Fichamento - The Sage Handbook of Social Media Research Methods

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Fichamento - The Sage Handbook of Social Media Research Methods 
Eduardo Brito 
IMS - UERJ 
Capítulo 1 - Defining Social Media and Asking Social Media Research Questions: How well does the Swiss Army Knife Metaphor Apply? 
1. Influência Crescente das Redes Sociais
 - Crescimento notável da influência das redes sociais na sociedade.
2. Desafios na Definição de Redes Sociais
 - Dificuldade em estabelecer uma definição consensual.
 - Evolução constante com novos recursos.
3. Metodologia e Desafios na Pesquisa
 - Falta de consenso prejudica a generalização entre disciplinas.
 - Recomendações para pesquisadores em um campo dinâmico.
4. Definição Abrangente de Redes Sociais
 - Revisão destaca diversidade de termos.
 - Propõe definição ampla para serviços facilitando interações.
5. Desafios na Definição de Mídia Social
 - Dificuldades de conceituação​ ​devido à expansão das funções nas mídias sociais.
 - Destaque para áreas fundamentais: uso e impacto, metodologia e ética, e estudos críticos.
Capítulo 2 - Before Methods: Social Media Research Considerations
1. Teorias em Mídias Sociais:
· Importância de teorias claras e orientação metodológica.
2. Affordances nas Mídias Sociais:
· Affordances, conforme definido no texto, são pistas perceptuais que comunicam as capacidades sociais da tecnologia ao usuário. São funções parciais de um objeto, influenciadas pelos atributos da plataforma e interpretações do usuário com base em normas sociais emergentes. Essa abordagem enfatiza a relação dinâmica entre o objeto (plataforma de mídia social) e as interações do usuário.
3. Desafios na Definição:
· Diversidade disciplinar e evolução nas plataformas.
4. Considerações Éticas
· Respeito, dilemas éticos, beneficência e justiça na pesquisa.
Capítul​o 3 - Building Social Media Interdisciplinary Research Teams
across Academia, Industry, and Community: Motivations, Challenges, and Policy Frameworks
1.	Introdução à Pesquisa em Mídias Sociais:
· Ressalta a importância da pesquisa interdisciplinar para obter diversas perspectivas e metodologias.
· Aponta a colaboração com a indústria como meio de acessar dados mais precisos.
2.	Desafios e Lacunas em Equipes de Pesquisa:
· Destaca a limitação na literatura sobre equipes de pesquisa em mídias sociais.
· Identifica desafios na interdisciplinaridade e aborda dilemas éticos, incluindo dificuldades em parcerias academia–indústria.	
3.	Tipos de Equipes de Pesquisa
· Apresenta equipes acadêmicas interdisciplinares e explora parcerias academia–indústria e academia–comunidade
4.	Parcerias Academia–Indústria:
· Examina benefícios, como acesso a dados e colaboração prática.
· Aborda desvantagens, incluindo desafios éticos, limitações no uso de dados e possíveis conflitos de interesse.
· Destaca a importância de regulamentações claras para práticas éticas.
5.	Parcerias Academia–Comunidade:
· Enfatiza benefícios para acadêmicos e organizações comunitárias, focando em pesquisa colaborativa para abordar questões sociais.
6. Motivações para Construir Equipes IDR (Pesquisa Interdisciplinar) em Mídias Sociais:
· Explora razões como inovação, foco na complexidade, fatores motivacionais, potencial criativo e integração de expertises.
· Desafios na Pesquisa IDR em Mídias Sociais: Aborda desafios teóricos, metodológicos, de comunicação, tecnológicos e de publicação e transferibilidade, como variedade de teorias e métodos, necessidade de integrar abordagens metodológicas diversas, dificuldades de comunicação devido a vocabulários distintos, desafios tecnológicos na coleta, gestão e compartilhamento de dados e questões na disseminação de resultados e produtos de equipes IDR.
Capítulo​ 4 - ​​Key Considerations in the Interpretation of Digital Trace Data
1.	Importância dos Dados de Rastreamento Digital
· Destaca o potencial dos dados da internet, conhecidos como ‘big data’, para pesquisas sobre vida social online e fenômenos sociais mais amplos.
