Posts By nadjapereira

Livro | Irresistible por Adam Alter

Quando ficamos viciados em likes? Ou a aprovação social é apenas um gatilho para que nós, altamente conectados, se tornem viciados em sites de rede social? É o que tenta descobrir Adam Alter, em Irresistible. O livro começa com uma ironia porque Adam aponta que grandes techies, do Vale do Silício, não deixam os seus filhos à vontade com tecnologia. Os filhos do Evan Willians, um dos fundadores do Twitter, não possuem iPad, algo que seria natural em qualquer infância, independente da classe social.

Você já deve ter lido que redes sociais nos deixam deprimidos, mas Adam traz uma explicação contundente ao problema.  Ele argumenta que quando postamos uma foto, nós esperamos esta aprovação com likes e comentários, o que torna o vício nestas plataformas mais intensos. Apesar das críticas mais diretas à tecnologia, Alter estende o problema para games, compras, esporte e wearables que usam gamificação, por exemplo.

A post with zero likes wasn’t just privately painful, but also a kind of public condemnation: either you didn’t have enough online friends, or, worse still, your online friends weren’t impressed. Like pigeons, we’re more driven to seek feedback when it isn’t guaranteed. Facebook was the first major social networking force to introduce the like button, but others now have similar functions.

Alter, Adam. Irresistible: The Rise of Addictive Technology and the Business of Keeping Us Hooked (p. 128). Penguin Publishing Group. Kindle Edition.

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Nem a gamificação escapa das críticas do autor:

Gamification is a powerful tool, and like all powerful tools it brings mixed blessings. On the one hand, it infuses mundane or unpleasant experiences with a measure of joy. It gives medical patients respite from pain, schoolkids relief from boredom, and gamers an excuse to donate to the needy. By merely raising the number of good outcomes in the world, gamification has value. It’s a worthwhile alternative to traditional medical care, education, and charitable giving because, in many respects, those approaches are tone-deaf to the drivers of human motivation. But Ian Bogost was also wise to illuminate the dangers of gamification. Games like FarmVille and Kim Kardashian’s Hollywood are designed to exploit human motivation for financial gain. They pit the wielder of gamification in opposition to the gamer, who becomes ensnared in the game’s irresistible net.

Alter, Adam. Irresistible: The Rise of Addictive Technology and the Business of Keeping Us Hooked (p. 316). Penguin Publishing Group. Kindle Edition.

É preocupante que crianças tenham livre acesso às redes sociais e jogos viciantes tão cedo, se expondo e deixando de estudar. Enquanto isso nós, adultos, estamos tão viciados na aprovação digital que isto tenha moldado as nossas relações sociais: férias sem postar não são férias, namoros precisam de exposição e ainda temos que mostrar o quão perfeitos são os nossos amigos e empregos. A superficialidade venceu, mesmo que a realidade seja completamente diferente. Ao acabar o livro, eu fiquei com a  sensação de que entramos em um episódio de Bandersnatch, mas, ao invés de escolhermos o final de um personagem, somos nós presos a uma realidade onde o controle não está em nossas mãos.

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Livro | Small data, por Martin Lindstrom

 

Em um dos episódios mais memoráveis de Mad Men, Peggy Olson, ainda como secretária, é convidada a participar de um focus group sobre batons. Na sala lotada de mulheres vaidosas, empolgadas em testar uma nova linha de produtos, Peggy mais observa as outras do que experimenta. Os homens ironizam o comportamento das mulheres na sala, mas, Peggy, por ser boa observadora, consegue ver qual é a história a ser contada na campanha, mesmo sem posse da prancheta com as respostas das perguntas.  Independente do seu gênero, Peggy apresenta qualidade de pesquisadora, porque consegue, de dentro da selva, ter o distanciamento essencial que diminui o viés de confirmação, presente em qualquer pesquisa. Indagada pelo diretor da conta sobre por quê não ter experimentado o batom, a futura redatora respondeu que nenhum deles era a sua cor e disse:

“I don’t think anyone wants to be one of a hundred colors in a box.”

