This paper was presented at the Global Investigative Journalism Conference in October 2013 in Rio De Janeiro.
Talking to an API: An Explanatory Study on Social TV
By Márcio Carneiro dos Santos
Abstract (translated)
This paper discusses how the use of customized access to information stored on social media platforms through the phenomenon of using social networks in parallel to consumption of TV software tools, constitutes what some authors call the “backchannel”, a secondary space of content production and discussion of the programs being watched synchronously to the issue, which looks similar to what is known in journalism as the organizing forces of criteria for newsworthiness. It explorers the techniques of data mining by the custom tool Social Tracker, developed in Python, to collect data on the problem, considering that, due to the large amount of information generated in this environment, it is increasingly difficult to do this manually.
CONVERSANDO COM UMA API – UM ESTUDO EXPLORATÓRIO SOBRE TV SOCIAL
Márcio Carneiro dos Santos[1]
RESUMO
Discute-se a utilização de ferramentas de software customizadas para o acesso à informação arquivada nas plataformas de mídias sociais através do fenômeno do uso de redes sociais em paralelo ao consumo de TV, constituindo o que alguns autores chamam de “backchannel“, um espaço secundário da produção de conteúdo e discussão sobre os programas que estão sendo assistidos de forma síncrona à sua emissão e procurando nele forças organizadoras semelhantes às que conhecemos no jornalismo como critérios de noticiabilidade. São exploradas as técnicas de mineração de dados pela ferramenta personalizada Social Tracker, desenvolvida na linguagem Python, para coletar dados sobre o problema, considerando-se que, devido à grande quantidade de informações geradas neste ambiente, é cada vez mais difícil fazer isso manualmente.
Palavras-Chave: TV Social; Mineração de Dados; Twitter; Noticiabilidade; Python
1. INVESTIGAÇÃO EM PLATAFORMAS SOCIAIS:
A crescente utilização de plataformas sociais tem transformado esses ambientes em grandes repositórios de conteúdo que pode ser explorado para atividades jornalísticas diversas, incluindo ai investigação e coleta de dados.
Para tanto, o conhecimento específico sobre o funcionamento desses serviços, bem como o desenvolvimento de ferramentas customizadas através de programação tornaram-se possibilidades novas a disposição do profissional de jornalismo; apesar do estranhamento que tais habilidades possam causar por serem, até então, originalmente pertencentes a áreas de conhecimento muito distantes da Comunicação.
Mesmo assim, fica cada vez mais claro que o investimento em técnicas de mineração de dados (data mining) pode ser um diferencial importante, principalmente para os que se dedicam ao Jornalismo Investigativo.
O presente estudo exploratório parte da premissa de que ao publicar conteúdo em plataformas de mídias sociais[2], e mais especificamente no Twitter, foco desse texto, cada usuário de certa forma torna-se alguém que tem a intenção de informar os outros (no caso sua rede de seguidores) sobre seus pensamentos, dados, opiniões ou sentimentos, fornecendo um relato particular de tudo o que acha conveniente compartilhar com as pessoas com quem se relaciona, seja sobre si mesmo ou qualquer aspecto do mundo que o cerca.
Se o fato de reportar aos seus seguidores o que vê , sabe, pensa ou lhe interessa particularmente dizer, por motivações profissionais ou pessoais, faz desse usuário um emissor, seria possível imaginar que o tweet, o conteúdo veiculado por ele, se transformaria também numa espécie de notícia direcionada a um público que, em tese, através da relação estabelecida entre seguido e seguidores, tem interesse naquela fonte a quem decidiu dedicar atenção.
Para alguns autores a definição sobre o que é notícia se remete à esfera da recepção já que “a essência da notícia é a capacidade de comentário que um fato tenha. Se um fato suscita comentários, é notícia. Se não os suscita, não é notícia, ainda que chegue a ser impresso (Gomis, 1991, p.53)”.
A primeira pergunta a fazer seria se a clássica definição de notícia, como algo que tem potencial interesse público, a partir de critérios que vários autores chamam de valores notícia ou de noticiabilidade, poderia ser redimensionada para o ambiente digital das mídias sociais e das redes de relacionamento, interesse e fluxos de informação que ali se estabelecem.
