Health Media Collaboratory: dados de mídias sociais a serviço da saúde da população


Tableau: Você poderia falar um pouco sobre o seu trabalho no Health Media Collaboratory?
Glen Szczypka, diretor-adjunto, Health Media Collaboratory: Nossa missão é fornecer dados que ajudem no bem-estar da população. Nos últimos dez anos, com os adventos da Internet e das mídias sociais, estamos expostos a telas o tempo todo.

Somos bombardeados por todo tipo de informação, o que pode nos levar a tomar decisões muito ruins para a nossa saúde. Por isso, queremos estudar os dados, organizá-los e usá-los para tornar as pessoas mais saudáveis.

Tableau: Se eu fosse um iniciante em análise de dados de mídias sociais, o que deveria ter sempre em mente? Você tem alguma dica para quem deseja trabalhar com dados de mídias sociais no Tableau?
Glen: A primeira coisa que você precisa entender é que os dados de mídias sociais são caóticos. O simples fato de você usar uma palavra-chave não garante que a resposta para a sua pergunta estará em um tweet.

É preciso ter em mente que o tweet que você está analisando é o comportamento que está tentando estudar. Por isso, é necessário organizar os dados de mídias sociais antes de colocá-los no Tableau.

No front-end de um tweet, há cerca de quatro fontes de informação que você pode obter, mas no back-end de um tweet, pode haver 20 a 25 tipos diferentes de metadados.

E o Tableau é ótimo para trabalhar com tweets. Você consegue obter dados de latitude e longitude. O Tableau trabalha muito bem com isso. Você pode mapear a localização dos tweets em incríveis círculos de agrupamento. Esse recurso funciona muito bem com as variáveis de metadados no back-end de um tweet.

Tableau: Que tipos de dados vocês estão analisando?
Glen: Coletamos dados de diversas plataformas de mídias sociais, como Tumblr, Twitter, Facebook, YouTube e WordPress. A próxima plataforma que vamos explorar é o Foursquare. O princípio do Foursquare é a localização geográfica, por isso estamos muito animados para trabalhar com ele. O ambiente de dados de mídias sociais muda rapidamente. Novas plataformas são disponibilizadas e, assim que isso acontece, tentamos coletar seus dados.

O Health Media Collaboratory analisou um ano de tweets relacionados ao fumo para identificar as melhores oportunidades de ajudar as pessoas a parar de fumar.

Tableau: Como vocês estão usando o Tableau com esses dados de mídias sociais?
Glen: Muitos de nossos colaboradores, como o CDC e o Instituto Nacional do Câncer, podem ver os gráficos. Eles querem respostas rápidas, sem precisar ler relatórios com 20 ou 30 páginas. Eles só querem ver o gráfico e poder entendê-lo rapidamente.

Muitos de nossos colaboradores, como o CDC e o Instituto Nacional do Câncer, podem ver os gráficos. Eles querem respostas rápidas, sem precisar ler relatórios com 20 ou 30 páginas. Eles só querem ver o gráfico e poder entendê-lo rapidamente.

Tableau: Você poderia dar um exemplo do tipo de informação que consegue obter com a visualização dos dados de mídias sociais?
Glen: Estamos fazendo uma análise sobre pessoas que expressam vontade de parar de fumar no Twitter. Coletamos essas informações ao longo de um ano e criamos um histograma com elas. É possível ver os picos no gráfico.

Estamos dizendo às organizações de controle de tabaco: “Este pode ser um bom momento para ajudar essas pessoas”. Essas organizações podem usar seus recursos com eficiência analisando o comportamento dos usuários do Twitter.

Tableau: Qual é o benefício de visualizar dados de mídias sociais?
Glen: O maior benefício é a descoberta de informações. Olhar para um gráfico e obter informações úteis. Conseguir uma resposta imediata ao analisar 1,7 milhão de tweets, colocá-los em um histograma e gerar gráficos semanalmente para identificar onde estão os picos. Eles se destacam no gráfico.

Eu me preocupo com a aparência das coisas. Acho que isso é muito importante. Pode ser vaidade, mas acredito que a forma de apresentar os dados faz toda a diferença.

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