– Peggy Olson

POR INCRÍVEL QUE PAREÇA, quase todos os insights que tive como consultor de grandes empresas globais surgiram dessa maneira. Eu podia estar desenvolvendo uma nova chave para os donos de carros da marca Porsche, criando um cartão de crédito para bilionários, gerando inovações para empresas com grandes perdas, ajudando a superar sérios problemas em grandes redes de supermercados norte-americanas ou tentando posicionar uma empresa automobilística chinesa no complicado mercado global. Uma citação muito conhecida nos diz que, se quisermos entender como os animais vivem, não devemos ir ao zoológico, mas à selva. É isso o eu que faço. Em quase todas as situações, após fazer o que chamo de Pesquisa de Subtexto (muitas vezes resumo para apenas Subtexto), processo detalhado que envolve visitar os consumidores em suas casas, recolher small data (em português, “pequenos dados”) on-line e off-line e destrinchá-los com observações e insights que recolho ao redor do mundo, surge um momento em que descubro um desejo não percebido, algo que gera a base de uma nova percebido, algo que gera a base de uma nova marca, de um produto ou negócio inovador.

Leia mais: Em defesa do Small data na era do Big data

O livro é interessantíssimo porque mescla diário de bordo sobre as experiências do pesquisador ao redor do mundo e os resultados práticos das suas observações, inclusive aquelas que não foram aplicadas – seja por um erro da metodologia ou por um budget apertado do cliente. Me lembrou especialmente sobre as minhas experiências com jornalismo, onde uma frase ou gesto de alguém saltava aos meus olhos durante uma entrevista, o que sempre deixava o meu texto mais com cara de grande reportagem, do que de nota informativa. Além da minha experiência como redatora publicitária ter sido pouco empolgante porque eu não contava histórias, nem via conexão com o que escrevia. Em pesquisa, onde me encontrei há três anos, consigo reunir todas estas qualidades presentes anteriormente, adicionadas às minhas análises com múltiplas planilhas do excel, uma skill necessária para trabalhar combusiness intelligence. Todo dado apresenta uma história, seja em pentabytes ou em três mil tweets contidos numa simples planilha.

Nunca estudei Ciências Sociais, nunca pesquisei sobre Psicologia e não sou detetive, mas já me disseram que penso e ajo como os profissionais dessas áreas. A essas pessoas, respondo que sou um pesquisador de small data ou de DNA emocional — uma espécie de caçador de desejos, hábito que desenvolvi por acaso quando era menino, vivendo em uma fazenda na cidade rural de Skive, na Dinamarca, com uma população de 20.505 habitantes.

Lindstorm, Martin. Small Data (Locais do Kindle 153-157). HarperCollins Brasil. Edição do Kindle.

É possível que “Small data” possa incomodar quem gosta de narrativas lineares porque o autor traça paralelos, por exemplo, sobre opressão feminina em países aparentemente muito diferentes, como Rússia e Dubai. Ele usa uma experiência numa localidade para falar sobre como os humanos se comportam em outro lugar. Pra mim, a narrativa ficou ainda mais curiosa por ser meu estilo de texto. Achei precioso que small data é apresentado como um conjunto de atitudes humanas e, não necessariamente, um dado isolado apresentado por um indivíduo numa entrevista de campo. Aparentemente eles podem não se conectar mas revelam detalhes muito pertinentes sobre uma sociedade. Observando tecidos de roupas, você pode entender os temperos usados pelas sogras nas cozinhas indianas!

Um pequeno dado isolado quase nunca é suficiente para montar um caso ou criar uma hipótese. Porém, misturados a outros insights e observações reunidos ao redor do mundo, os dados podem formar uma solução capaz de criar a base de uma nova marca ou negócio.

Lindstorm, Martin. Small Data (Locais do Kindle 206-208). HarperCollins Brasil. Edição do Kindle.