Wolf (1999) relaciona os valores da notícia às convenções profissionais que tentam responder à pergunta sobre que acontecimentos ou fatos mereceriam ser publicados. Kunczik (2002) segue linha semelhante ao propor que tais valores são suposições intuitivas dos jornalistas sobre aquilo que interessa a determinado público, com força suficiente para chamar sua atenção.
Sobre o tema Moreira afirma que:
Analisando a bibliografia, observamos que os autores tratam indiferenciadamente os critérios de noticiabilidade e os valores-notícia. Entretanto, alguns tendem a usar o termo ‘valor notícia’ ao se referir aos atributos dos fatos. Já o termo ‘critérios’ de noticiabilidade tende a ser usado quando querem fazer referência não só aos fatos como também às circunstâncias em que eles são percebidos e selecionados (Moreira, 2006, p.38).
No clássico estudo de Galtung e Mari Ruge, datado de 1965, a partir da presença de notícias estrangeiras em jornais noruegueses, os autores indicam cerca de 12 elementos que transformariam algo em notícia. Ente eles alguns que, de certa forma, são frequentes na maioria das listas propostas por aqueles que discutiram a questão, inclusive bem antes do século XX[3]: a amplitude, que considera que o número de pessoas envolvidas aumenta o interesse pelo fato; a negatividade, que traduz a máxima do “quanto pior, melhor” e o caráter inesperado que não precisa de maiores explicações.
É interessante observar que se pensarmos no jornalismo tradicional como um sistema de relações e agentes que estão interligados por fluxos comunicacionais, relações de poder e conceitos que se sustentam mutuamente, tais como notícia, jornalista, público, veículo de comunicação e critérios de noticiabilidade, percebe-se como seria possível transpor esse sistema para o ambiente das mídias sociais, desde que conseguíssemos abstrair desses conceitos o fato de terem sido originalmente pensados e definidos em função dos veículos de massa, analógicos e baseados num modelo de broadcast (transmissão ampla) onde o poder da emissão se concentra em um único (ou poucos) polo(s).
A informação que consumimos tem uma estrutura similar à das redes: essas estruturas também tem se tornado mais complexas, como um terreno com alguns poucos detentores de informação de alta qualidade (editores, veículos de comunicação e a academia) que se tornou povoado por um conjunto de fontes de informação com uma grande variedade de perspectivas, graus de confiança e motivações. Entender uma peça de informação neste ambiente depende da compreensão dos caminhos que a sustentam e das suas relações com outras peças de informação dentro de uma grande rede de conexões[4] (Easley , Kleinberg, 2010, p.1).
Feitas essas considerações, podemos começar a ver o Twitter como um sistema de emissão de notícias compartilhadas através de canais customizados por relações de atenção e interesse e ai começar a perguntar, especificamente para esse sistema: seria possível identificar aqui algo semelhante aos valores notícia que conhecemos nos livros de Jornalismo? Que tipo de características ou padrões seriam encontrados para justificar aqui a existência ou a vontade de postar determinado conteúdo?
2. MODELAGEM DO PROBLEMA
A princípio por tratar-se de um sistema onde não são poucos emissores e sim uma enorme quantidade deles, cada qual com intenções e características diferentes, uma resposta bastante plausível seria dizer que há tantos critérios quando atores nesse ambiente, representando uma diversidade enorme e proporcionalmente difícil de identificar ou catalogar.
À nossa observação iremos acrescentar portanto um tipo de condição que de certa forma reduz o leque de diversidade possível relacionada ao problema, mesmo que ainda mantendo enorme variedade.
Se nos focarmos na produção de conteúdo no Twitter motivada pela observação de determinado evento ou narrativa que é transmitido pela TV, de forma síncrona para todos os possíveis emissores interessados nela, posicionamos esse autor mais ainda como uma espécie de repórter, que traduz o que vê, naquele programa ou transmissão, para seu público particular.
O recorte na situação de emissão nos permite focar num tipo específico de temática ou, nos termos do Twitter, de trend. Feito isso, ainda que em caráter eminentemente exploratório, decidimos utilizar uma métrica, a do número de Tweets por minuto, como uma espécie de termômetro para identificar que tipo de situação, durante a transmissão daquele programa de TV, gera maior ou menor intensidade de comentários e assim tentar por associação perceber que condições aparentemente despertaram a maior atenção dos nossos “jornalistas”, incentivando-os a publicar e fazer seus posts, ou seja, que critérios são associados aos fatos para motivá-los a escrever sobre eles.
