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Camadas de Conversação nas Mídias Sociais: analisando macro, meso e micro-públicos

Em apresentação recente, o professor e pesquisador Axel Bruns escreveu sobre formas de conversação no Twitter. Na apresentação, que pode ser visualizada abaixo, Bruns explica sua posição sobre a pesquisa em internet hoje. Assim como outros pensadores contemporâneos propõem, ele concorda que passamos da fase de apenas “estudar a internet” e estamos na fase de “estudar a sociedade através da internet”.

Quando você realiza um monitoramento de mídias sociais é isto que você está tentando fazer: entender um pedacinho da sociedade através das opiniões das pessoas. Este pedacinho pode ser a favorabilidade dos consumidores em relação a seu produto. Pode ser os interesses de conteúdo de um grupo de pessoas. Pode tratar das reivindicações dos brasileiros quando protestam online, ou ainda muitos outros temas.

O gráfico abaixo, traduzido, explica como, no Twitter (e outras mídias), existem três camadas que podem ser analisadas: macro, meso e micro. Cada uma delas se refere a uma ótica e escopo da pesquisa.

 

camadas de conversas no twitterÉ possível monitorar conversações Macro, Meso e Micro para os seus próprios projetos de compreensão da sociedade, consumo e marcas.

Para analisar as Conversações do ponto de vista Macro, termos e hashtags mais “gerais” podem ser analisadas. O gráfico abaixo mostra hashtags comumente associadas com “Churrasco” nas mídias sociais. Observe como elas representam bem as práticas sociais deste tipo de evento:

word cloud churrasco

A visualização acima é só, claro, a ponta do iceberg de dados que podem ser analisados. Mas o modo como resume muito bem as práticas sociais em torno do “churrasco” mostra como as mídias sociais representam a sociedade de forma relevante.

Quando se trata de conversações Meso (de “médio porte”), a ótica muda para monitorar comunidades de indivíduos. Ou seja, agrupamentos que foram identificados por algum traço em comum, seja demográfico, psicográfico ou relacional. Um exemplo comum é o monitoramento de perfis Twitter ou blogs de um determinado segmento. No exemplo abaixo, excerto da tela do BrandCare, estão reunidos dezenas de perfis Twitter que são monitorados de forma completa: o objetivo é entender o quê aquela comunidade de pessoas pauta como assuntos relevantes nos seus cotidianos.

monitoramento - perfis twitter

Finalmente, a camada mais imediata de público é aquela interacional. No caso do Twitter, a observação de replies ou retweets. No Facebook ou Blogs, comentários e perguntas. Esta abordagem Micro é a mais comum, mas não deixa de ser importantíssima para empresas e figuras públicas.

O monitoramento de mídias sociais, então, pode estar baseado em canais, palavras-chaves e comunidades a partir de diversas óticas. Conheça melhor o BrandCare e siga o blog através do feed ou email (na sidebar) para não perder nenhuma oportunidade de compreensão da sociedade através das mídias sociais.

 

Quem usa o Twitter no Brasil?

Infográfico baseado em diversas fontes de dados traz insights interessantes sobre o Twitter no Brasil. Apesar de serem bastante utilizados para atendimento ao consumidor, os perfis de marca no Twitter são utilizados por vários outros motivos. Confira este e outros dados:

twitter no brasil

Share of Voice: como calcular e dicas

O cálculo de Share of Voice é realizado para que se compreenda a fatia total das conversas sobre a marca ou produto em relação ao ambiente competitivo. Originalmente surgiu como um cálculo para medir a quantidade relativa de espaço publicitário, mas logo foi reaproveitado para as conversas nas mídias sociais.

O cálculo é bastante simples. Basta multiplicar o número total de menções da marca por 100 e dividir este total pela soma das menções da marca e seus concorrentes. A ilustração abaixo esquematiza a fórmula simples da métrica:

share of voice

Para saber a porcentagem, ou “fatia” das conversações sobre uma marca é bastante simples. Primeiro se multiplica a soma das menções à marca por 100. Em seguida, divide-se o valor pela soma das menções da marca e todos os concorrentes monitorados, resultando na porcentagem daquele total. Com esta métrica é possível compreender a evolução da conversação sobre a marca ou produto ao longo do tempo, mas não só em números absolutos. O aumento do número de menções de uma marca pode ser um ótimo resultado, mas se todos os concorrentes estão conseguindo evoluções maiores, o resultado competitivo é negativo.

