A revista Info deste mês, traz matéria do jornalista Álvaro Opperman com Jure Leskovec, cientista e professor assistente de ciência da computação na Universidade de Stanford. A matéria, muito interessante, mostra a pesquisa de Leskovc em data mining sobre o comportamento dos usuários nas redes sociais, mais especificamente no Twitter e Facebook.
A pesquisa de Leskovec em linhas gerais descobriu que as amizades no Facebook não são feitas em um modelo tão aleatório como parece, e são baseadas na teoria dos seis graus de separação. Entre duas pessoas há sempre um conhecido em comum, entre 6,6 pessoas que mantêm laços de amizade.
Para chegar a uma conclusão, Jure e sua equipe analisou mais de meio bilhão de mensagens no twitter, 200 milhões de comentários no Facebook e 170 milhões de artigos em sites de notícias. O interesse da pesquisa é “entender como a informação se espalha e como as pessoas tomar decisões nas redes…”
O estudo não está finalizado de todo, mas Leskovec e equipe entendeu que existem usuários com alto poder de juntar pessoas em suas redes e são vistos pelos amigos como fontes de informação. São esses pequenos grupos que disseminam a informação nas redes. Essa informação vai sofrendo processos de mudança e encurtamento durante sua transmissão.
Essa amostra da pesquisa só reforça o que temos visto na comunicação colaborativa. Um indivíduo alpha (pessoa que primeiro adquire a informação) tem seus seguidores (os Betas) como repassadores dessa informação. Podemos atestar esse comportamento em grupos verticais no Facebook. No Orkut, esses grupos discutiam (e ainda discutem) o foco de estudo, já no Facebook, além de discutir o foco, compartilham técnicas e maneiras de fazer determinada ação.
O estudo do comportamento do consumidor, e seus resultados, irão permitir ações de marketing e campanhas cada vez mais direcionadas, e com relevância, se focados na modelagem da informação. Creio que é algo bem próximo da netnografia.