O trabalho dele é bastante intuitivo e Lindstrom não tem vergonha de expor isso. O seu distanciamento e sagacidade me lembrou o de Peggy no episódio relatado acima. Ao final do livro, o autor alfineta bastante a empolgação com big data e, assim como eu, defende que ambos juntos devem estar na linha de frente das estratégias. Para ele, a integração de dados  “é um elemento fundamental à sobrevivência do marketing e ao seu êxito no século XXI”. Como uma pessoa que consegue unir os dois hoje, eu não poderia deixar de concordar.

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Livro | Big data, uma visão gerencial por Fernando Amaral

O meu primeiro curso de big data, realizado no final do ano passado, foi o do Fernando Amaral na Udemy, o qual eu considero um ótimo introdutório sobre o assunto.  Por este motivo fiquei interessada em ler a sua obra, mesmo que o foco seja mais direcionado aos gerentes de projetos por falar de custos, orientações de contratação de time, ferramentas, dentre outras funções relacionadas ao job deste profissional que é essencial em qualquer time de big data. 

Assista: Por que aplicar Gestão de Projetos em Data Science?

O livro foi importante para relembrar alguns conceitos dados logo no início do curso, sobretudo quando tive o módulo de Introdução ao Big data/Hadoop, em abril deste ano. Destaco alguns trechos interessantes para pretensos cientistas de dados, como eu, sobretudo aqueles que já tem contato com matérias relacionadas. 

Projetos de Big Data crescem horizontalmente, em vez de um “upgrade” no servidor, novos nodos, como data nodes ou name nodes, são adicionados à estrutura de B&A, geralmente, virtualizados. Projetos tradicionais trafegam mais dados do servidor para o cliente ou do servidor para fora da empresa. Em projetos de Big Data, o maior tráfego é entre os nós dos servidores: entre data nodes, entre names nodes e data notes etc.

Em projetos tradicionais, existe uma grande preocupação em só carregar dados em que, a partir de uma análise prévia, se vê valor. Estes dados são tratados e carregados em repositórios pequenos (para os padrões de Big Data) para apoiar decisões. Por outro lado, projetos de Big Data carregam grandes volumes de dados em um sistema de arquivo como o HDFS, em seu formato nativo, mesmo que em princípio não se enxergue valor. Estes dados formam os conhecidos data lakes, ou lagos de dados.

Os 7vs de big data apresentado no Blogando Salvador (Outubro/2018)

Posteriormente, parte destes dados pode ser transformados e carregados em um data mart tradicional. Outra forma que podemos olhar uma solução de Big Data é sob sua arquitetura básica. Neste contexto, temos quatro elementos: fontes de dados, carga, armazenamento, análise e visualização (ou apresentação). Neste aspecto, em uma solução de análise de dados clássica estão presentes estes mesmos elementos de arquitetura, o que mudam são algumas particularidades em alguns elementos. Vamos entender melhor. Quantos às fontes de dados, podemos ter nos dois casos os mesmos elementos: dados estruturados ou não estruturados. Porém, projetos de Big Data têm mais presente fontes de dados não estruturadas, como já estudamos no quesito variedade.

Amaral, Fernando. Big Data: Uma Visão Gerencial: Para Executivos, Consultores e Gerentes de Projetos (Locais do Kindle 195-199). Fernando Amaral. Edição do Kindle.

Se o projeto envolve uma única fonte de dados relacionais para produzir dimensões em um data mart, não podemos considerar Big Data, mas em outras hipóteses, em que existem muitas fontes de dados, ou algumas poucas, mas com, pelo menos, uma não estrutura, ou mesmo dados semiestruturados ou fontes de dados NoSQL, ou até mesmo, claro, volumes de dados além de um projeto tradicional, então sim, todos estes serão considerados projetos de Big Data.

