Descobrir como medir o impacto da mídia está se tornando cada vez mais importante. É igualmente importante mostrar isso de uma forma visualmente atraente.
Algumas semanas atrás, eu trabalhei com um colega do meu curso de mídia global, inovação e desenvolvimento econômico na Universidade de Columbia para pesquisar o impacto da mídia sobre o conflito Ucrânia-Rússia um ano após a anexação da Crimeia em 2014. Para esta tarefa, usamos algumas ferramentas para medir o impacto e apresentar os dados de uma forma visualmente atraente.
Abaixo estão algumas lições que aprendemos sobre quais ferramentas foram úteis e eficazes:
Topsy
Topsy é uma conhecida ferramenta de análise de mídia social para quantificar e analisar feeds do Twitter.
Topsy foi essencial para medir o interesse público no conflito Ucrânia-Rússia, permitindo-nos criar um gráfico que mostrou a ascensão e queda do interesse no conflito de março a abril de 2015.
O gráfico mostrou a história mais tuitada para cada dia, o que nos ajudou a determinar quais eventos despertaram o interesse do público.
Houve também uma série de limitações. Embora Topsy permita procurar no passado para encontrar tuites específicos, você só pode usar os dados dos últimos 30 dias para fazer um gráfico. Além disso, encontrar as histórias mais tuitadas só funciona para conjuntos de um determinado tamanho de dados. Portanto, não poderíamos comparar os tuites que tinham as palavras-chave "Crise na Ucrânia" com os principais tuites incluindo as palavras-chave "Crise na Crimeia" ou "Ucrânia".
NodeXL
NodeXL é uma extensão do Microsoft Excel que permite criar um visual interativo baseado em um feed de mídia social. Esta extensão é extremamente fácil de usar. Você simplesmente importa dados de uma plataforma de mídia social. (Para o meu projeto, usei Twitter.) Depois, a ferramenta cria um feed interativo que mostra como a informação é transmitida para os usuários em toda a rede, mostrando uma série interligada de "ramos" que liga esses usuários.
Esta ferramenta também permite carregar a imagem associada a uma conta no Twitter em particular para mostrar uma "rede informal" entre as diferentes agências de notícias. Mostra como a informação é transmitida de uma fonte jornalística - seja um indivíduo em particular ou uma publicação importante - para a outra.
A extensão contém uma série de outros recursos úteis, um dos quais identifica os principais distribuidores de uma determinada palavra-chave, o que nos permitiu isolar 2 por cento dos usuários principais do Twitter em nosso conjunto de dados.
Minha única queixa com NodeXL é o tempo de execução potencial da extensão. Meu parceiro e eu tivemos dificuldade em utilizar o software em nossos laptops mais velhos. Enquanto isso certamente não foi prejudicial para o nosso projeto como um todo, posso imaginar que um jornalista acostumado a trabalhar em várias coisas ao mesmo tempo pode achar inconveniente a memória considerável exigida pelo programa. Foram analisados cerca de 500 tuites, mas para usuários tentando visualizar conjuntos de dados maiores (o programa permite implementar mais de 18.000), eu recomendaria usar um computador com espaço de sobra.
Easel.ly
Easel.ly permite criar infográficos. Enquanto NodeXL ajuda a mostrar a interconectividade dos tuites entre agências de notícias, uma parcela significativa dos dados que nos foram dados pelo programa (no nosso caso, os vários países que publicaram esses tuites) não foi expressa no visual que o programa criou.
Easel.ly foi particularmente útil para este propósito. Depois de manipular os dados e isolar os feeds do Twitter por área geográfica, conseguimos visualizar os tuites por país de origem, mostrando a distribuição global da resposta da comunidade do Twitter para a crise na Ucrânia.
Para ver minha apresentação inteira (em inglês), clique aqui.
Gabriel Guzman está cobrindo as mais recentes inovações em jornalismo em todo o mundo para uma aula de mídia global, inovação e desenvolvimento econômico, um curso oferecido pela Faculdade de Assuntos Internacionais e Públicos da Universidade de Columbia.
Imagem principal sob licença CC no Flickr via Barbara Krawcowicz