00:00:47:07 A Só Fast Shop empresa é líder na implementação de ferramentas analíticas e sofware especializado. Receba você nesta apresentação. Seja bem vindo! Para esta sessão contaremos com acompanhamento da instrutora Daniela Soares. Ela é antropóloga pela Universidade Nacional da Colômbia, com experiência no trabalho etnográfico e na sistematização e análise de informação qualitativa não estruturada. Atualmente mestranda em Antropologia Social e Etnologia na Escola de Estudos Superiores de Ciências Sociais de Paris e atua como Gerente de Produto do Marcos Qd Ana Software Shop, promovendo e apoiando os processos de formação técnica para pesquisa qualitativa.

00:01:24:21 Muito obrigada a todos por estarem presentes neste webcast e antes de iniciar com a temática de hoje, eu gostaria de dizer para vocês que nós em julho estaremos fazendo um curso de Introdução e análise de informação qualitativa com apoio do MAX, que é a que tem como objetivo abordar as diferentes ferramentas do software, desde a fase de importação da informação, passando pela análise e pelas saídas de informação e ferramentas visuais que podem dar suporte às diferentes etapas da exploração da informação qualitativa.

00:01:40:02 Além disso, também teremos um componente de fundamentos metodológicos que pode ser muito interessante. Não importa a temática da pesquisa.

00:01:52:17 Para a análise qualitativa, então vocês apenas precisam se inscrever através do link que eu vou deixar no chat.

00:02:17:28 E bem, estaremos nos comunicando com vocês. E para passar essa informação depois. Então, bom, uma vez dito isso, eu vou falar um pouquinho sobre a temática desse webcast e para o dia de hoje eu preparei uma apresentação introdutória.

00:02:33:07 Onde eu vou falar um pouco sobre o que iremos abordar na exploração do Marcos, que.

00:03:12:24 Então, nesse webcast nós vamos falar um pouco sobre como explorar informação recuperada de diferentes redes sociais ou de diferentes sites. Então vamos ser uma introdução para as ferramentas de captura de informação. Depois eu vou fazer uma apresentação da interface e logo depois eu vou começar a interagir com as ferramentas que eu falei que eu falarei na introdução. Então, nesse sentido, eu vou falar da importação da informação desde Web Collector e também a articulação com ferramentas de codificação manual.

00:03:39:27 Assim como também vou falar sobre a importação de informação a partir do YouTube e outras redes para articular isso com as ferramentas de exploração e codificação que o Marcos que detém. Então, bom, uma vez dito isso, eu gostaria de mostrar os principais menus de navegação.

00:04:06:03 Então o Marcos, que conta com ferramentas que nos permitem capturar informação de forma massiva, tanto de sites como de outras redes sociais e as ferramentas também para a organização, exploração e análise, que são transversais a todo tipo de documento. Nós vamos poder utilizá las também para analisar essa informação capturada.

00:04:29:00 Então, através disso, nós podemos articular a importação com ferramentas automatizadas de codificação que vão facilitar a exploração massiva de dados que podem, que podem levar um pouco mais de tempo a ler um por um. Então são iterações mais curtas, mais pontuais.

00:05:03:02 E através dessas interações, é claro, sabemos que nem sempre essa forma tradicional pode ser a melhor e nós podemos identificar e uma informação relevante através dessas ferramentas. Para isso, nós vamos utilizar principalmente a Max de TO, que é um módulo que oferece procedimentos para análise quantitativa de conteúdos textuais e que permitem aproximar os usuários ao conteúdo numa etapa de exploração onde nós ainda não realizamos uma.

00:05:17:08 Uma leitura de codificar a ação minuciosa da informação, então é uma ferramenta um pouco mais robusta. Serve para uma fase analítica de exploração visual.

00:05:38:23 Mas aqui nesse webcast eu vou usar de forma exploratória tal. As ferramentas de Max to incluem funções para busca de combinações e categorias de palavras, a codificação automatizada, a visualização gráfica da informação recuperada. Essas são algumas das ferramentas que nós abordaremos a seguir.

00:05:49:29 Então agora eu vou passar para a interface. A interface do software.

00:06:15:22 A interface Ela desse jeito quando vocês ainda não importaram nenhuma informação, é desse jeito que vocês vão se deparar. Vocês vão se deparar com essas quatro janelas principais aqui no canto superior esquerdo. Vocês vão poder importar e organizar a informação aqui na janela da esquerda, na janela de baixo, em códigos, vocês podem criar ou importar as categorias úteis para análise.