Argumentei no LinkedIn sobre empresas que já falam em domar dados volumosos, sem ao menos terem estruturado o setor de insights nas entregas. O livro é interessante para dar uma freiada nos ansiosos a respeito de big data porque Amaral, por ter vasta experiência no assunto, faz questão de demonstrar que big data não é simples e nem barato. Ás vezes um projeto tem um ano de planejamento para ficar pronto e que pode dar errado (!!!). Big data (ainda) não é carne de vaca, mas, diante da complexidade de implementação e contratação de profissionais, vai demorar bastante pra se tornar a pastelaria como já estão vendendo por aí. 

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Livro | Dez argumentos para você deletar agora suas redes sociais, por Jaron Lanier (Editora Intríseca)

A minha geração é a última que experimentou uma liberdade sem ser digital. Acredito que este seja um dos motivos do maior questionamento dos efeitos negativos das redes sociais nos inúmeros livros sendo lançados nos últimos dois anos, sobretudo por old millennials. Nós tivemos a oportunidade de viver o antes, onde não havia um aparelho nos bolsos roubando a nossa atenção o tempo todo e nem vivíamos presos às notificações do whatsapp. Era tudo mais simples, menos complicado e, talvez, mais autêntico: 

Este livro argumenta de dez maneiras diferentes que o que se tornou subitamente normal — a vigilância generalizada e a manipulação constante, sutil — é antiético, cruel, perigoso e desumano. Perigoso? Com certeza.

Em dez argumentos, o autor propõe uma reflexão sobre o nosso modo de viver conectado o tempo todo. Confesso que o livro me deixou bastante pensativa – quase deprimida, é verdade – porque apesar de trabalhar com análise de comportamento digital, eu tenho uma relação conflitante com meus perfis, sobretudo o Facebook. Seja porque ele atrapalha a minha produtividade, seja por manter relações superficiais e pouco significativas hoje, em sua grande maioria, por conta de um perfil quase obrigatório.

Leia mais: Documentos do Facebook revelam que a empresa debateu vender dados de usuários

Lanier utiliza a expressão “Bummer” para definir os principais problemas das redes sociais:

B is for Butting into everyone’s lives
C is for Cramming content down your throat
D is for Directing behaviours in the sneakiest way possible
E is for Earning money from letting the worst people secretly screw with everyone else
F is for Fake mobs and faker society

Não se trata de romantizar a vida anterior, mas de refletir sobre a forma como estamos sendo manipulados pelos cabeças do Vale do Silício e o Lanier, claro, não poupa críticas a eles. Comento os argumentos que mais mexeram comigo presentes no capítulo nove.

Capítulo nove: As redes sociais tornaram política impossível

Foi quase incólume passar este ano sem presenciar o drama das pessoas por causa da eleição de Bolsonaro. Comentei sobre isso na rede, recebi muitas críticas e, claro, comentários bem dramáticos, o que confirmou minha teoria. Segundo Lanier, a culpa pode ser do algoritmo do Facebook, por exemplo. O medo generalizado deu palco, inclusive, a dados manipulados de violência urbana, de supostos eleitores do militar. O que ao meu ver tem consequências  gravíssimas, similar ao de pessoas na Índia que promovem linchamento por causa de boatos no Whatsapp. 

Como sempre acontece com a Bummer, as mensagens mais horríveis e mais paranoicas recebem mais atenção, e as emoções crescem de maneira desordenada como um subproduto do engajamento que cresce descontroladamente. […] A Bummer está minando o processo político e machucando milhões e milhões de pessoas, mas muitas dessas mesmas pessoas estão tão viciadas que tudo o que elas podem fazer é exaltar a Bummer porque podem usá-la para reclamar das catástrofes que a própria plataforma acabou de provocar na vida delas. É como a síndrome de Estocolmo ou como estar preso a um relacionamento abusivo por cordas invisíveis. Os idealistas amáveis do início perdem, o tempo todo agradecendo à Bummer por como ela os faz se sentir e por como os uniu.

