisticada de se analisar dados, os resultados desse processo podem trazer resultados sobre o negócio que nenhuma outra técnica seria capaz de produzir.

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Mineração de Dados nas Redes Sociais

A MD nas redes sociais possui diversas aplicações em diferentes áreas. Uma delas é no setor de negócios, onde as empresas podem utilizar suas bases de dados das suas redes para saber a opinião de seus clientes, essa técnica se torna mais barata e menos passível de erros do que as pesquisas de opinião, por exemplo. Pois, as informações das redes são de dispostas pelo usuário por vontade própria, não possuem influência dos aplicadores, além de tudo permitem um maior alcance por não ter barreiras geográficas.

Esse tipo de estudo também é muito importante para campanhas publicitarias, pois permite que se realizem anúncios específicos para cada consumidor. Analisando suas redes sociais, é possível saber por qual assunto ou produto você mais interessa e lhe apresentar campanhas que tenham mais a ver com seus gostos. Isso é muito útil, pois, por exemplo, não faz sentido nenhum oferecer produtos relacionados a futebol para uma pessoa que não gosta. Fica claro que o acerto do produto oferecido tem influência direta com a chance de reter um possível cliente.

Não são só as empresas que estão a fim de descobrir o que as pessoas dizem nas redes sociais, esses dados também são utilizados para saber informações sobre eventos sociais que estão ocorrendo no momento. Diversos trabalhos foram realizados em 2013 época em que as manifestações políticas desencadearam protestos organizados principalmente por meio de redes sociais, com um destaque para o Twitter. Estes eventos foram destaque para o uso das mídias sociais como meio de expor ideias sobre a política e o governo. Esse tema aborda uma outra área da MD que é a análise de sentimentos, conhecida também como mineração de opinião, uma técnica que busca extrair, identificar e classificar informações subjetivas, como opiniões e sentimentos a partir de textos. Nascimento et al. (2012) publicaram o estudo “Análise de sentimento de tweets com foco em notícias”, que foi o pioneiro no país quanto à aplicação da análise de sentimento a partir de notícias compartilhadas no Twitter. O trabalho foi uma primeira tentativa de aplicação da técnica em português. Os autores tiveram como objetivo identificar o sentimento positivo e negativo da população a respeito de três categorias de notícias compartilhadas no Twitter: entretenimento, policial e política. A análise de sentimento foi realizada utilizando-se três classificadores automatizados. Os autores conseguiram precisão satisfatória na análise automatizada das categorias entretenimento e policial. De acordo com os autores, a categoria política não apresentou precisão satisfatória, em virtude do alto índice de tweets contendo ironia e sarcasmo, o que confundiu a ferramenta de análise.

Técnicas de Mineração e visualização

Para a extração de dados das redes sociais, há diversos softwares disponíveis no mercado, tanto pagos como gratuitos. Um dos primeiros passos da pesquisa que utilize como fonte primária as mídias sociais é a escolha do aplicativo a ser utilizado, pois coletar os dados manualmente com o atual volume que temos se torna inviável.

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Figura 1 Ferramentas disponíveis no mercado

Os softwares plenos como Stilingue, BrandCare, V-Tracker e Scup, entre outros,

são mais utilizados por profissionais para fins mercadológicos. Eles possuem como

Característica principal abranger grande parte das etapas do monitoramento. Esses softwares exigem um orçamento dedicado e são ideais para grande volume de dados. Também apresentam abordagem multiplataformas, visualizações atraentes e rapidez para gerar relatórios.

Para pesquisas acadêmicas que não possuem nenhum ou quase nenhum orçamento, uma opção é o uso de APIs das plataformas. O Netvizz, por exemplo, é uma boa opção para coletar dados de páginas, grupos, eventos e links do Facebook. Já o módulo de mídias sociais do NodeXL Pro é uma das ferramentas mais poderosas atualmente, posto que incorpora as funções de coleta, tratamento, análise e visualização de dados de fan-pages. O Netlytic também integra coleta as análises de redes e a textual em sua plataforma.

O Gephi também é uma ótima plataforma de análise de dados, uma ferramenta para manipulação de grafos com inúmeras aplicações. Nele é possível visualizar o grau de centralidade, de entrada e saída dos indivíduos na rede. Permitindo assim identificar os atores principais da rede analisada.

Conclusão

Neste trabalho apresentamos os conceitos principais sobre a utilização dessa enorme quantidade de dados dispostos nas redes sociais, mostrando alguma das principais áreas interessadas nesse tema. E como elas podem ser de grande importância no meio corporativo, político e social.

Vimos que para que seja possível analisar o comportamento de indivíduos e sua evolução dentro de uma rede social é preciso que técnicas computacionais de mineração de dados sejam utilizadas. As técnicas dependem do objetivo da análise e do quanto se pode gastar com estudo.

Minerar dados nas redes sociais pode trazer grandes benefícios desde estratégias de mercado até estudos mais profundos sobre a sociedade em que vivemos. Com isso as tecnologias para coleta, armazenamento e disponibilização dos dados vem evoluindo a cada dia mais para que possamos extrair informações uteis desse grande volume de dados complexos.

REFERENCIAS

Aprenda mineração de dados: teoria e prática / Fernando Amaral. – Rio de Janeiro, RJ: Alta books, 2016.