Esse caminho nos leva ao recente campo que foi denominado de TV Social ou Social TV, bem como a técnicas e ferramentas, conhecidas como de mineração de dados (data minning) para o levantamento e processamento automatizado de dados principalmente em situações complexas onde a captação manual mostra-se inadequada.
3. TV SOCIAL
Pretendemos discutir o fenômeno da utilização das redes sociais em paralelo ao consumo de TV, constituindo o que alguns autores como Proulx e Shepatin (2012) chamam de “backchannel” (canal de fundo), ou seja, um canal secundário de produção de conteúdo e discussão sobre os programas que estão sendo assistidos de forma síncrona à sua emissão, formando o que propomos chamar aqui de nuvem de sentido.
A conversação online sobre um determinado programa acontece antes, durante e depois que ele vai ao ar. O canal de fundo, entretanto, é definido como a conversação em tempo real que está acontecendo através das mídias sociais durante a sua transmissão (Proulx, Shepatin, 2012, p.11).
A ideia de nuvem vem do termo cloud computing utilizado no jargão da internet para descrever o conjunto de servidores e infraestrutura de rede que possibilita a execução de programas e aplicações de internet, bem como o arquivamento de informação, de forma descentralizada e não no computador do usuário.
O conceito de TV Social ainda é impreciso. Harboe (2011, p.1) fala sobre uma “combinação de tecnologias que permitem experiências sociais ao redor do conteúdo da TV”[5]. Johns (2012, p.333), apesar de não usar diretamente o termo, faz referência à “visualização de duas telas[6] com o uso de redes sociais para criar um canal comunicacional de fundo em tempo real entre os espectadores dos programas de televisão[7]”, identificando essa prática como uma atividade distinta entre as possíveis ações dos fãs no ambiente online. Evangelia (2011, p.1) lembra que “o conceito de TV Social veio à tona nos últimos anos como a fase seguinte da TV Digital Interativa (IDTV), como sua evolução, a partir de um meio que permite a participação ativa dos espectadores para seu engajamento e expressão pessoal.[8]” Já Proulx e Shepatin (2012, p.13) definem Social TV como “a convergência entre televisão e mídias sociais”[9].
4. TWITTER E TRANSMISSÕES AO VIVO
A partir da classificação estabelecida por Hansen, Sheiderman e Smith (2011, pos. 771) para as mídias sociais, definidas por eles como “o conjunto de ferramentas online que dão suporte a interações sociais entre seus usuários”, o Twitter está na categoria Blogs[10] e Podcasts[11] e na subcategoria “Microblogs e Fluxos de Atividades”.
Parecido com os blogs tradicionais devido ao seu foco em publicações recentes, difere deles porque seus posts, chamados de tweets, são restritos a 140 caracteres de texto. O Twitter recupera a ideia de acompanhar o fluxo das postagens através da subscrição como nos blogs a partir da possibilidade de “seguir” um outro usuário. Um canal personalizado de determinado usuário mostra os tweets mais recentes de todos os indivíduos que ele está seguindo, criando um fluxo de pequenos pedaços de informação (Hansen,Sheidermann,Smith,2011, e-book pos.1210).
Além da ideia de seguir alguém (follow), o usuário do Twitter também pode ser seguido e trabalha com um conjunto de possibilidades utilizadas para organizar o ambiente da comunicação tais como hashtags[12], retweets[13], réplicas[14], menções[15], trends[16] e mensagens diretas[17] entre outras.
Para as pesquisas sobre TV Social utilizando o Twitter como referência, os números têm indicado que os maiores picos de interação acontecem a partir do comentário sobre transmissões ao vivo ou, quando pré-gravadas, inéditas (sem veiculação anterior).
Números do balanço do Twitter no Brasil em 2012 indicam que entre os 60 picos repentinos de interesse no ano (top trends) a categoria entretenimento recebeu aproximadamente 28% do total, esportes, 13%, e política, em torno de 9%. (Twitter Blog, 2012).