De um lado estamos mais antenados do que antes em política, mas, de outro, nossos medos se tornaram maiores e quase impossíveis de serem superados porque um candidato oponente ao nosso foi escolhido pela maioria. A sociedade afundou em uma paranóia e imbecilidade generalizadas – palavras do autor. E, assim como ele, acredito que isto tomou conta dos debates progressistas ou da direita. Enquanto isso, o Facebook ganha mais dinheiro com a nossa obsessão porque, viciados, se torna mais difícil deslogar e logados os dados de comportamento ficam mais apurados para as empresas nos venderem mais coisas.

Leia mais: How Technology Hijacks People’s Minds

Por fim, o livro poderá ter um efeito nulo em quem (ainda) é apaixonado pela rede. A minha primeira atitude foi desativar a conta do Facebook (de novo) e pensar seriamente em abandoná-la após 11 anos de uso – meu primeiro perfil foi feito em outubro de 2007. Acredito que outras redes também acompanharão esta despedida porque, de fato, só uso o Pinterest e o LinkedIn.  Pra mim foi quase irrestível falar sobre o livro com menos de 24h do fim da leitura e ter a certeza, mais do que nunca, de voltar a fortalecer espaços próprios –  como o bom e velho – blog, por exemplo.

Lanier, Jaron. Dez argumentos para você deletar agora suas redes sociais (Locais do Kindle 2704). Intrínseca. Edição do Kindle.

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Análise | Amoêdo, o fenômeno do nicho

O presidenciável ao lado dos (oito) deputados federais eleitos pelo partido este ano. Fonte: Twitter.

As pesquisas eleitorais apresentam indicativos sobre como o eleitor está se comportando em preferências, próximo das eleições. Apesar dos questionamentos e suposta descrença em algumas metodologias, quase sempre quando as indicações desagradam o interlocutor, os estudos devem sim fazer parte do cenário eleitoral.

Entre as mais completas e, talvez, das mais criticadas, seja a do Datafolha. As perguntas padronizadas falam dos cenários de forma espontânea ou sugerida, porém a diferença está na amostra mais ampla e diversificada feita com mais de 8 mil pessoas, por exemplo. Estudei alguns destes dados publicados em agosto porque foi quando ele começou um notável novato começou a aparecer. No dia 7 de outubro, Amôedo obteve 2,7 milhões de votos no primeiro turno.

Homem, mais velho, em SP e com alta renda é o que mais sugere Amoêdo

Muito se especulava sobre o crescimento do candidato do Novo, mas eu tenho algumas sugestões. Primeiramente vamos avaliar quando ele começou a aparecer: no início da última semana de agosto, data de coleta da amostra. Em junho ele não pontuou, mas neste mês apareceu com 1%. Por quê?

A resposta está em outro dado. O do crescimento no interesse das eleições no final de agosto. Em 2014 atingiu 39%, já em 2018, esteve em 35%.

Coincidentemente quem tem alto interesse em eleições? Homem (40%), com 60 anos ou mais (40%), Ensino Superior (49%), renda de 5 a 10 salários mínimos (45%) e acima de 10 salários mínimos (63%), morador do Sudeste (37%) ou do Sul (36%). Do Distrito Federal (40%) e dos estados do Rio de Janeiro (38%) e São Paulo (37%). Nem preciso mencionar que moradores das capitais estão na frente.

Quem menciona o Amoêdo de forma espontânea? Homens/mulheres, de 35 a 44 anos, nível superior, de 5 a 10 salários mínimos ou acima de 10 salários mínimos. Principalmente, o morador de São Paulo (capital).

Quem menciona o Amoêdo sugerido junto com outros candidatos? Homens, de 25 a 44 anos, nível superior, mais de 5 salários mínimos a 10 salários mínimos ou mais de 10 salários mínimos.

Os dados mostram que existe uma relação entre o perfil do “political news junkie” e a empolgação com a candidatura do liberal. A tendência continuou até o final das eleições e muitos votos dele foram, com certeza, transferidos para Bolsonaro.