00:06:42:12 Para o caso das codificações automatizadas, nós vamos observar que muitas vezes essas vão ser criadas em função de como o Marcos quer dizer. Já pensou em facilitar esse processo de codificação para o caso de recuperação de informação massiva, seja do YouTube ou de outras redes sociais ou sites geram visões de documento? Nós vamos ver projetados 1A1, os documentos que nós importamos previamente.

00:07:19:21 E nessa outra janela de segmentos recuperados, essa janela é bem interessante, pois ela mostra como se fosse um princípio transversal no Marcos. Quer dizer que é o princípio de ativação, onde basicamente nós vamos poder rever em conjunto documentos e códigos para entender como algumas categorias alguns códigos são alimentados por informação de determinados documentos. Isso vai ficar um pouco mais claro quando eu mostrar o exemplo, ok?

00:07:49:22 Então, bem, sendo assim, eu vou importar alguns sites e também vou importar informação de algumas redes sociais para importar de diferentes sites. Nós vamos, Nós vemos aqui nesse nessa aba de páginas web, ou seja, sites. E nessa última opção eu tenho. Eu posso instalar o Web Collector, que é uma extensão do Chrome.

00:08:15:22 Eu não sei se vale a pena fazer essa demonstração, mas quando vocês instalam esse complemento, vocês vão ter um plugin como esse que vocês podem ver aqui na parte superior da tela. Se de repente não aparece de imediato, vocês podem procurar aqui nas extensões.

00:08:45:06 É bem através desse plugins. Se alguns de vocês trabalharam com ferramentas como Zotero, por exemplo, o que é possível fazer é recuperar a informação e importá la para o Max, que é ideal. Eu vou fazer para exemplificar aqui com essa temática desse site. Eu aqui vou trabalhar com a informação de sites ligados a desenvolvimento sustentável. As questões de mudança climática.

00:09:14:26 Para contextualizar as visualizações que iremos ver ao longo desse webcast. Então para utilizar o Web Collector para poder coletar essa informação, nós temos um login que vocês devem instalar previamente e através dele vocês podem fazer a coleta dessa informação de duas formas, como o site, ou seja, ele vai importar em PDF de uma forma muito parecida com a visualização que vocês têm aqui no próprio site.

00:09:53:16 Isso tem algumas limitações. Por exemplo, em relação a vídeos ou a outros recursos limitados nos quais o Web Collector não vai poder recuperar. Esses aspectos, assim como também as publicidades associadas a esses sites. Mas no geral, o conteúdo em si dessa notícia ou do blog e do site que vocês estiverem recuperando vai aparecer no Max. Quedar nesse formato em PDF ou então no segundo formato, que é o formato de página simplificada, aparece como se fosse um documento de texto.

00:10:25:05 A vantagem desse formato é que vocês podem intervir no texto de uma forma mais direta, digamos assim. Vocês podem fazer alguma alteração caso seja necessário, e vão poder ter uma visualização onde se vocês estão voltados para a estrutura da informação, por exemplo, ou da visualização da informação visual que vocês encontram, isso pode ser um pouco mais interessante para fazer a leitura, então vocês podem também personalizar o texto com o tipo de letra, tamanho e excluir as imagens.

00:10:42:17 E caso não sejam interessantes para vocês, o que eu vou fazer a seguir é importar esse documento de ambas as formas para que possamos ver dentro da interface qual que a diferença está.

00:10:49:22 Também temos essa caixa onde tem o mesmo de documento.

00:11:07:26 Aqui nós podemos acrescentar anotações gerais associadas a esse documento. Aqui vão ficar os arquivos de download, mas nós vamos importá los diretamente desse botão.

00:11:17:09 Então vamos ver aqui em Sites.

00:11:30:20 E nesse caso, nós vamos encontrar os links mais recentemente importados no primeiro lugar. Então.

00:11:46:03 Aqui, por exemplo, vocês veem que o nome do documento e a fonte é o mesmo, mas no tipo ele me aparece como site simplificado ou como está, como página simplificada ou como site.

00:12:17:25 Então, aqui embaixo ele me pergunta se eu quero importar como documentos de PDF, documentos de texto com imagens ou enfim. A importação de documentos de texto. A vantagem é que vocês podem, como já disse, intervir na escrita desse texto, caso seja necessário. Se vocês clicam duas vezes, vocês vão naquele link. Perdão, Vocês clicam duas vezes no link. Vocês vão ter uma lista prévia sobre como vai acontecer essa importação.

00:12:45:11 Isso é muito importante, pois se vocês estão trabalhando com sites que têm diferentes abas. Ou abas emergentes, vocês vão poder ter uma noção sobre qual é a informação que está sendo importada e qual não. Antes de fazer essa importação massiva, Então. Se vocês precisam de uma recuperação maior de informação, é importante ver isso antes de importá lo ao programa.