Fórmula Share of Voice

Fórmula Share of Voice

Alguns cuidados e dicas no momento de calcular o Share of Voice:

  • A multiplicação por 100 no dividendo nem sempre é necessária. A depender de onde você esteja fazendo o cálculo (como Excel), é melhor não colocar a multiplicação. Assim, o resultado vai ser formatado como 0,54 ao invés de 54, por exemplo, e basta trocar o “Formato de Número” para “Porcentagem” e o programa já exibe 54%.
  • Um cálculo de Share of Voice pode – e deve – levar em conta o sentimento das menções. Afinal de contas, não adianta ter 80% do Share of Voice se é de pessoas falando mal de sua marca. Compare as fatias de Share of Voice Positivo, Share of Voice Neutro e Share of Voice negativo.
  • Lembrar que para o Share of Voice ser totalmente exato, seria necessário monitorar todos os concorrentes. Como na maioria dos segmentos isto é impeditivo, monitorar um pequeno número dos principais concorrentes é vantajoso e útil, mas no momento da análise lembrar disto. E ficar alerta para novos players surgindo no mercado!
  • Retirar o conteúdo oficial da marca (posts e tweets) para não inflacionar o total. Os compartilhamentos, retweets e replicações devem permanecer, entretanto.
  • Já este volume de mensagens da marca, retiradas do total, serve para comparar os esforços com os concorrentes. Você aproveita e descobre: “estamos publicando demais?”; “é possível publicar mais e manter a taxa de engajamento?”; “em que mídias a voz dos concorrentes está mais intensa?”.
  • Para afinar os resultados, fazer dois tipos de Share of Voice: “espontâneo” e “estimulado”. No primeiro, calcula-se as menções não explicitamente geradas pela comunicação da marca (como expressões de consumo). No segundo, as que foram influenciadas por comunicação, conteúdo e mídia da empresa.

Planos Acadêmicos BrandCare

Personality_and_gender_word_cloud_for_social_media

Visualização em artigo sobre diferenças de gênero, baseado em dados de mídias sociais [fonte]

Na Social Figures acreditamos muito na retroalimentação entre pesquisa e mercado. Diversas inovações são geradas nesta interface e, em se tratando de mídias sociais, a possibilidade de monitorar opiniões, conversas e debates ajuda muitos pesquisadores das áreas de Comunicação, Psicologia Social, Ciências Sociais, Política e outras disciplinas.

Pensando nisto, lançamos os Planos Acadêmicos gratuitos do BrandCare – software de monitoramento de mídias sociais. Se você tem um projeto de pesquisa baseado em monitoramento de mídias sociais e é Professor ou Estudante de Graduação e Pós-Graduação realizando artigo acadêmico ou monografia, dissertação ou tese, entre em contato conosco. Configuraremos um plano assim que possível para apoiar sua pesquisa.

Quer saber mais sobre a pesquisa acadêmica em mídias sociais? Confira um post com dicas de blogs de acadêmicos de comunicação, mídia e computação social.

Média, moda e mediana: entenda e analise melhor seus dados nas mídias sociais

Um dos cálculos mais básicos da estatística descritiva é a média. Ela serve para resumir, em um número simples, uma série de valores sobre algo que está sendo observado. Com certeza você já usou para algum relatório, certo? Média de sentimento positivo durante os últimos 12 meses, média de interações nos seus posts da fanpage ou dados do “perfil médio” do público. São todas medidas de tendência central: ou seja, um valor que resume o grupo de observações.

Mas nem sempre usar a média é a melhor solução. Há outros dois cálculos básicos na estatística descritiva chamados moda e mediana que podem fazer muito mais sentido em alguns casos, lhe permitindo observar alguns tipos de informações de modo mais preciso.

MÉDIA

Explicar como funciona a média é extremamente simples. Basta somar todos os valores de uma série e dividir o total pela quantidade de ocorrências. É o mais frequente e simples. Imagine que você tem 09 seguidores no Twitter e quer saber a média deles. Você soma os valores (digamos 700 | 800 | 800 | 1000 | 1200 | 1300 | 1400 | 2000 | 2600) e divide pelo número das ocorrência. No caso, 09. Então, o cálculo seria o seguinte:

media

A média de seguidores, então, é 1311,1. Se você comparar com os outros dados, é uma média que resume bem o universo analisado. Afinal de contas, o que tem a menor quantidade de seguidores possui 700 e o que te a maior quantidade possui 2600. Até agora, nenhuma novidade. Mas em alguns casos, a média não é tão precisa ou útil. Para isto, recomendo avaliar a Moda e a Mediana.