Se isso vai continuar, mesmo após o fim das eleições? Acredito que sim, porque o João é fenômeno de nicho e vai continuar sendo, graças a (natural) linguagem elitista do partido. Atribuo ainda o crescimento do Amoêdo, a partir desta pesquisa, com o “novo” fenômeno de atração de eleitores liberais e conservadores que ganharam mais espaço, sobretudo nas redes sociais (MBL, Brasil Paralelo, etc)  e travaram de forma ruidosa uma “guerra de narrativas” contra a esquerda. Acho que já sabemos quem ganhou esta batalha, não?

Clique aqui para acessar a pesquisa

 

Análise de rede do episódio “The Contest” de Seinfeld

Análise de rede do episódio “The Contest” de Seinfeld

O último ‘Seinfeld’ foi ao ar há 20 anos (!!!) e “The Contest” é um dos episódios mais memoráveis da série. Afim de mostrar as interações em forma de grafo dos personagens em todas as cenas, incluindo os que não aparecem, fiz um estudo ‘desenhando’ o episódio no software ‘gephi’ com as métricas de nós, arestas e rede que fazem bastante sentido. São ‘apenas’ 22 minutos, mas somente com uma análise cena por cena que é possível perceber as nuances e metalinguagens contidas nas piadas. A narrativa principal é a competição, já a paralela são os personagens lidando com o problema em suas vidas.

Sinopse

“The Contest”[nota 1] foi o the 51º episódio da série Seinfeld (11º episódio da 4ª temporada) que foi ao ar em 18 de Novembro de 1992.[1] No episódio, George Costanza conta a Jerry SeinfeldElaine Benes e Cosmo Kramer que sua mãe o flagrou desprevenido quando ele estava se masturbando. A conversa resulta em George, Jerry, Elaine e Kramer entrando numa aposta para determinar quem consegue ficar por mais tempo sem se masturbar.

O episódio seria controverso para ir ao ar porque a NBC achava que masturbação não seria um tópico apropriado para o horário nobre. Por causa disto, a palavra “masturbação” não é utilizada em momento algum no episódio. Em vez disto, o assunto é descrito utilizando uma série de eufemismos, apesar de o significado ainda ser claro para a audiência.[2] O escritor do episódio, Larry David, ganhou o Primetime Emmy Award de Outstanding Individual Achievement in Writing in a Comedy Series por seu trabalho no episódio.[3][4] Um eufemismo usado no episódio foi quando um personagem afirmava sobre si mesmo que era “mestre do meu domínio”[nota 2] que significava que ainda estava na aposta. Esta frase se tornou um bordão na cultura popular, embora não seja sempre utilizada para se referir à masturbação.[5][6]

Fonte: Wikipedia 

O episódio é bem divertido, assim como os outros da série, e é curto com cerca de ’23 minutos’, o que facilita a análise. 

Todos os relacionamentos do episódio. Os nós sã os personagens, é claro.

Elaine tem o maior grau de entrada porque interage com mais personagens; em segundo lugar está George.

 

 

 

Arestas: Atribui peso 3 para quem aparece nas 18 cenas e peso 1 para quem não aparece, mas é mencionado, como a ‘naked woman’, a vizinha sem nome do Jerry que deixa a competição mais difícil. Ou, no caso da Elaine, o John F. Kennedy Jr que nunca aparece, mas é o principal responsável por tirar a Elaine da competição. 

Estrutura de dados do Grafo | Matemática computacional

Matriz adjacente assimétrica

 

Cálculo de grau de entrada e saída na matriz 

Este post foi livremente inspirado no exemplo de “Os miseráveis” de Victor Hugo, usado como exemplo pelo Gephi. 

Disclaimer: Não reclame de Spoilers, isso foi pro ar há 25 anos. Assista ao episódio que é hilário até hoje. Se você não tiver Amazon Prime, tenta ver de graça porque uma semana é gratuito.

Post originalmente publicado em abril/2018.

Propositalmente as redes são em formato bruto.