00:12:57:25 Então, nesse caso, eu vou selecionar esses 2/1.

00:13:04:10 Aqui podemos ver que ele importou esses dois arquivos.

00:13:39:20 Para o caso do arquivo que eu importei em PDF como site. Eu posso rolar a barra de rolagem e eu posso encontrar alguma informação que não esteja necessariamente ligada ao conteúdo dessa notícia. Como uma informação adicional que está na estrutura da página que eu recuperei já nesse documento de texto. Como mostrei anteriormente, a informação está mais voltada para o título e também as imagens associadas a esse conteúdo.

00:14:13:22 Para modificar essa informação que eu importei como a informação de texto, eu preciso apenas ativar as opções de edição e isso pode ser interessante no caso de que vocês queiram corrigir alguma informação ou querem fazer contra você Control V de algumas citações, etc. Em ambos os casos, eu posso recorrer a ferramentas de codificação manual.

00:14:50:10 Então nós podemos criar novos códigos à medida que vamos lendo a informação. E também tem outras opções de codificação. Essa etiqueta, digamos assim, uma codificação mais geral que nos permite grifar algumas partes importantes apenas utilizando algumas cores ou emojis, ícones. Ok, então é assim. Quanto a dados gerais.

00:15:35:19 Tem uma outra forma a partir do botão de importação de páginas web, eu posso fazer a importação de uma forma mais massiva utilizando Excel ou. Então pode ter uma série de sites que eu compilei ao longo de um processo de pesquisa ou de revisão de informação, seja para algum projeto institucional ou para, enfim, o que eu. Vou fazer aqui é coletar essa informação no arquivo de Excel.

00:15:55:10 E o pré requisito é que na primeira coluna esteja a URL e todos os links associados abaixo. E depois os outros são dados que eu posso utilizar para agrupar esses dados.

00:16:06:10 Esse arquivo de Excel deve ter apenas uma folha para não ter nenhum tipo de erro na hora da importação.

00:16:15:17 E uma vez que eu recuperei essa informação, eu vou vir aqui em sites.

00:16:39:13 Eu já fiz o download de um arquivo previamente e aqui eu vou encontrar a informação que eu posso importar. Nesse caso, as três colunas que vocês viram depois do link fonte Tipo e região a qual essa informação está associada, eu vou importá las como variáveis.

00:16:58:00 Então, se eu preciso, por exemplo, fazer uma caracterização sobre que tipo de documentação ou que tipos de sites eu revisei para o processo de pesquisa que estou realizando e dessa forma vou poder fazer isso facilmente a partir dessas variáveis.

00:17:12:21 E bom, aqui eu clico em OK e ele vai me mostrar o formato geral. Dos dados.

00:17:28:05 Vamos aguardar alguns segundos enquanto ele traz essa informação.

00:18:02:08 E essa forma de importação é muito interessante, pois ela não está sujeita a a recuperação massiva através do plugin, mas eu posso ir construindo ela nesse arquivo de Excel e também caracterizar essa informação que eu compilei. Geralmente é um pouquinho mais rápido. Hoje está demorando um pouquinho mais. É uma questão do meu computador mesmo. E bom, aqui eu vou poder ter uma visão geral sobre o que importei.

00:18:13:24 E quanto as possibilidades que eu falava anteriormente sobre os diferentes tipos de formatos.

00:18:22:28 Eu queria mostrar que através do menu de variáveis, por exemplo, nós podemos utilizar estatísticas de variáveis.

00:18:50:00 Para entender desde que fonte, por exemplo, fazem referência a informação dos sites que eu importei. Então eu vou ter uma tabela de frequências que eu posso transformá la em gráfico, em barras ou um gráfico circular e personalizar também com cores e com legendas.

00:19:21:26 Se eu quero, eu posso escolher, se eu quero que ele mostre porcentagem ou números absolutos, etc. Então essa visualização pode ser exportada também como imagem, ou eu posso acrescentar las no relatório integrado do Max, que é ideal, onde eu posso aos poucos ir atribuindo essas visualizações de análises que podem ser informativos para o relatório final sobre a exploração da informação que eu estou realizando.

00:20:08:20 Além disso, uma outra ferramenta que pode ser interessante para uma primeira exploração da informação de sites. Pode ser, nesse caso, já indo para o módulo de Max Direction. A frequência de palavras. Como eu já disse, esse módulo é bem robusto, tem uma fase exploratória na qual eu ainda não fiz uma leitura minuciosa de cada um dos documentos, então isso pode ser útil para focar no ponto de partida para entender de onde eu vou começar a minha leitura, ou seja, em função dos assuntos de interesse baseado nos pontos chaves que eu quero identificar.

