SILVIO MEIRA

redes sociais: como prever adoção?

Duas entidades são estruturalmente equivalentes se elas se conectam a outras entidades da mesma forma em redes sociais. se você faz parte de uma rede social, do ponto de vista teórico você é uma entidade, mesmo que não esteja baixando em nenhum lugar. uma marca, produto, filme, game, empresa ou organização, nas redes sociais, também são entidades. entidades estruturalmente equivalentes, em uma rede social qualquer, ocupam posição similar de acordo com um conjunto de medidas e são próximas sob vários aspectos.

e é possível estabelecer o grau em que duas entidades são similares. outra medida, que leva em conta as semelhanças demográficas e comportamentais de agentes em rede social. isso tem a ver com fatores como idade, gênero, educação, ocupação e leva a certos interesses e visões de mundo, assim como comportamentos similares no que tange a necessidades, preferências, gostos [e preconceitos]. e as entidades similares têm comportamentos parecidos [ou próximos] e seu comportamento em relação a um novo produto ou serviço também é similar.

entidades estruturalmente equivalentes e/ou similares são essenciais no processo de prever o comportamento de [parte de] uma rede social em relação a um novo produto ou serviço. em particular, o problema de prever a adoção de alguma coisa [produto, serviço, movimento, ir a um evento, gostar de uma foto…] é  definido da seguinte forma: dada a informação de adoção em um tempo T, onde se sabe quais entidades [no universo de análise] adotaram alguma coisa e quando cada adoção foi realizada,  preveja a probabilidade de adoção, em T+1, para cada entidade que não fez a adoção até o tempo T.

o resumo? se você conseguisse descobrir comportamento e estrutura de entidades em redes sociais, como prever quando alguma coisa vai ser adotada, em função de quem adotou o que, até agora? e como, por acaso, influenciar quem ainda não está no barco, a entrar? um estudo recente propõe que influência e susceptibilidade, só as duas, não são suficientes para prever o que vai rolar num processo de adoção. e aponta para fatores externos que confundem a previsão baseada em propriedades intrínsecas das redes sociais. segundo os resultados, é essencial considerar, para a previsão de comportamento social de agentes, fatores extra-sociais. e você diria: como assim? sim, as pessoas [os agentes, entidades] não têm vida exclusivamente online, social. eles existem isolada e socialmente, também, offline. e fatores deste universo que não faz parte das redes sociais online, como propaganda massiva em mídia clássica, sem presença social, pode ser parte do processo de adoção social, e isso não é necessariamente medido por mecanismos de previsão que consideram, apenas, as características e comportamentos nas redes sociais.

é isso que o estudo Predicting Adoption Probabilities in Social Networks, de fang et al., trata. além de equivalência e similaridade, o trabalho leva em conta outros valores e fenômenos, externos às redes sociais, para tentar prever como agentes sociais vão se comportar, minuto a minuto, nas redes sociais. e como, por outro lado, quem está tentando lhe convencer a adotar [ou comprar] algo deles terá  que fazer para lhe induzir, numa boa, a tal. o link para o texto é este aqui.

vez por outra o blog publica a imagem de umas equações por trás de estudos sobre alguma coisa que se discute aqui. se você está lendo de passagem, não se preocupe. mas se você estiver contratando consultores, dos que andam por aí chutando teses elaboradas na mesa de bar, na noite anterior, pergunte se eles pelo menos leram as coisas que aparecem em blogs como este. porque, como mostra o teorema abaixo [do estudo citado aqui], prever comportamento em redes sociais [como era de se esperar] não é  brincadeira não. depois não diga que a gente não avisou…

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este texto é o terceiro de uma série de cinco sobre novos resultados científicos sobre redes sociais aqui no blog. pra ver tudo, pela ordem, clique nos links abaixo. e boa leitura.

  1. redes sociais, fofoca e amizades nos ambientes de trabalho;
  2. redes sociais: quem influencia e quem é influenciado?;
  3. este texto: redes sociais: como prever adoção?;
  4. baleias, golfinhos e… redes sociais;
  5. os limites da mobilização social.

 

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Silvio Meira é cientista-chefe da TDS.company, professor extraordinário da CESAR.school e presidente do conselho do PortoDigital.org

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