Medindo o Impacto das Mensagens nas Redes Sociais
Um novo método pra avaliar a eficácia das mensagens nas redes sociais.
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Índice
- O Desafio de Medir o Impacto
- Abordagens Anteriores pra Medir Influência
- Uma Nova Maneira de Medir o Eco nas Redes Sociais
- Metodologia: Coletando Dados
- Entendendo a Similaridade Textual
- Definindo Métricas pra Análise
- Testando as Métricas
- Interpretando os Resultados
- Recomendações pra Mensagens Futuras
- Conclusão
- Fonte original
As redes sociais mudaram a forma como a informação é compartilhada e discutida. Muita gente, empresas e organizações usam isso pra espalhar suas Mensagens e influenciar a opinião pública. Mas, medir quão eficazes essas mensagens são pode ser complicado por causa do tanto de conteúdo que tem online. Esse artigo analisa um novo método pra avaliar como mensagens estratégicas nas redes sociais se saem ao olhar pras semelhanças com discussões online.
O Desafio de Medir o Impacto
Discussões online podem cobrir vários tópicos, e muitos criadores produzem mensagens específicas pra mudar opiniões. Mas, com tanta coisa disponível, é difícil medir o impacto de uma única mensagem. Métodos tradicionais costumam usar pesquisas. Enquanto as pesquisas podem dar controle sobre a exposição às mensagens, elas não conseguem captar todas as interações online e fatores externos. Além disso, podem ser afetadas por preconceitos, especialmente em ambientes polarizados.
A mídia digital tá crescendo rápido, tornando mais difícil analisar as tendências de comunicação. O volume de conteúdo online exige métodos mais avançados. Alguns pesquisadores tentaram usar aprendizado de máquina pra entender e medir a influência de campanhas nas redes sociais. Contudo, essa área continua sendo complexa, e os estudos frequentemente encontram dificuldades por causa de definições confusas de influência e do desafio de coletar dados completos.
Abordagens Anteriores pra Medir Influência
Muitos estudos focaram em entender como a informação se espalha online. Algumas dessas tentativas tentam prever quanta atenção uma mensagem vai receber em vez de se vai ser bem-sucedida. Os pesquisadores costumam olhar pra metadados de usuários ou hábitos de postagem pra descobrir a influência, mas muitas tentativas enfrentam definições vagas e conjuntos de dados incompletos.
Alguns trabalhos conseguiram estimar como diferentes contextos de conversa influenciam a atenção. Ao examinar como as palavras aparecem juntas nos textos, alguns estudiosos conseguiram mostrar mudanças de concordância depois de compartilhar artigos importantes. Mas esses métodos podem ser limitados. Por exemplo, eles podem não captar o significado completo quando dois textos têm vocabulários diferentes, mas compartilham uma mensagem similar.
Uma Nova Maneira de Medir o Eco nas Redes Sociais
Esse artigo apresenta uma nova estrutura pra entender como mensagens estratégicas são recebidas nas redes sociais. Ao focar nas semelhanças de significado entre diferentes textos, esse método oferece uma forma mais confiável de avaliar mensagens online. Os pesquisadores reuniram comunicados de imprensa de dez organizações ambientais e analisaram Tweets relacionados pra ver como essas mensagens influenciaram discussões sobre mudanças climáticas.
A nova abordagem destaca que mensagens podem ter efeitos variados dependendo do contexto. O estudo descobriu que algumas mensagens ganharam muita força nas redes sociais, enquanto outras não tiveram impacto. Essa variação pede um entendimento mais sutil de como a comunicação pode impactar o Discurso Público.
Metodologia: Coletando Dados
Pra testar o novo método, os pesquisadores coletaram comunicados de imprensa de dez grandes organizações ambientais e tweets relacionados durante dois anos. As organizações escolhidas tinham um número significativo de seguidores no Twitter. Eles coletaram milhares de comunicados de imprensa e tweets mencionando mudanças climáticas.
Ao categorizar e organizar essa quantidade imensa de dados, eles conseguiram analisar como as mensagens liberadas se alinhavam com discussões que estavam rolando no Twitter. O objetivo era descobrir padrões visíveis de interação e engajamento relacionados às similaridades textuais entre comunicados e tweets.
Entendendo a Similaridade Textual
Pra medir quão semelhantes dois textos são, os pesquisadores podem usar análise manual. Porém, dado o volume de textos, esse método tem suas limitações. Ao invés disso, os pesquisadores confiaram em um modelo de inteligência artificial treinado pra analisar o conteúdo textual. Esse modelo quebra sentenças em formas matemáticas que permitem comparações fáceis.
Usando uma técnica específica chamada incorporação de texto, o modelo ajuda a identificar como diferentes peças de conteúdo estão relacionadas em significado. Ao examinar as relações entre os textos, os pesquisadores estabeleceram um método pra quantificar o impacto de um comunicado com base em quantos tweets ecoaram sua mensagem.