5. FERRAMENTA SOCIAL TRACKER E COLETA DE DADOS DE EVENTOS NACIONAIS
Uma API – Application Programming Interface (Interface de Programação de Aplicações) é o conjunto de rotinas, padrões e instruções de programação que permite que os desenvolvedores criem aplicações que possam acessar determinado serviço na internet. O exame dessa questão está além dos limites desse texto mas o principal é saber que no caso do Twitter, através da sua API[18], é possível criar aplicações que possam acessar os computadores que mantém o serviço e assim coletar informações diversas sobre o fluxo de conteúdo que é gerado pelas pessoas que estão conectadas a ele.
Em especial, a API do Twitter e a política de privacidade desse serviço são bastante abertas. Hoje existem centenas de aplicações que se “alimentam” das informações geradas nele, incluindo ai as mais simples como buscas (search) de trends, informações sobre os usuários e muitas outras.
Uma lista básica dos principais recursos disponibilizados pela API do Twitter inclui também, além das citadas acima, a recuperação de mensagens diretas ( direct messages – DM) , amigos e seguidores ( friends , followers), sugestões de usuários ( suggested users), favoritos (favorites), listas (lists), buscas salvas ( saved searches) , lugares e dados geográficos (places e geo), relatório de mensagens automáticas ou indesejáveis (spam reporting) , autenticação (Oauth – Open Authentication) e ajuda ( help).
Na atual versão da API (1.1) há cerca de 100 tipos de requisições que podem ser acessadas nos grupos citados que permitem um amplo espectro de coleta de informações.
Nas pesquisas relacionadas à TV Social com abordagem quantitativa é fundamental a capacidade de coletar quantidades de mensagens relativamente grandes e depois conseguir processá-las também de alguma forma automatizada. A partir dessa constatação foi desenvolvida a ferramenta ST capaz de fazer consulta à API do Twitter através das diversas modalidades por ela permitidas.
Figura 1. Print de uma das telas da ferramenta ST – Fonte: LABCOM
(no image)
Figura 2. Imagem da resposta da API do Twitter recuperada por ST
(no image)
See: http://www.labcomufma.com/socialtv.htm
A vantagem de uma ferramenta desenvolvida de forma customizada é que ela normalmente permite um maior conjunto de possibilidades de coleta e manipulação de dados que a maioria das aplicações disponíveis. É preciso usar várias delas para conseguir o mesmo resultado. As ferramentas prontas obviamente tem uma interface gráfica mais trabalhada, entretanto, para a pesquisa acadêmica, o material coletado é o que importa.
6. ST E A MEDIÇÃO DA ATIVIDADE SOCIAL NAS TRANSMISSÕES DE NOTICIÁRIO E DO CARNAVAL
6.1 Metodologia
Foram escolhidas duas modalidades de transmissão. A primeira categoria, a partir do noticiário sobre um tema de grande repercussão e a segunda, a partir da transmissão ao vivo de um evento também de grande interesse, no caso, o desfile das escolas de Samba do Rio de Janeiro.
A medição a partir do noticiário aconteceu no dia 27 de janeiro de 2013, dia do incêndio de uma casa de shows em Santa Maria no Rio Grande do Sul, que teve intensa cobertura da mídia. Acompanhamos a cobertura da Rede Globo, rede de maior audiência nacional, que iniciou-se de maneira mais articulada a partir do programa Esporte Espetacular onde a partir do estúdio os apresentadores esportivos tiverem que assumir o contato e as chamadas dos correspondentes na região da tragédia.
A segunda medição aconteceu no início das transmissões do desfile das Escolas de Samba do Rio de Janeiro, nos dias 10 e 11 de fevereiro, acompanhando os desfiles do Salgueiro e da Unidos da Tijuca no primeiro dia e da Mangueira no segundo dia. A opção pelas primeiras escolas da transmissão deve-se ao fato de que, a partir do momento que avançamos pela transmissão durante a madrugada, o número de telespectadores vai diminuindo e consequentemente o número de tweets sobre o tema.
7. RESULTADOS E CONSIDERAÇÕES FINAIS
Os dados coletados através de fontes secundárias bem como os resultados dessas medições estão publicados numa tabela no site do LABCOM. (http://www.labcomufma.com/socialtv.htm) .