2.	Desafios Metodológicos 
· Desafios enfrentados por pesquisadores ao interpretar dados de rastreamento digital, equilibrando eficiência analítica com uma abordagem interpretativa crítica.
3.	Considerações Interpretativas Principais:
· Limitação de Dicas Contextuais: Destaca a falta de pistas contextuais nas plataformas de mídia social, dificultando a interpretação correta das mensagens.
· Trolling e Decepção: Aborda comportamentos de trolling, ressaltando que, contextualizados corretamente, esses podem fornecer insights valiosos.
· Gestão de Impressões: Explora como os usuários apresentam diferentes versões de si mesmos online, destacando a importância de reconhecer as intenções por trás dessas representações.
4.	Desafios Específicos:
· Cues Contextuais Limitadas: Discute como a falta de pistas contextuais pode levar a interpretações equivocadas, destacando a importância de reconhecer símbolos como emojis para contexto.
· Trolling e Decepção: Enfatiza a relevância do trolling para insights sobre dinâmicas relacionais, sugerindo a identificação de padrões, como o uso de memes.
· Gestão de Impressões: Explora a complexidade de interpretar representações estratégicas do eu, considerando o uso de memes e a evolução da linguagem online.
Capítulo 5 - Who uses social medial? 
1.	Divisões Digitais nas Redes Sociais:
· Enfoca a divisão digital nas atividades online, comparando a composição demográfica de plataformas populares de redes sociais.
· Destaca a lacuna no conhecimento sobre interações online e suas implicações para inferências populacionais com dados de redes sociais.
2.	Representatividade dos Usuários de Redes Sociais:
· Pesquisas anteriores mostram diversidade em idade, gênero, educação e renda entre usuários de diferentes plataformas.
· Examina a variação demográfica em plataformas como Facebook, Google+, Instagram, LinkedIn e Pinterest, afetando estudos sobre representatividade.
3.	Metodologia e Dados:
· Utiliza dois conjuntos de dados, Oxford Internet Survey (OxIS) e Pew Internet and American Life Project, para analisar usuários de internet no Reino Unido e EUA de 2003 a 2019.
· Inclui plataformas como Facebook, Instagram, LinkedIn, Pinterest, Snapchat, Twitter, sites de namoro e de vídeo.
4.	Resultados e Tendências no Uso de Redes Sociais:
· Classifica respondentes em 10 grupos com base em sua relação com redes sociais e internet.
· Identifica variações no uso de redes sociais entre plataformas, destacando o Facebook como o mais comum.
· Analisa tendências de crescimento e estabilização entre diferentes grupos etários até 2013.
5.	Impacto da Pandemia e Características dos Usuários de Redes Sociais:
· Os dados são pré-pandemia, mas indicações sugerem pouca mudança no uso de redes sociais.
· Compara características dos usuários entre plataformas, destacando diferenças de gênero e variações na idade média.
6.	Características Demográficas dos Usuários de Mídias Sociais:
· Detalha características demográficas, como emprego, renda e educação, em plataformas específicas.
· Destaca diferenças no estado civil e idade dos usuários em plataformas como LinkedIn, Snapchat e sites de relacionamento.
· Aborda questões étnicas e diferenças urbanas-rurais, concluindo que usuários de mídias sociais são geralmente mais jovens, empregados e educados, mas heterogêneos em suas características.
Capítulo​ 6 - Representativeness and Bias in Social Media Research: Quantitative and Qualitative Approaches to Sampling
1. Introdução
· Apoio da pesquisa pelo SSHRC.
· Crescimento exponencial nas mídias sociais.
· Destaque para a importância dos dados de rastro digital.
2. Desafios Metodológicos na Pesquisa de Mídias Sociais
· Dificuldades de inferência devido à não representatividade.
· Ênfase na necessidade de um design de pesquisa robusto.
3. Objetivo da Amostragem e Desafios Financeiros
· Busca por estimativas confiáveis da população-alvo.
· Alternativas à coleta tradicional de dados devido a custos crescentes.
· Preferência pela amostragem probabilística.
