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Inteligência artificial é alternativa à websemântica para medir resultado em redes sociais

O monitoramento de redes sociais não é nenhuma novidade e já vem sendo empregado pelas empresas há algum tempo. Recentemente, no entanto, as companhias começaram a encontrar métodos mais eficazes de medir o resultado de ações de marketing, percepção da marca, etc., nessas plataformas. Um deles é o uso da inteligência artificial (IA), que promete maior precisão e eficiência em um universo complicado devido à extensa quantidade de mensagens e ao difícil processo de automação.

“Estivemos por muito tempo reativos a cada movimento nas redes sociais pela novidade da tecnologia e da ferramenta. Arrisco a dizer que estamos começando a prever ações e planejar campanhas”, diz Braulio Medina, gerente geral da agência de marketing digital uberUV. Durante o Web Expo Forum, realizado nesta segunda-feira, 12, em São Paulo, ele defendeu o uso de ferramentas de inteligência artificial para organizar e medir os dados coletados em sites como Facebook, Twitter, entre outros.

Sistemas de IA baseiam-se no “treinamento” de um sistema de TI. Após um período de aprendizado, comandado por humanos, o sistema passa a realizar sozinho as tarefas prestabelecidas pelo programador.

Para Medina, o grande problema na contratação de equipes de analistas de redes sociais é o alto custo, somado ao difícil controle de enxurradas de menções relativas a grandes marcas. Para explicar essa situação, ele dá o exemplo da Apple, com normalmente 500 milhões de publicações diárias a seu respeito. O método de análise mais utilizado, amostragem e semântica, isola de 10% a 15% do total destas mensagens e classifica-as como positiva ou negativa – o que já representa um volume considerável de trabalho para equipes de médio a grande porte.

Algoritmos de inteligência artificial, por sua vez, são capazes de agrupar o total de mensagens em redes sociais em clusters, ou seja, conjuntos semelhantes e até mesmo idênticos para, a partir daí, iniciar a análise entre eles e categorizá-los em sentimentos além do positivo e negativo. “Percebemos que há muita redundância na rede. Existem muitas mensagens do Twiter, por exemplo, que dizem exatamente a mesma coisa com as mesmas palavras e, ao agrupá-las, reduzimos o volume de textos para análise”, explicou o executivo. De acordo com Medina, este sistema promete cobertura de até 35% das publicações, com o diferencial de identificar pessoas influentes nas redes sociais cuja expressão tem um maior alcance frente ao consumidor comum. É possível também categorizar as mensagens em oito sentimentos, além da conotação positiva e negativa.

Segundo Medina, a complexidade da língua portuguesa desfavorece sistemas semânticos, incapazes de identificar ironias ou figuras de linguagem nas mensagens transmitidas. Em contrapartida, a inteligência artificial reduz a margem de erro pela atuação em duas frentes, análise mecânica e revisão humana. “É possível ensinar a ferramenta a interpretar como dúvida uma mensagem que une ‘eu amo’ ao nome de uma operadora”, exemplifica.  Além disso, ao reduzir a quantidade de mensagens analisadas, a revisão do analista dos dados coletados é menos trabalhosa.

Ele pondera, entretanto, que a aplicação de Inteligência artificial ainda é cara. Por isso, apenas grandes empresas contratam esses serviços. Dentre algumas delas que utilizam a IA em etapas de monitoramento online estão a Nestlé, Pay Pal e Microsoft.

Livro colaborativo sobre monitoramento de mídias sociais é publicado na rede

Está disponível na internet o livro “Para Entender o Monitoramento de Mídias Sociais”, uma obra colaborativa e gratuita elaborado por 27 autores, entre analistas, profissionais de agências e departamentos de mídia social, desenvolvedores, professores, pesquisadores acadêmicos e gerentes de marketing e comunicação.

Segundo Braulio Medina, gerente geral para a América Latina da empresa de inteligência em mídias sociais uberVU e um dos autores do e-book, o monitoramento de mídias sociais no brasil ganhou importância nos últimos anos graças ao intenso uso que milhões de pessoas fazem das mídias sociais por todo o mundo.

Além de Medina — que escreveu capítulo sobre inteligência artificial aplicada à classificação de textos, análise de sentimento e detecção de memes e conversas emergentes –, os demais autores abordaram tópicos como informação, reputação, SAC, profissionais, ROI, relevância, monitoramento, mensuração, gestão de crises, classificação, geolocalização, conteúdo, netnografia, softwares plenos, perfis, opinião pública, convergência, SEO, visualização, e gestão do conhecimento.

O e-book está disponível sob licença creative commons.