No caso do acidente de Santa Maria foi observado um crescente interesse sobre o tema no Twitter à medida que a cobertura dentro do programa Esporte Espetacular foi acontecendo. É obvio que outros programas em outras emissoras também ajudaram nesse fato. As medições iniciais começaram indicando um fluxo de 41 tweets por minuto, número que foi crescendo para alcançar um pico de 174 ao final do programa.
Nas medições da noite, durante o programa Fantástico, apesar de já se terem passado mais de 12 horas do início da cobertura da manhã, a intensidade do interesse foi diluída, com os fluxos variando em torno de 40 TPMs um pouco antes e depois da exibição das matérias sobre o acidente.
É impossível afirmar com certeza o que levou a essa redução. É fato que durante o programa da manhã havia a novidade da matéria, as pessoas estavam acordando no domingo e sendo pegas de surpresa com as informações sobre o incêndio. Havia o choque inicial sobre a dimensão da tragédia que foi sendo delineada ao longo da cobertura com números e detalhes cada vez mais impactantes, bem como a intensidade das referências na programação ao fato, constituindo-se em algo bastante parecido com uma transmissão ao vivo sobre o evento, já que praticamente toda a duração do programa foi dedicada à cobertura de Santa Maria. Novidade, percepção crescente da gravidade da situação e intensidade do número de referências ao evento talvez possam explicar o reflexo no Twitter.
As transmissões da noite tinham uma situação distinta. O fato já tinha sido amplamente divulgado por todos os canais e as pessoas de forma geral já conheciam a extensão dos danos causados. A saturação sobre o tema amplamente explorado durante todo o dia por todos os veículos de informação e a diluição da cobertura, agora já intercalada com outros assuntos, já não reforçavam a percepção das três características apontadas no parágrafo anterior. São hipóteses apenas que precisam ser mais aprofundadas.
Já na transmissão do Carnaval feita pela Rede Globo, os números chegaram a 200 TPMs com cerca de 1 hora após o início do desfile do Salgueiro (a primeira escola, não do desfile, mas a aparecer na cobertura da emissora), no primeiro dia das transmissões.
Esses números mais que dobraram (451 TPMs) após o início do desfile da Unidos da Tijuca, conhecida pela utilização de muita criatividade em suas comissões de frente e carros alegóricos. As dificuldades enfrentadas pela escola, que teve carro quebrado, princípio de incêndio e integrante passando mal, tudo isso durante o desfile, aparentemente se refletiram na intensidade dos comentários do Twitter que chegaram a um pico de 684 TPMs ao final da apresentação.
O mesmo fenômeno (a relação das dificuldades enfrentadas pela escola durante o seu desfile e o crescimento do fluxo de mensagens do Twitter) foi constatado também no segundo dia durante o desfile da Mangueira. Com uma hora de transmissão, as medições obtidas usando ST chegavam a 683 TPMs. Entretanto nos minutos finais do desfile ficou claro que a escola estava com dificuldades para terminar sua apresentação no tempo estipulado, o que ocasionaria perda de pontos na avaliação dos jurados e consequentemente diminuição das chances de título. A transmissão começou a enfatizar fortemente esse problema e o fluxo do Twitter quase que instantaneamente começou a subir com as pessoas comentando justamente essa situação. O pico medido ficou em 1356 TPMs, bem acima da média do dia anterior.
A recente associação entre Twitter e Nielsen para a criação de um novo conjunto de métricas de audiência na TV também baseada nos comentários do Twitter indica que a TV Social já conseguiu também bastante atenção do mercado e que novos formatos e modalidades híbridas de utilização e consumo do conteúdo da TV estão por vir.
Os dados coletados não foram suficientes para determinar uma correlação efetiva entre os eventos e as características que denominamos de critérios de noticiabilidade, entretanto, demonstraram um potencial para futuras investigações considerando que aparentemente, itens como amplitude, negatividade e caráter inesperado geraram alterações na métrica de tweets por minuto, indicando um crescimento no interesse em postar conteúdo quando esses aspectos se tornaram mais evidentes principalmente em termos do segundo e terceiro critérios.