00:20:22:06 Isso num primeiro momento, me permite descartar, por exemplo, documentos que não valeria a pena incluir dentro da minha análise.

00:20:29:12 A frequência de palavras é muito interessante para fazer isso.

00:20:38:09 E o que nós vamos ver aqui? É uma tabela.

00:21:00:14 Onde podemos ver quais são as palavras mais frequentes. As mais frequentes para até as menos frequentes, Tem palavras que eu posso excluir aqui já diretamente na hora que eu faço a leitura. Se não é interessante para mim, eu posso excluí las na hora da lista.

00:21:44:29 Também tem informação descritiva sobre essas palavras, sobre como por exemplo, a quantidade de letras que tem e outra informação que pode ser um pouco mais importante na hora de identificar quais são esses termos que mais se repetem no meu documento. Então, nesse caso, o mais evidente é a frequência. Mas nós também temos, por exemplo, o número de documentos onde aparecem essas palavras e pode ser importante isso, pois eu posso ter, por exemplo, uma palavra que tem uma grande influência, mas que ela está mais concentrada em um número menor de documentos.

00:22:12:13 Então, de repente, eu posso priorizar a leitura desse documento. Eu posso entender que, de repente, não é por ali que eu deveria começar a análise da minha informação. Além dessa ferramenta, nós também temos uma outra ferramenta de tendências de palavras que nós podemos encontrar aqui no menu de ferramentas visuais. Essa ferramenta específica pode ser muito interessante na hora de explorar mudanças em documentos históricos.

00:22:44:02 Por exemplo, em relatórios feitos por uma empresa ou em agendas. Nesse caso, em agenda na agenda dos países para atingir os. As metas do desenvolvimento sustentável no padrão de tempo. Então, desse jeito eu posso comparar qual é a frequência dessas palavras chaves que eu estou analisando, que eu estou vendo através da minha ferramenta de frequência de frequência de palavras.

00:23:10:26 Então, por exemplo, aqui acesso é recurso e é outra palavra que pode me interessar. Pode ser educação. Então eu quero ver a frequência que essas palavras aparecem no conjunto de documentos. Então eu abro essa ferramenta. Eu vou selecionar todos os documentos associados e aqui ele vai me dar umas palavras pré determinadas que estão associadas às palavras mais frequentes nesses documentos.

00:23:21:04 Mas eu posso também removê las, ou então apenas colocar as palavras que eu quero.

00:23:31:12 E assim começar a entender em quais documentos essas palavras coincidem, em quais elas aparecem com mais frequência.

00:23:52:25 E nesses mesmos documentos ou outros termos aparecem com menos frequência. Então, aqui, por exemplo, podemos ver que o documento onde mais nós temos essas palavras é o último Objetivos de Desenvolvimento Sustentável.

00:24:06:15 Então tem outras que quase não aparecem. Então essas leituras exploratórias me ajudam a fazer a leitura, análise e seleção de informação para o meu projeto.

00:24:12:20 Bem.

00:24:45:00 Então, passando rapidamente sobre essa importação e essa exploração inicial e parcial através das ferramentas automáticas do Marcos, que agora eu vou passar para a exportação, a importação de dados do YouTube, que se apresenta com um material um pouco diferente, ou seja, não é um material de texto longo como essa informação de notícias, ou seja, já.

00:25:30:06 Pode ser nesse formato, pode ser um pouco mais difícil identificar o conteúdo relevante numa leitura linear. E essas ferramentas de exploração podem me ajudar a entender quais são esses termos que aparecem mais frequentes nessas interações dos usuários. E bom, para isso nós vamos copiar aqui o link do YouTube, que é uma um pequeno vídeo, uma pequena entrevista que uma pessoa faz para o autor de um livro sobre uma temática controversa na agenda de Objetivos de Desenvolvimento Sustentável.

00:25:59:24 Então, aqui já aparece automaticamente o link copiado. Eu posso incluir também a transcrição. O caso eu queira analisar ou codificar o discurso desse vídeo. Eu não vou fazer isso, então eu vou remover essa seleção. E eu também tenho informação geral sobre quantos comentários eu estou importando.

00:26:15:00 Nesse caso, são 3814 comentários, então vai demorar um pouquinho, pois é uma quantidade grande de comentários, vários.

00:26:39:21 E também vamos perceber que ele vai importar quatro arquivos diferentes. Isso quer dizer que a quantidade de códigos maximos que o máximo que eu posso ter são dez códigos, então ele vai dividir em quatro arquivos para respeitar o limite máximo.