4. Argumentos a Favor da Coleta de Dados em Mídias Sociais
· Acesso sem precedentes à observaçãonaturalista em tempo real.
· Baixo custo e valor para acessar populações desafiadoras.
· Advertência de que “Big Data” não substitui amostragem.
5. Quem está em Qual Plataforma de Mídia Social?
· Destaque para a heterogeneidade entre plataformas.
· Diferenças demográficas entre usuários de plataformas específicas.
· Ilustração com dados de OxIS de 2019.
6. Vieses Inferenciais na Pesquisa de Mídias Sociais
· Abordagem das falhas na amostragem probabilística.
· Discussão sobre o viés de auto-seleção na participação voluntária.
· Desafios apresentados pelo viés de amostragem algorítmica.
Part II - Collecting Data 
Capítulo 7​ - Sourcing Data from Social Media via APIs
1. Introdução e Evolução das Ferramentas de Estudo em Ciências Sociais
· Crescimento extensivo das ferramentas sociais desde o século XIX.
· Inclusão de métodos computacionais, como questionários online e simulações.
· APIs adicionam valor com coleta automatizada de dados, incluindo mídias sociais.
2. Elementos das APIs e Glossário
· Especificação por linguagens como OpenAPI, RAML, WADL, API Blueprint ou GraphQL.
· Uso de chaves de API para autenticação.
· Categorização em tipos como SOAP, REST e GraphQL.
3. Mecanismos de Autenticação em APIs
· Tipos: autenticação básica, chaves de API e OAuth (Open Authentication).
· Detalhes sobre OAuth 1.0a e OAuth 2.0.
· Importância do uso de tokens em vez de credenciais completas.
4. Processamento de Dados e Ferramentas de Linha de Comando
· Desafios no pré-processamento, como byte code ilegal e formatação inadequada.
· Ferramentas como cURL, sed, in2csv e tr para APIs e processamento.
5. Desafios na Manipulação de Dados nas Mídias Sociais
· Variações nas quebras de linha entre sistemas operacionais.
· Problemas de formatação incorreta, como erros JSON.
· Uso de ferramentas como Chared para identificar esquemas de codificação.
6. Recomendações
· Importância de ferramentas poderosas de linha de comando.
· Necessidade de abordar questões de autenticação em APIs.
· Conscientização sobre desafios específicos ao lidar com dados de mídias sociais.
Capítulo​ 8 - Using Social Media in Data Collection: Designing Studies with the Qualitative E-Research Framework
1. Aspecto Informativo do Consentimento
· Importância do consentimento "informado" em pesquisas online.
· Comunicação prévia enfatizando credibilidade e motivações do estudo.
· Criação de presença social amigável, ressaltando benefícios para os participantes.
2. Divulgação do Estudo
· Sugestões como criar página, blog ou mídia.
· Alternativa de vídeo curto sem jargões acadêmicos.
· Clareza nos objetivos do estudo.
3. Geração de Interesse
· Destaque à contribuição do estudo em termos simples.
· Comunicação de benefícios sem linguagem acadêmica.
4. Proteção de Dados e Anonimato
· Garantia de segurança e anonimato dos dados.
· Esclarecimento sobre uso e publicação dos dados.
5. Informação Contínua durante o Estudo
· Envio de lembretes para entrevistas e atualizações.
· Comunicados sobre uso de imagens ou mídia.
Capítulo​ 9 - Understanding Individual Web Browsing: Social Media Use in Context
1. Desafios na Pesquisa Comportamental Online
· Questionários ineficientes para lembrar comportamentos online.
· Dados comportamentais superiores a insights baseados em questionários.
2. Evolução na Coleta de Dados de Navegação na Web:
· Transição de Roxy para Web Historian.
· Adaptações devido à criptografia e tendências móveis.
3. Desafios na Análise de Dados
· Avanços em técnicas de IA e PNL.
· Extração de insights significativos de URLs e títulos.
4. Perspectivas Futuras:
· Otimismo apesar dos desafios.
· Antecipação de inovação na combinação de dados.
· Expectativa de avanços na coleta de dados móveis.
Capítulo​ 10 - Gathering Behavioral Data from User-Provided Social Media Downloads
1. Evolução da Abordagem de Plataformas de Mídia Social
· Estratégia inicial aberta e laissez-faire para dados.