Curso: Análise de rede para mídias sociais

 

Homeland (divulgação) 

A primeira vez que eu ouvi falar sobre análise de rede foi na série Numbers, que voltarei a comentar aqui em algum instante porque teve forte influência em minha reaproximação com matemática (hoje) e na época da faculdade. No entanto, ‘análise de rede’ se tornou memorável pra mim mesmo foi na primeira temporada de Homeland. Carrie Mathison tentava encontrar uma conexão entre o terrorista islâmico Abdu Nazir e o Brody, um soldado americano que voltou como herói do Afeganistão. Desconfiada, ela estudou todas as redes dos dois, separadamente, tentando encontrar um elo entre elas. Ela não acreditava que Brody poderia voltar aos Estados Unidos após 9 anos preso sem ter sofrido algum tipo de lavagem cerebral dos terroristas. Infelizmente, por sofrer de ansiedade, bipolaridade e depressão, o FIB tirou a investigação dela em um dos episódios. Eles acreditavam que ela estivesse atrapalhando  o governo. No fim, sua intuição estava correta e eu não vou explicar mais detalhes. Assista a primeira temporada. 

Em séries de crimes americanas, como Law and Order SVU, Criminal Minds, dentre outras, é comum haver boards onde tentam encontrar conexões entre criminosos e suas vítimas. Ou entre criminosos, como no caso de Homeland. Ou entre criminosos e seus locais de atuação. 

Leia também: Decoding The Detective’s ‘Crazy Wall’

“‘Network analysis’ pode ser usada para diversos fins como estudos de arquiteturas elétricas, coisas e suas interações, relação predatória, financeira e social. Descobrir coisas é uma das principais funções da análise de rede. Importante para entender similaridades, diferenças, conjuntos e processos com artifícios cognitivos e científicos.” 

Dividido em 5 módulos, o curso ‘análise de redes para mídias sociais’ do IBPAD é essencial para profissionais de big data ou pesquisadores, como eu, que ousam estruturar dados digitais volumosos para analisar comportamento em redes sociais online de alta complexidade. Escrevo aqui um compilado das informações técnicas adquiridas. Voltarei a falar deste assunto, visto que o MBA da FIA abordará ‘análise de rede’ dentro no módulo 1 de introdução ao Big data e do módulo 2, dentro de Estatística aplicada (<3). O ideal é que você faça o curso. Para saber mais, clique aqui. 

1a e 2a | De primeiro módulos somos introduzidos com o conceito histórico de redes sociais que está longe de ser sinônimo de Facebook. Nomes como Jacob Moreno e George Simmel, e seus estudos, são mencionados para falar de interações entre humanos em sociedade estudadas há pelo menos 60 anos.

Para fazer análise de rede, nós usamos a teoria dos grafos. Um sub-tema da matemática que é composto por nós e laços. Como me interesso por sistemas complexos, um assunto fascinante da engenharia que irei abordar ainda neste semestre, vejo alguns matemáticos (ou engenheiros) usarem vértices e arestas em referência ao tema. No caso de redes sociais, nós podem ser perfis no Instagram, Facebook, Twitter, Sites/Blogs ou hashtags e arestas podem ser: Retweet, Menções, Curtidas e interações ou até uma hashtag. 

Assista |  Nicholas Christakis: The hidden influence of social networks

3a, 4a e 5a | Os módulos 3, 4 e 5 são os módulos mais práticos em que se mistura a teoria. Não vou entrar em detalhes sobre as ferramentas, mas sim demonstrar alguns estudos que eu fiz com os módulos. O que eu gostei deste módulo é que existe um estímulo dos professores para que as redes sejam criadas.

Redes no Twitter

#DeleteFacebook

O escândalo da Cambridge Analytica deixou abertas as feridas do Facebook. Dias após um ex-programador da empresa ter revelado a coleta ilegal de dados de (cerca) de 50 milhões de pessoas, a hashtag #DeleteFacebook chegou ao Trending Topics do twitter. Eu comecei a coleta da hashtag no Netylitc no dia 21 de março e também com os termos “delete” AND “Facebook”. Em destaque está o Brian Acton, fundador do Whatsapp, que tweetou sobre o assunto e disse que era tempo de deletar a rede. Eu, particulamente, concordo. 🙂 

Redes no Instagram | Caso Marielle Franco

Neste caso, em específico, estão aqui duas redes formadas pelas hashtags #Mariellepresente e #MarielleFranco. Em uma das aulas é ensinado como abrir múltiplos arquivos. 