00:27:14:01 Então aqui ele não vai importar apenas os comentários. Mas ele vai me dar uma codificação prévia em relação a frequência de reações sobre cada um desses comentários. Isso pode ser muito interessante na hora de identificar as interações chaves, pois, por exemplo, um comentário que não tem reação pode ser um pouco mais complicado de entender em relação aos diferentes usuários que interagem com aquele vídeo do que um comentário que tem uma frequência maior de interações.

00:27:40:25 Ou eu posso, por exemplo. Olhar as interações dadas 1A1 entre usuários. Então, como vocês podem ver aqui, o que nós temos aqui é uma importação numa tabela com as características que eu tinha comentado para vocês anteriormente. A informação está categorizada em quatro documento diferentes.

00:28:00:14 Isso não representa nenhum problema a nível analítico, justamente pelo princípio de ativação do Marcos. Quer dizer, a que vai me permitir trabalhar com esses quatro documentos comentados como se fosse um só. Quando eu seleciono essa pasta.

00:28:20:08 Então, basicamente, eu vou poder recuperar a informação de forma massiva desses quatro documentos, a informação codificada desses quatro documentos, e eu vou poder olhar para essa informação como se fosse um único caso, que é o fato.

00:28:28:17 Então eu posso importar desse jeito.

00:28:53:16 E aqui na tabela, para que vocês vejam que informação ela contém. Nessa primeira coluna, nós temos um identificador que nos permite seguir caso seja interessante as relações associadas a um comentário. Então, na coluna cinco, por exemplo, nós temos o nível superior.

00:29:00:02 E no caso dois não é um comentário de nível superior.

00:29:41:16 Os esses e dez que não tem, que não tem o traço hífen não. São respostas. E esses que tem o hífen sim, são comentários que têm respostas ao comentário de nível superior e eu vou poder rastrear essas respostas. Então, nesse caso, zero zero zero um traço um é a reação a esse comentário zero zero zero um. Então, se eu quero mostrar as interações do terceiro comentário de nível superior, eu tenho que procurar aqueles que estão associados a esse zero zero três.

00:29:58:27 Depois teremos o comentário da pessoa. O autor associado a URL do usuário ou número de respostas e a data de publicação.

00:30:25:05 Outra coisa interessante sobre auto codificação é que ele vai me permitir identificar muito facilmente quais são os comentários que podem ser mais relevantes para mim. Então, tenho 1839 comentários que não têm respostas e que, nesse sentido, eles não vão me dizer nada sobre a interação dos usuários. Mas já em troca eu tenho um comentário que tem 263 respostas.

00:30:43:18 Se eu clico nele, eu posso ir até esse comentário para tentar entender do que se trata essa interação. E ver qual é a relevância que ela tem na minha análise.

00:31:00:15 É bom, vocês vão poder fazer assim, se perguntar um pouco mais sobre as interações, questionar um pouco mais sobre as interações desse comentário. Eu também posso me interessar com as reações 1A1 entre usuários.

00:31:38:25 É claro, eu não poderia revisar tão minuciosamente 673 interações entre usuários, onde temos apenas uma resposta. No meio mais útil, eu posso utilizar aqui uma nuvem de palavras, Então aqui eu clico nessa resposta. Eu clico aqui em segmentos recuperados e aqui rapidamente vocês podem identificar quais foram as palavras mais frequentes que aparecem nessas interações mais frequentes 1A1. Dentro desses comentários que vocês captaram no vídeo.

00:31:46:04 Aqui nessa nuvem de palavras, nós temos muitas opções de customização.

00:32:22:14 Tanto a forma da nuvem, cores. E também o número de palavras que eu quero incluir, a frequência mínima com a qual eu quero possibilitar que apareçam essas palavras na minha nuvem e onde, adicionalmente, eu quero fazer auto codificações diretamente a partir de uma palavra que eu acho importante. Clicando nela, eu posso clicando aqui. Eu posso auto codificar os segmentos associados.

00:32:44:29 YouTube Democracia Eu vou colocar em vermelho, ok? Então aqui rapidamente nós vamos obter uma codificação de uma série de interações que para mim pode ser mais importante que para minha pesquisa.

00:32:59:17 Ou seja, eu quero analisar e chegar a essas interações.

00:33:16:20 Então, no começo eu não coloquei critérios de palavras codificadas, mas isso pode ser feito. Vocês podem codificar uma palavra especial, rica ou também uma frase completa.

00:33:37:01 Aqui, clicando em aqui, na janela de segmentos recuperados, clicando aqui. Nesse trecho eu poderia, por exemplo, modificar rapidamente esse comentário dentro desse programa.