Definindo Métricas pra Análise
Duas métricas principais foram introduzidas pra avaliar a eficácia das mensagens. A primeira métrica mede a mudança absoluta em quantos tweets ecoaram o comunicado de imprensa. Ela considera o número médio de tweets similares antes e depois da data de lançamento.
A segunda métrica normaliza essa mudança em relação à quantidade total de atividade no Twitter. Ela leva em conta o total de tweets num determinado dia pra dar uma visão mais clara do impacto do comunicado em relação às discussões em andamento.
Usando ambas as métricas, os pesquisadores buscavam criar uma perspectiva mais equilibrada sobre como as mensagens são recebidas online. Essa abordagem dupla permite melhores insights sobre a eficácia das comunicações estratégicas.
Testando as Métricas
Os pesquisadores testaram suas novas métricas nos dados coletados pra ver como elas se saíram. Os achados gerais mostraram que muitos comunicados de imprensa tiveram pouca ou nenhuma influência na conversa do Twitter sobre mudanças climáticas. Mas, algumas mensagens se destacaram, gerando milhares de tweets similares em resposta.
Os resultados revelaram que existem períodos em que certos comunicados de imprensa ressoam mais com o público. Eventos importantes, como grandes anúncios ou desastres ambientais, tende a amplificar a resposta a mensagens relevantes. Essa percepção destaca o papel do tempo e do contexto nas comunicações estratégicas.
Interpretando os Resultados
As estatísticas mostraram que uma leve maioria dos comunicados de imprensa não resultou em mudanças significativas nas discussões do Twitter. No entanto, um pequeno número de mensagens gerou considerável interesse e engajamento, indicando que enquanto a maioria das mensagens desaparece no fundo, outras podem criar ondas na conversa.
Entre as mensagens que tiveram sucesso, temas comuns incluíam respostas a notícias ambientais significativas ou eventos que capturaram a atenção do público. Os autores notaram que mensagens estratégicas bem-sucedidas estão frequentemente ligadas a acontecimentos atuais ou mudanças na opinião pública.
Recomendações pra Mensagens Futuras
Com base nas percepções da análise, os pesquisadores ofereceram várias recomendações pra quem tá criando mensagens pra serem compartilhadas nas redes sociais. As principais sugestões incluem:
- Usar um limiar de similaridade semântica de 0.7 pra determinar quais mensagens são "suficientemente similares".
- Escolher um período de sete dias antes de um lançamento pra capturar padrões regulares de comunicação.
- Optar por um período mais curto de três dias após o lançamento pra focar nas respostas imediatas enquanto evita muito ruído de fundo.
Seguir essas diretrizes pode ajudar a melhorar a eficácia das campanhas de mensagens estratégicas.
Conclusão
Esse novo método de medir a eficácia de mensagens estratégicas nas redes sociais oferece insights valiosos tanto pra pesquisadores quanto pra profissionais de comunicação. Ao focar em quão alinhados os textos estão em significado, ele fornece uma visão mais clara de como várias mensagens têm sucesso ou fracassam em engajar o público.
Entender a dinâmica do discurso nas redes sociais é crucial pra moldar estratégias de comunicação eficazes. Os insights obtidos através dessa pesquisa ressaltam a importância do contexto, do tempo e de como as mensagens são elaboradas. À medida que o cenário digital continua a mudar, ter ferramentas confiáveis pra avaliar a eficácia da comunicação será essencial pra guiar esforços futuros em mensagens e influência.
O trabalho apresentado neste artigo abre portas pra mais exploração sobre como mensagens são recebidas e entendidas no ecossistema em constante evolução da comunicação online. Pesquisas futuras podem construir sobre essas descobertas pra ampliar o escopo da análise e melhorar a compreensão do discurso público em várias plataformas.
Como as redes sociais continuam a desempenhar um papel fundamental em moldar discussões sobre questões críticas como mudanças climáticas, desenvolver estratégias de comunicação eficazes será essencial pra promover engajamento significativo e fomentar conversas públicas informadas.
Título: Using Semantic Similarity and Text Embedding to Measure the Social Media Echo of Strategic Communications
Resumo: Online discourse covers a wide range of topics and many actors tailor their content to impact online discussions through carefully crafted messages and targeted campaigns. Yet the scale and diversity of online media content make it difficult to evaluate the impact of a particular message. In this paper, we present a new technique that leverages semantic similarity to quantify the change in the discussion after a particular message has been published. We use a set of press releases from environmental organisations and tweets from the climate change debate to show that our novel approach reveals a heavy-tailed distribution of response in online discourse to strategic communications.
Autores: Tristan J. B. Cann, Ben Dennes, Travis Coan, Saffron O'Neill, Hywel T. P. Williams
Última atualização: 2023-03-29 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2303.16694
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.16694
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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