Leia mais: Water Only, a tendência de mulheres que não lavam o cabelo com shampoo.

Dicas

Ative as legendas! Foi algo que aprendi no Coursera e é essencial em qualquer curso online. O meu apartamento não é em rua barulhenta, mas alguma coisa pode acontecer no exato momento em que você esteja aprendendo. Estudar online exige muita disciplina e qualquer perda de tempo pode ser sentida ao longo do aprendizado. 

O curso me inspirou a aumentar o nível das pesquisa que faço, inclusive para as minhas entregas atuais. É isso que eu recomendo ir além dos exemplos mostrados e com datasets disponíveis, tenta coletar dados do Netlytic com algum assunto interessante que tem repercutido. Isso te ajudará a ficar mais independente. Com isso, disponibilize o dataset de forma livre. David Dooley, autor de Social Research Methods, alerta sobre transparência em dados e metodologia. 

Coloque o gephi em português, visto que as aulas são no software em nosso idioma. No entanto, nem tudo é traduzido no software. 

Sobre o curso: 

Seria legal se…A barra de rolagem pudesse acompanhar o módulo do curso. Por exemplo, se eu estivesse no módulo 3, a barra ao lado poderia ser semelhante. Outra questão é que no Coursera sempre há um vídeo-resumo do sumário, antes do teste. Gosto bastante disso e gostaria de ver presente em outros cursos online. Poderiam haver algumas amostras interativas das redes na própria página do curso, não em link externo porque alguns não estão disponíveis. Há algumas pequenas falhas em áudio. Além disso, alguns comentários de pessoas estão sem resposta. Isso não chega a atrapalhar nada, ok? É só algo que pode ser melhorado. Por fim, se houvesse disponibilidade de legenda em todos os vídeos. Nao sei se é automático, não conheço bem o vímeo. 

Positivo: Ótimo nível de professores e didática, além de amostragem prática das ferramentas Netlytic e Gephi. Isso fez diferença no aprendizado porque quem quer saber, quer logo praticar. Foi decisivo para eu retomar um estudo que fiz sobre o caso Marielle no Instagram que vinha monitorando desde o primeiro protesto, dia 15 de março de 2018. Outro ponto legal do curso é intercalar os vídeos com artigos sobre análise de rede, assim como há no Coursera. Você pode consultar o curso por seis meses. Por fim, o site não desloga o aluno, ao contrário do Coursera, o que eu acho ótimo porque revezo aulas online em dois navegadores diferentes. 

Valor: 549*

Nota: 4,5/5

Tempo de conclusão: 47h60*

*Na época em que realizei o pagamento (março/2018) 

*Estimado com o aplicativo Get Focused (que usa a incrível técnica pomodoro) em 7 dias de aula porque além de pra pausar o vídeo em todo instante, afinal este é o meu ritmo de aprendizado, eu tive entregas da empresa, reuniões de prospects, estudei todos os artigos indicados pelo curso e fiz os exercícios. Pra mim essa é a melhor vantagem de cursos online, mas repito que é preciso ser muito organizado, se não você se perde. 

*Propositalmente coloquei as redes no formato bruto porque na época achei mais que elas ficaram mais bonitas.

Post originalmente publicado em março/2018, mas que foi perdido no blog anterior porque não fiz backup. Foram feitas mais redes, que serão repostadas em outros momentos para assuntos diferentes.

De volta!

Depois de um longo período fora do ar, o blog volta esta semana. Os posts antigos serão repostados porque eu não tinha o backup. Os comentários continuarão fechados, mas é possível falar comigo através do contato abaixo.