Entre categorizar e classificar: aprendizados para o monitoramento de mídias sociais

Tem sido registrado nos últimos anos, conforme a pesquisa “O profissional de inteligência de mídias sociais no Brasil”, uma expansão de conhecimentos de diferentes áreas somando para um mercado cada vez mais maduro. Duas áreas que têm ganhado relevância nesse contexto são as de Ciência da Computação e Sistemas de Informação, cuja relação com o campo comunicacional se dá justamente pelo interesse de conhecimento na tríade sujeito-canal-mensagem. E foi de olho nessa tendência que o primeiro livro do IBPAD, Monitoramento e Pesquisa em Mídias Sociais: metodologias, aplicações e inovações, trouxe um capítulo de Ronaldo Araújo, doutor em Ciência da Informação, e Dora Steimer, especialista em gestão da informação digital, para falar sobre como os aprendizados anteriores às mídias sociais podem acrescentar – e, muitas vezes, adiantar – o trabalho de monitoramento de mídias sociais.

No capítulo “Análise da Informação”, os autores contextualizam a importância da estruturação dos dados como essência do trabalho para quem trabalha principalmente no ambiente digital. Conforme explicam, “organizar de forma inteligente e contínua, criando uma estrutura informacional sustentável, que vise sempre à qualidade dos dados e a confiabilidade por parte dos usuários” é uma tarefa “que não só gera mais informação por si só, como principalmente é capaz de gerar valor para o cliente”. No entanto, essa prática comum aos profissionais de monitoramento dos tempos atuais não é recente, mas vem se aprimorando em áreas de estudos informacionais há muito tempo.

Os autores ainda têm a preocupação de apresentar – a partir de conceitualização de Elin K. Jacob e para fins de avanços metodológicos – as diferentes definições de classificação e categorização, muitas vezes entendidas como sinônimos no cenário de monitoramento. A primeira, classificação tradicional, está localizada dentro de um cenário mais rigoroso, onde o objeto é ou não é membro de uma classe particular. O último, categorização, tem um caráter mais flexível que beira a criatividade e desenha associação não vinculantes entre entidades. Compreender essa diferença agrega ao trabalho de monitoramento uma inteligência para melhor trabalhar com os dados e planejar de forma consciente como a organização pode facilitar o alcance aos objetivos traçados.

Outra compreensão muito importante que os autores trazem é uma adaptação de fatores da análise da informação voltada para processos de classificação de tagueamento nas mídias sociais. São eles: garantia literária (desk research), garantia do usuário (cultura digital), garantia organizacional (interna) e garantia cultural (coerente). Esses critérios de planejamento podem ser úteis para o desenvolvimento de um plano de polarização e de um plano de tagueamento, por exemplo. Nas palavras dos próprios autores:

Aplicados no contexto do monitoramento de mídias sociais, o conjunto dessas garantias pode contribuir na etapa de briefing, no que tange ao levantamento de informações gerais e específicas sobre seu produto e mercado (clientes, concorrentes, substitutos e principais influenciadores). Pode contribuir ainda na definição dos objetivos do projeto (escopo de coleta, volume de menções analisadas, critérios de amostragem e experiência de analistas) relativos ao Planejamento de Classificação, seja no Plano de Polarização ou no Plano de Tagueamento.

O capítulo também traz alguns debates importante sobre a atualização de métodos e metodologias comuns à análise de informação “tradicionais” em comparação ao cenário mais plural dos dados provenientes de mídias sociais. Nesse contexto, os autores trazem para discussão e apresentam o conceito da Teoria Fundamentada, bastante utilizada por pesquisadores que estudam sobre internet no Brasil nos últimos anos.

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