Mineração de Dados de Mídias Sociais – Como Funciona e Quem Está Usando

Hoje existem mais de três bilhões de usuários de redes sociais, com 11 pessoas criando uma conta a cada segundo. O que isso significa?

Bem, até você terminar esta frase, centenas de milhares de comentários, tweets, fotos e vídeos já foram postados nas redes sociais.

Seria um eufemismo dizer que as redes sociais são um dos principais contribuintes para o big data, mas o que você pode fazer com todas essas informações? Como empresas, pesquisadores e até agências governamentais podem começar a entender as redes sociais?

Uma das melhores maneiras de encontrar informações ocultas nas redes sociais é através da mineração de dados de redes sociais.

O que é mineração de dados de redes sociais?

Sabemos pelo nosso guia sobre mineração de dados que isso geralmente se refere à "descoberta de conhecimento dentro de bancos de dados". Isso pode ser o caso da mineração de dados regular, mas a mineração de dados de redes sociais é feita em uma escala muito maior.

Para que serve a mineração de dados de redes sociais?

A mineração de dados de redes sociais é usada para descobrir padrões e tendências ocultas em plataformas de redes sociais como Twitter, LinkedIn, Facebook e outras. Isso é geralmente feito através de aprendizado de máquina, matemática e técnicas estatísticas.

Enquanto a mineração de dados ocorre dentro dos bancos de dados e sistemas internos de uma empresa, a mineração de dados de redes sociais é muito menos limitada quanto ao que e onde explora.

Depois que os dados sociais são minerados, os resultados são passados para o software de análise de redes sociais para explicar e visualizar os insights.

Como funciona a mineração de dados de redes sociais?

Os dados sociais primeiro precisam ser coletados e processados. Esses são dados que estão publicamente disponíveis, o que pode incluir idade, sexo, raça, localização geográfica, profissão, escolas que você frequentou, idiomas que você fala, amigos e conexões, redes às quais você pertence e mais.

Depois há o conteúdo não estruturado do que você posta nas redes sociais – como tweets, comentários e atualizações de status – que é principalmente o que empresas, firmas e agências estão procurando minerar. Então, se seus perfis são completamente públicos, entenda que isso geralmente é um campo aberto para a mineração de dados de redes sociais.

Em seguida, uma variedade de técnicas de mineração de dados é aplicada. Algumas técnicas podem utilizar aprendizado de máquina, outras podem não. Tudo depende de quão profundamente os "mineradores" estão dispostos a explorar.

Finalmente, todos esses insights precisam ser visualizados de uma forma que possam ser interpretados. Embora existam várias ferramentas de visualização de dados para usar, a análise de redes sociais frequentemente fornece suas próprias opções de visualização.

É assim que a mineração de dados de redes sociais funciona em resumo, então quais são alguns de seus casos de uso?

Quais são alguns usos da mineração de dados de redes sociais?

Por que uma empresa, firma de pesquisa ou agência governamental procuraria minerar dados sociais? Bem, há uma série de razões. Aqui estão algumas das mais proeminentes:

Análise de tendências

A análise de tendências pode ser uma métrica muito importante para empresas que utilizam escuta social. Por exemplo, as empresas podem analisar quais tópicos, menções e palavras-chave nas redes sociais estão atualmente em alta e aplicar técnicas de mineração para entender o porquê.

Esse insight pode ser extremamente revelador; deixe-me fornecer um dos exemplos mais proeminentes do que quero dizer.

Uma análise recente da SimplyMeasured concluiu que a mineração de sentimentos em plataformas de redes sociais como Twitter e Facebook antes da eleição presidencial dos EUA de 2016 foi na verdade mais precisa em prever os resultados da eleição. Muitas pesquisas tradicionais naquele ano previram que Hillary Clinton seria a vencedora.

Como você pode ver, o então candidato Donald Trump tinha um sentimento mais positivo nas redes sociais do que sua oponente. O sentimento negativo estava praticamente empatado.

A análise de tendências nos permite ver um quadro diferente e entender verdades ocultas.

Detecção de eventos (mapeamento de calor social)

A detecção de eventos – às vezes referida como mapeamento de calor social – pode ser uma métrica importante para pesquisadores e agências que utilizam monitoramento de redes sociais. O exemplo abaixo mostra o porquê.

No início de 2016, cientistas do ORNL mineraram dados sociais do Twitter para examinar quedas de energia nos EUA. Ao observar dados textuais e de imagem, combinados com informações sobre de onde esses dados estavam vindo (geoespaciais), eles puderam ver em tempo real onde estavam ocorrendo grandes quedas de energia.

Apenas pense nas muitas possibilidades e casos de uso de um modelo como este. Um que posso pensar é durante desastres naturais.

Detecção de spam social

Até mesmo as plataformas de redes sociais que usamos diariamente estão se beneficiando do uso da mineração de dados. Um exemplo disso é a detecção de spam social.

Você pode ver isso em plataformas onde spammers e bots são muito proeminentes – estou olhando para você, Twitter e Instagram.

Bots estão sempre encontrando brechas nessas plataformas para spammar usuários com conteúdo irritante, repetitivo e inútil. Devido ao quão poderosa a automação se tornou, detectar esses bots e eliminá-los pode levar algum tempo. Com a mineração de dados de redes sociais, as plataformas estão ficando cada vez melhores na detecção de spam.

Então, o que poderia acionar a detecção de spam? Isso poderia ser coisas como uma quantidade excessiva de seguidores em um período de tempo extremamente curto. Tweetar/comentar excessivamente, marcar e atualizar postagens também poderiam ser gatilhos.

Para ser mais proativo em relação ao spam social, o Twitter recentemente lançou uma atualização para limitar o número de contas que um usuário pode seguir em um dia de 1.000 para 400.

Descobrindo o desconhecido

Seja mineração de dados de redes sociais ou mineração de dados em geral, o objetivo é mergulhar e descobrir o que não é visível na superfície.

Com os avanços em tecnologias como aprendizado de máquina e redes neurais artificiais, a mineração de dados de redes sociais só continuará a se tornar mais criativa e aprofundada. Enquanto isso, certifique-se de visualizar seus resultados de uma forma que públicos maiores possam entender.

A análise de redes sociais frequentemente fornece suas próprias visualizações, mas para usuários mais avançados, pode valer a pena ver quais opções de visualização de dados estão disponíveis.