00:33:51:18 Bom. Sobre a exploração de comentários do YouTube, era basicamente isso.

00:34:29:21 E também sobre a recompilação de redes sociais e sites. Nós também podemos recuperar informações de redes como Twitter, fazendo uso de ferramentas de web scraping que serve para intermediar essas redes sociais com o Max, que é de antes, o Max, que tinha uma conexão direta com o Twitter. Mas devido às mudanças da política de privacidade da informação e principalmente por causa da mudança da rede social para X, esse conector teve algumas limitações.

00:35:01:16 Então nós precisamos recorrer a essas ferramentas que nos permitem capturar a informação dessas redes sociais agora. Então, o que nós podemos conseguir através dessas ferramentas é uma tabela de dados com a informação associada a cada um dos comentários. As reações. E aqui podemos selecionar o que vai ser do nosso interesse para avaliar Analisar a interação entre o usuário sobre uma determinada publicação.

00:35:18:00 Então, bom, agora eu vou importar como documentos de excell e aqui eu vou ter que colocar o identificador.

00:35:29:06 Ou seja, como eu quero definir cada um dos usuários que estão interagindo.

00:36:07:13 E além disso, eu vou ter todas as outras colunas perdão em todas as colunas. Eu vou ter a possibilidade de importá las como códigos, ou seja, como texto ou como variáveis. Ou seja, variáveis associadas ao documento. Assim como mostrei no caso da tabela de dados associadas aos sites, que vão ser atributos ou características de cada uma dessas interações, mas elas não vão aparecer no documento de texto, mas sim na tabela de caracterização.

00:36:28:00 Então vamos deixar que. Bom, o Max quer dizer, está reconhecendo automaticamente a informação e vocês podem ajustar essa seleção que vocês querem importar. Aqui eu vou ter uma amostra dos dados que estão sendo importados.

00:36:44:15 É bom, mais uma vez, uma janela de informação que mostra que ele importou 100 textos auto codificados, seis auto codificações e 11 variáveis. Nesse caso, as auto codificações.

00:36:56:02 Deixe me agrupá las numa mesma categoria uma categoria geral.

00:37:16:19 Então elas vão corresponder ao mesmo nome que nós temos na nossa tabela de dados. Mas nesse caso, nós podemos trabalhar num documento de texto se queremos, por exemplo, criar sub códigos num comentário específico.

00:37:45:26 Para isso, uma coisa que pode ser interessante é a exploração através de Max, dentro da ferramenta de palavras chaves dentro de um texto. Então, no YouTube, por exemplo, ali é uma informação que pode ser um pouco mais extenuante ler 1A1 sem antes identificar quais são as entradas ou a informação relevante a partir da qual eu poderia começar a construir a minha análise.

00:38:11:16 Então, claro, considerando que é uma fase exploratória e não de análise de resultados, mas que ela vai me dar informação significativa sobre as interações entre os usuários e as reações. Baseadas nessa informação que eu quero recuperar nessas redes sociais. Então, aqui nesse caso, nós podemos fazer a busca de palavras chaves. Eu não texto a partir de um termo que seja interessante para nós.

00:38:55:24 Também podemos fazer uma frequência de palavras. Há uma nuvem de palavras que me permita isolar esses termos relevantes. Dentro de um marco teórico ou de um objetivo prévio no qual eu já tenho esses termos definidos e posteriormente eu quero ver se esse material é útil para observá los ou, enfim, eu vou clicar em OK e o que eu vou ter aqui é interessante, pois ele vai destacar a palavra chave numa coluna central e aqui do lado eu posso ler quais são os outros termos ligados a essa palavra.

00:39:32:11 Então, por exemplo, seria interessante realizar a leitura massiva de comentários do YouTube e comentários do Twitter, excluindo os sites. A partir dessas palavras em contextos. Para isso, eu vou selecionar todos os documentos ativos para ver se eu posso identificar palavras com as quais essa palavra chave está combinada. No caso. Tanto que ela está tanto nos comentários do Twitter como também no YouTube.

00:39:56:24 Então, a lista que está limitada para os comentários do YouTube. Então, se eu quisesse fazer isso com os comentários do Twitter, seria melhor o caminho inicial no qual. Bom, agora eu estou fazendo apenas com os comentários do YouTube, não combinando ambas as fontes.

00:40:47:23 Então, essa palavra desenvolvimento no caso do YouTube, vem, claro, acompanhada da palavra sustentável, mas também acompanhada aos direitos humanos, ao Banco Mundial. É bom. É uma informação que eu facilmente posso visualizar dentro dessas tabelas. Então vamos fazer um exercício agora no Twitter para ver o que podemos encontrar. Palavras chaves em documentos ativos é bom? Essa é uma palavra que não aparece nesses comentários no Twitter e de repente não seria relevante perdão dentro dos documentos.

