O consumo de conteúdos nos Media Sociais tem vindo a intensificar o debate em redor de um tipo de medição que está directamente relacionado com as características comportamentais dos utilizadores, habitualmente designado por Sentiment Analytics, ou seja, avaliar o peso de aspectos sensoriais em redor de inputs como, por exemplo, o Like, o Share e o Comment no Facebook, onde seja perceptível quantificar e medir a componente motivacional que está subjacente a cada uma destas métricas, de modo a permitir que a análise de audiências (comunidades) seja um exercício fidedigno, tendo em consideração que as redes sociais são, na prática, isso mesmo: redes de pessoas, onde o que dizem e partilham sobre o que fazem, ou gostariam de fazer, traduz o que de mais importante, na óptica das marcas, poderá significar o investimento neste tipo de plataformas.

A tentativa de resposta a este nível tem sido feita através de ferramentas do tipo Monoplataforma – especializadas numa rede em concreto (no Twitter, por exemplo), ou em Suites Aplicacionais – que permitem a integração de vários perfis de redes num dashboard comum, com o objectivo da sua monitorização em simultâneo.

Estas abordagens estão longe de serem vistas como soluções perfeitas, já que as variáveis sentimentais mais utilizadas (positiva, negativa ou neutra) são calculadas com base num sistema de classificação de keywords que pode não dispensar a validação humana numa base amostral, se quisermos ter alguma margem de confiança na geração deste tipo de dados.

Sistemas de Auscultação

O processo de construção destas keywords (configuradas inicialmente numa base de dados em função da língua de pesquisa) passa pela implementação de sistemas de auscultação, conhecidos genericamente como Listening Stations, que devem abranger frases, expressões ou simplesmente palavras avulso, sobre determinada empresa ou marca, susceptíveis de indentificar possíveis ou potenciais tendências de opinião ou de atitude, contidas num conteúdo algures partilhado através das redes (num post, comment, tweet, retweet, etc.).

Estas Listening Stations classificam posteriormente cada keywords em função das referidas variáveis sentimentais, de modo a que possam corresponder a cada uma das 3 possíveis dimensões comportamentais do utilizador. No entanto, o automatismo e a pertinência da tecnologia não são ainda suficientes para avaliar o contexto semântico do conteúdo onde cada keyword é identificada, o que associa a todo este processo uma significativa margem de enviosamento.

As regras de ordenação e disposição das palavras numa frase podem implicar erros de sintaxe, originando diferentes interpretações, pelo que facilmente se poderá perceber o impacto que este enquadramento possui quando extrapolado para um tipo de escrita totalmente informal que passou a ser típica no seio das comunidades sociais, onde cada comentário, frase ou expressão, poderá sugerir vários contextos, dependendo da motivação sentimental de cada autor, cuja avaliação cognitiva passa ao lado destas ferramentas de medição.