MEDIANA

A mediana é literalmente, o valor central. Você precisa listar os valores de forma ordenada e selecionar o que está no meio. No exemplo abaixo, com os mesmos números do exemplo da média, 1200 é a mediana pois, dentre os 9 números, ocupa a quinta posição:

medianaA mediana é bastante útil quando você possui uma grande quantidade de valores e muitos outliers (valores que fogem muito da tendência central, não sendo representativos do todo). No exemplo abaixo, a mediana faz muito mais sentido do que a média. A média seria 12679,2, enquanto a mediana é 1200. Observando os números abaixo, qual deles faz mais sentido?

mediana com outlierss

MODA

Pra lembrar o que significa Moda, você pode lembrar do mundo fashion mesmo. Assim como tipos de sapatos, a moda representa o valor mais comum. No nosso exemplo inicial, a moda seria 800: é o valor que é repetido 2 vezes, mais do que os outros.

moda
Para analisar algumas variáveis quantitativas, a Moda pode ser bastante útil para identificar qual o tipo de ocorrência mais frequente. É especialmente útil quando a amplitude de valores possíveis é menor. No caso de seguidores é bem grande, mas no caso de “vídeos enviados” em um canal do YouTube, no qual a amplitude é menor, faz um pouco mais de sentido.

A moda é especialmente útil para dados qualitativos. Não é possível analisar média ou mediana de dados não ordenados como, por exemplo, Cidade ou Preferência Musical. Então a Moda entra em ação. Se você está analisando o perfil médio dos seguidores, como no exemplo abaixo, selecionaria a cidade mais frequente para descrever o perfil do público:

moda em dados qualitativos

Adicione o blog da Social Figures em seu leitor de feed ou assine por email para receber mais dicas sobre estatística, inteligência de dados e pesquisa.

Social TV na Austrália

Brasil e Austrália, países onde estão as sedes da Social Figures, possuem diversas similaridades em seus usos das mídias sociais. A intensidade da Social TV é uma delas. Segundo um estudo publicado pela Nielsen, 45% dos usuários australianos de Twitter engajam-se com a plataforma enquanto assistem televisão. E, desta amostra, três de quatro estão usando a segunda tela com seu programa favorito ao clicar em uma hashtag ou tendência para ver o que outras pessoas estão tuitando (76%), buscam manualmente (73%) ou ainda tuitam sobre os programas (73%).

Clique no gráfico abaixo para ler mais:

social tv australia

Evento “Share: Social Media na Prática” chega a Curitiba

share

Em 03 de maio acontecerá a edição de Curitiba do evento Share: Social Media na Prática. Com passagem já por diversas cidades do Brasil, o evento, que é organizado pelo Papo de Marketeiros, chega à capital do Paraná tendo como 8 palestrantes, profissionais reconhecidos pelo mercado brasileiro. São palestrantes Gladson Angeli (Gazeta do Povo), Guilherme Gomide (CASA), Ricardo Cappra (Flag), Gus Fune (Epic Awesome), Marcos Giovanella (Prefeitura de Curitiba), Ivan Alves (Magazine Luiza), Felipe Leon (New Vegas) e Tarcízio Silva, da Social Figures.

share curitiba - palestrantes

Entre as palestras serão abordados temas como jornalismo e redes sociais; métricas de mídias sociais; gestão pública; gestão de equipe; aplicativos sociais; e business intelligence.

As inscrições estão em valor promocional (primeiro lote) até hoje, 1º de abril – http://www.papodemarketeiros.com.br/share2014curitiba/

 

Twitter para Pequenos Negócios

O Twitter lançou estudo chamado “Small Business Customer Insights“. Baseado em entrevistas com 1000 usuários americanos do Twitter, o documento traz diversos dados interessantes. Entre estes, como exibido no trecho abaixo, 57% dos usuários já descobriram uma empresa pequena através do Twitter e 67% destes passaram a segui-la.

twitter para pequenos negocios

Como criar categorias e tags no monitoramento de mídias sociais

A etapa decisiva do começo de um bom projeto de monitoramento de mídias sociais é a definição de categorias e tags. Uma boa categorização das menções coletadas é crucial para gerar informações relevantes e acionáveis para os vários clientes de um relatório de monitoramento.