00:40:51:24 Para finalizar.

00:41:27:21 Eu gostaria de mostrar uma foto, uma outra rota que pode ser interessante para analisar essas interações recuperadas a partir do Twitter. E isso é a partir dos dicionários. Os dicionários são coleções de palavras que nos permitem fazer buscas em conjunto dos termos que nós agrupamos nessas coleções. Então, eu posso, por exemplo, importar dicionários. Nesse caso, eu vou importar aqui um dicionário relacionado com as emoções ou.

00:41:39:24 Ou ligado às emoções das pessoas. Dentro desses comentários. Então, a estrutura do dicionário é bem simples.

00:42:13:26 Se vocês querem explorar um conjunto de palavras de uma forma transversal, eu tenho essa primeira coluna, que é a categoria, que é basicamente a pasta que agrupa essas palavras. A próxima coluna é um item específico, uma palavra específica associada a essa categoria. E depois eu tenho três critérios de busca que estão ligados a. Por exemplo, se eu quero que ele procure a palavra exata, se eu quero que ele respeite o formato, ou seja, da palavra com letras maiúsculas e minúsculas.

00:42:35:07 E finalmente, se eu quero que ele procure a palavra a partir do seu prefixo, a partir da raiz da palavra, então palavras. No caso aqui que ele procura alegre o começo de palavra, ele poderia procurar alegria.

00:42:45:27 Então eu vou selecionar rapidamente essas opções.

00:43:26:10 Para poder ter mais mais resultados associados a minha busca é o que eu vou fazer é ir até a ferramenta de Make Dictionary, que é o visor da matriz de palavras. Com o dicionário criado, eu vou selecionar essa opção Buscar elementos do dicionário previamente selecionado no grupo de documentos do Twitter. Então aqui eu vou colocar documentos ativos e aqui em colunas ou documentos.

00:44:00:05 Então, nesse sentido, essa matriz vai ser bem larga, pois nas colunas eles tem todos esses documentos associados a essa informação. Clique em OK. E o que vamos obter aqui é uma tabela com todas essas palavras associadas que nós queremos explorar de forma mais lenta para ver que informação pode ser relevante. No começo, vemos que aparece vazia, mas precisamos identificar a informação que pode ser interessante para nós.

00:44:18:05 Então eu posso inicialmente agrupar as categorias aqui para que ele me mostre de uma forma mais genérica os termos. E aqui eu vou mudar a visualização para ver as frequências associadas. Então aqui, numa visualização bem rápida.

00:44:40:13 Podemos ver que prevalecem as palavras associadas a categoria negativa do que as que estão associadas a categoria positiva. Nesse caso eu posso querer auto codificá las em conjunto ou de forma isolada.

00:44:56:18 Então, se eu quero focar numa palavra específica, por exemplo, aqui, aqui, nesse caso, vemos que a maioria das palavras estão associadas a termos só.

00:45:18:16 Então eu vou fazer isso agora com a totalidade das palavras associadas a negativo ou clico duas vezes aqui em soma e aqui eu vou recuperar os 14 comentários associados a essa coleção de palavras que eu criei. Eu posso ler um por um.

00:45:44:26 Para ver de fato se essa informação que eu quero codificar para análise posterior ou eliminar se não é o caso clicando aqui. Como do lado esquerdo e depois eu vou usar essa opção aqui. Alta Codificar os resultados no código existente. Aqui se abre uma janela.

00:45:50:03 Que nos permite.

00:45:56:22 Selecionar o que nós queremos codificar. Então aqui.

00:46:42:15 Eu posso colocar o número de palavras antes que eu quero que codifique o número de palavras depois, para que ele não codifique o código isolado. Mas no contexto. Então ele codificou 13 segmentos, pois eu eliminei um. Esse minimizamos essa informação. Nós vamos ver que a auto codificação foi feita naturalmente. Eu não sei por que não está aparecendo aqui o código, só o momento.

00:46:52:11 Neste foi revisado.

00:46:58:18 Pensamentos negativos ao nos auto codificar com o novo código.

00:47:40:00 Em duas palavras antes, duas, depois Ok. 14 Segmentos codificados. Ok, agora apareceu. Eu não sei o que eu fiz de errado no primeiro da primeira vez, mas aqui nós temos os 14 codificados e como vocês podem ver, ele acrescentou duas palavras antes e depois. Nesse caso, seria triste. Aqui só esse comentário deveria ser excluído só, pois ele não estava associado a um sentimento negativo, mas a outro tipo de comentário.