Em relação ao primeiro, no caso de Santa Maria, a amplitude pode ser traduzida no impacto que o evento causou a toda uma cidade e indiretamente, devido ao sofrimento dos envolvidos, a todo o país que acompanhou consternado o desenrolar dos fatos noticiado com destaque em todos os veículos. No caso do Carnaval, além do envolvimento emocional entre os inúmeros torcedores de cada escola, a amplitude foi percebida pela importância cultural da festa em todo o país, amplificada pela transmissão ao vivo do desfile, ponto alto do evento.
Note on the Author
Márcio Carneiro is a professor of Social Communication UFMA in journalism in digital networks and a coordinator of Media Convergence – LABCO.
REFERÊNCIAS
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[1] Doutorando do programa de Tecnologias da Inteligência e Design Digital da PUC-SP. Mestre em Comunicação pela UAM- SP. MBA em Marketing pelo ISAN-FGV-Rio. Graduado em Jornalismo pela UFMA. Professor do DCS /UFMA na área de Jornalismo em Redes Digitais. Coordenador do LABCOM ( www.labcomufma.com ) . Email: mcszen@gmail.com .
[2] “Ferramentas online que dão suporte à interação social entre usuários” (Hansen, Shneiderman, Smith, 2011, p.30). Social media refers to a set of online tools that supports interaction between users. Tradução nossa.
[3] Segundo Moreira (2006, p.41) já em 1690, Tobias Peucer, autor da primeira tese sobre jornalismo, já indicava como tipos de fatos que mereciam ser lembrados e conhecidos “ os prodígios estranhos, as monstruosidades, obras ou produtos maravilhosos ou excepcionais da natureza e da arte, inundações ou tempestades terríveis.”
[4] Tradução nossa – The information we consume has a similarly networked structure: these structures too have grown in complexity, as a landscape with a few purveyors of high-quality information (publishers, news organizations, the academy) has become crowded with an array of information sources of wildly varying perspectives, reliabilities, and motivating intentions. Understanding any one piece of information in this environment depends on understanding the way it is endorsed by and refers to other pieces of information within a large network of links.
[5] “Social television, a combination of technologies that enable social experiences around TV content…” – Tradução do autor
[6] “Two-screen veiwing”
[7] “Use of social networks to create a real-time backchannel of communication among viewers of television programs …” – Tradução do autor
[8] “The concept of Social TV has come forward over the last years as the next phase of Interactive Digital TV (IDTV) in its evolution from a medium that promotes the viewers’ active participation to one that aims to their engagement and self-expression.” – Tradução do autor.
[9] “… the convergence of television and social media.” – Tradução do autor
[10] Forma especial de página na internet caracterizando-se por uma forma de baixo custo para publicação de conteúdo digital apresentado como uma série de mensagens de texto, chamadas de “posts” em ordem cronológica reversa.
[11] Publicação na internet parecida com o blog com a diferença fundamental de, ao invés do texto, utilizar arquivos de som para o registro das mensagens.
[12] Palavra chave que serve como uma espécie de rótulo (tag) para marcar conteúdos sobre um mesmo assunto ou tópico.
[13] Forma utilizada com o termo “RT” iniciando a mensagem e indicando sua origem a partir de outro usuário que é replicada através do retweet por ser considerada interessante por aquele que a “retuitou”.
[14] Forma de se referir a um outro usuário, indicando uma conversação específica com ele, representada a partir da inserção do caractere “@” antes do seu nome.( Ex: @mcszen ). É uma forma de indicar, dentro do fluxo público que contém várias mensagens, de que aquela mensagem, especificamente , se direciona a alguém. Também chamada de marca de endereçamento.
[15] Forma de citar determinado usuário na mensagem sem necessariamente estar dialogando com ele naquele momento. Também representada com o caractere “@” antes do nome do usuário mas não colocada no início da mensagem , o que caracterizaria uma réplica (reply).
[16] Tópicos sobre os quais há grande interesse ou conversação no fluxo de mensagens do Twitter. Os trends podem ser identificados por região geográfica o que ajuda a conhecer os temas de maior atenção no Twitter em determinado momento e em determinada área.
[17] Mensagem direcionada especificamente para outro usuário fora do fluxo geral de mensagens.