Lançamos um novo documento chamado Como criar categorias e tags no monitoramento de mídias sociais, gratuito para download no nosso SlideShare. Neste documento apresentamos um passo-a-passo sobre análise e a apresentação, descrição e exemplificação de três táticas para criar categorias e tags: decompor, responder e descobrir.

decompor responder descobrirCada uma destas táticas tem um foco diferente de geração de ideias e exploração de possibilidades de produção de informações: foco no produto/serviço, foco no cliente e foco nas menções. Leia e baixe o documento:

6 tipos de dinâmicas conversacionais no Twitter

O Pew Research Internet, reconhecido instituto de pesquisa sobre internet, acabou de lançar um relatório em parceria com a Social Media Research Foundation: Mapping Twitter Networks – from polarized crowds to community clusters[pdf]. Utilizando a ferramenta NodeXL, que aplicamos em diversos projetos de análise de redes sociais na Social Figures, foram encontrados 6 arquétipos de conversações no Twitter.

Segue abaixo a tradução da descrição básica de cada um destes arquétipos, que podem ser lidas melhor no relatório completo ou no resumo das descobertas.

polarized-crowdMultidão Polarizada (Polarized Crowd)

“Discussões polarizadas apresentam dois grandes e densos grupos com poucas conexões entre si. Os tópicos sendo discutidos são geralmente bem divididos e assuntos políticos calorosos. De fato, há pouca conversação entre os grupos além do fato de tratarem do mesmo tema. Multidões Polarizadas no Twitter não estão debatendo. Elas estão ignorando uma à outra enquanto apontam para diferentes fontes de conteúdo e usam hashtags diferentes”

tight-crowdMultidão Densa (Tight Crowd):

“Estas discussões são caracterizadas por pessoas altamente conectadas com poucos participantes isolados. Muitas conferências, tópicos profissionais, grupos de hobbies e outros temas que atraem comunidades manifestam-se neste formato de Multidão Densa.

Estas estruturas mostram especialmente como comunidades de aprendizado em rede funcionam e como compartilhamento e suporte mútuo pode ser facilitado pela mídia social”

brand-clustersClusters de Marca (Brand Clusters):

“Quando produtos, serviços ou temas populares como celebridades são discutidos no Twitter, geralmente há comentários de participantes desconectados. Estes participantes “isolados” em um cluster de conversação estão no lado esquerdo da imagem ao lado. Marcas muito conhecidas e outos temas populares podem atrair grandes e fragmentadas populações no Twitter, que tuitam sobre o tema mas não entre si. Quanto maior a população falando sobre a marca, menos provável será que os participantes estejam conectados uns aos outros.”

community-clustersClusters de Comunidades (Community Clusters):

“Alguns tópicos podem desenvolver vários grupos menores, que formam-se com frequência em torno de poucos hubs, cada um com sua própria audiência, influenciadores e fontes de informação. Estas conversações de Clusters de Comunidades parecem bazares com múltiplos centros de atividade. Notícias globais geralmente atraem coberta de muitas organizações de imprensa, cada uma com seus seguidores. Isto cria uma coleção de grupos de médio porte – e um número relevante de isolados (lado esquerdo da imagem ao lado).”

broadcast-networkxRede Broadcast (Broadcast Network):

“Comentários no Twitter em torno de notícias, conteúdo de marcas e âncoras conhecidos de imprensa possuem uma estrutura de hub e platéia na qual muitas pessoas repetem o que as organizações principais de mídia tuitam. Os membros da audiência da Rede Broadcast são geralmente conectados apenas com as fontes populares, sem conexões entre si. Em alguns casos, há sub-grupos menores de pessoas altamente conectadas – algo como “engajados” no assunto – que discutem as notícias entre si.”

support-networkRede de Suporte (Support Network):

“Reclamações de consumidores de grandes empresas são geralmente gerenciadas por contas no Twitter que tentam resolver as questões dos consumidores sobre seus produtos e serviços. Isto produz uma estrutura centralizada que é diferente do padrão da Rede Broadcast. Na estrutura da Rede de Suporto, a conta hub responde para muitos usuários desconectados, criando fluxos de informação em direção aos perfis. Em contraste, no padrão da Rede Broadcasts, o hub geralmente é respondido ou retuitado por muitos perfis, criando os fluxos de informação em direção ao hub apenas.”

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