00:48:11:17 Bom, isso me permite filtrar essa informação para análise posterior e também. Para entender que tipo de reações representa esse tipo de comunicação realizada na rede social. Então era isso que eu gostaria de compartir, ou seja, sobre uma pequena introdução sobre a grande quantidade de ferramentas que o Marcos que detém para importação de informação massiva a partir de sites e redes sociais.

00:48:36:07 Claro que tem muitas mais ferramentas. As que eu mostrei são ferramentas que vocês já devem identificar. Podem ser um pouco mais úteis para análise de vocês e certamente pode apoiar esse processo de pesquisa que vocês estão fazendo também. Muito obrigada!

00:49:06:21 Dani, muito obrigada por toda a informação que você compartilhou no dia de hoje eu gostaria de compartilhar algumas perguntas que os participantes mandaram via chat agora. Certamente você já respondeu ao longo da apresentação, mas gostaríamos de bom que você desse a sua resposta de uma forma um pouco mais concreta. Então a primeira pergunta é de Juan Carlos. Bom dia!

00:49:20:26 Hoje em dia os buscadores e as redes são muito personalizadas. Eu tenho uma grande dúvida com web coleta será possível obter a informação das redes sociais em seu conjunto de forma personalizada?

00:49:36:21 Então, eu acho que eles estava falando sobre capturar informação de redes sociais. Como o Twitter te toca através da web coleta. Mas eu não sei se eu entendi bem a pergunta. Ok?

00:49:43:09 Muito obrigada, Sabrina. Então, bem.

00:50:15:06 Eu não sei quando o Juan Carlos fez a sua pergunta. Talvez foi no momento inicial da apresentação. O Habbo Collector está pensando para está pensado para. A recompilação transparente que nós vemos no site. Como já dizia, tem algumas limitações, como por exemplo as políticas de privacidade, de informação e também de direitos do autor, que fazem com que algumas das informações ele não possa recuperar.

00:50:32:26 E por isso que essas outras leituras de captura massiva da informação podem ser mais úteis para capturar informação, desde o YouTube ou de outras redes sociais. Eu vou mostrar um exemplo aqui.

00:50:41:26 Se utilizar o seu Web Collector para capturar a informação.

00:51:16:22 Eu, por exemplo, não vejo nada aqui nessa vista prévia. E aqui ele me diz que ele não pode extrair o artigo, pois não é o tipo de informação para a qual a ferramenta está foi projetada, então ele está. Ela está mais pensada para a informação textual e gráfica. Mais de sites diretamente e não de redes sociais. Certo? Obrigada Dani pela resposta e uma última pergunta.

00:51:30:00 Soares e Juan Carlos É possível fazer linhas de tempo ou análises baseadas em períodos de tempo no que diz respeito à tendência de palavras.

00:52:13:24 Sem a tendência de palavras. Ela nos permite ter um eixo horizontal nos nossos documentos e no eixo vertical a frequência com a qual essas palavras que buscamos aparecem. Então, por exemplo, se nós temos um conjunto de documentos num ranking de tempo, por exemplo, os relatórios publicados por tal entidade entre o ano 2008, ano 2010, no eixo horizontal, nós vamos ter esses documentos e as linhas resultam antes vão ser sobre os fluxos dessa frequência ao longo desse período de tempo.

00:52:29:29 Eu não vou fazer esse exercício agora. Não vou exemplificar isso, pois não é exatamente essa ferramenta que eu uso para fazer isso. Mas eu não sei se a minha resposta foi clara nesse sentido.

00:52:45:01 Sim, é viável fazer esse tipo de análise como Marcos quer dar, extraindo esse metadado estratégico do tempo para fazer uma seleção específica.

00:53:18:24 Bem, por hoje terminamos essa seção. Gostaria de te agradecer mais uma vez, Dani. E mais uma vez eu gostaria de repetir o convite que foi feito no início da seção sobre o curso ministrado pela Daniela e a nossa colega Mariana Lima Bandeira, que estará conosco nesse acompanhando esse processo de capacitação. Já citei algumas perguntas aqui. Nós não respondemos aqui, vocês podem responder a pesquisa que nós estamos compartilhando na tela.

00:53:40:20 Então Dani, muito obrigada para nós foi um prazer estar na tua apresentação e esperamos nos ver em breve. Muito obrigada a todos pela assistência. Obrigado Alice pelo apoio. Para obter mais informações sobre o software ou tópicos relacionados. Não hesite em entrar em contato no e-mail. Em Treinamentos arroba Safra Shop Ponta com.