· Mudança para restrições após escândalos de privacidade.
2. Resposta das Plataformas e Restrições de Dados:
· Eliminação de APIs após escândalos.
· Substituição por APIs limitadas, reduzindo dados.
3. Passive Data Kit: External Data (PDK-ED)
· Orientação de participantes para fornecer seus dados.
· Exploração de pesquisa, desafios e implicações éticas e legais.
4. Potencial de Pesquisa com Dados do PDK-ED
· Uso para entender comportamento online e offline.
· Identificação de condições físicas e mentais via dados textuais.
5. Desafios na Coleta e Implicações Éticas
· Grande volume de informações e sensibilidade dos dados.
· Cautela no tratamento de dados extremamente sensíveis.
PART III
Qualitative Approaches to Social Media Data
Capítulo 11​ - Small Data, Thick Data: Data Thickening Strategies for Social Media Research
1. Desafio Metodológico
· Dificuldades decorrentes da tradicional separação entre métodos qualitativos e quantitativos.
· Impacto da virada computacional desde os anos 2000.
2. Valor do 'Small Data'
· Importância de estudos com 'small data' para abordar questões específicas.
· Discussões sobre a densidade do 'thick data'.
3. Estratégias em Redes Sociais
· Desafios de gerenciar dados em estudos de mídias sociais.
· Estratégias para densificar dados qualitativos.
4. Natureza e Cuidado com Dados
· Reconhecimento de que dados não são neutros, exigindo 'data cookery'.
· Enfatização na construção cuidadosa e interpretação dos dados.
Capítulo​ 12 - Scaling Up Qualitative Research Methods with Natural Language Processing Tools: The Case-Study of Colombia’s 2018 Presidential Election on Twitter
1. Limitações dos Métodos Qualitativos Tradicionais
· Análise empírica revela desafios na escala desses métodos, especialmente ao aumentar o número de entrevistas.
2. Introdução e Definição do PLN
 - Destaca o Processamento de Linguagem Natural (PLN) como abordagem computacional para análise textual e sua capacidade em lidar com grandes conjuntos de dados.
3. Efetividade do PLN na Análise de Dados Massivos
 - Enfatiza a habilidade do PLN em compreender conteúdo e aplicar regras algorítmicas para codificação uniforme, superando limitações humanas.
4. Contribuições do PLN para Amostras e Rigor Qualitativo
 - Aponta o potencial de expansão de tamanhos amostrais e melhoria na rigorosidade na construção e aplicação de códigos através do PLN.
5. Aplicações do PLN nas Humanidades Digitais e Conclusões
 - Explora a utilização do PLN em diversas áreas, incluindo estudo de eleições, destacando a perspectiva positiva sobre seu papel na pesquisa qualitativa.
Capítulo 13 - The Visual in Social Media: Understanding Visual Objects, Mobilities, and Practices
1. Visão Preditiva nas Redes Sociais:
· Redes sociais são majoritariamente visuais, moldando interações políticas, de entretenimento e sociais.
2. Desafios Metodológicos na Pesquisa Visual:
· Extensão de métodos tradicionais, invisibilidades de dados e necessidade de inovação são obstáculos.
3. Estudos Diversificados em Plataformas Visuais:
· Análises específicas em Snapchat e Instagram usando variados métodos de pesquisa.
4. Compreensão dos Padrões de Uso:
· Análise de padrões de uso como ferramenta para entender eventos sociais por meio de grandes conjuntos de dados.
5. Dinâmica e Desafios na Análise Visual:
· Exploração da mobilidade, distribuição e natureza líquida das imagens, apresentando desafios metodológicos na pesquisa visual em redes sociais.
Capítulo​ 14 - Twitter as Method: Using Twitter as a Tool to Conduct Ethnographic Research
1. Reflexão Intensiva em Redes Sociais
· Análise de 24 horas, com participantes refletindo sobre seu envolvimento, apoiada por capturas de tela e comentários contextuais.
2. Diversidade nas Plataformas Sociais
 - Centralidade do Twitter, mas exploração de blogs, Facebook, Google Plus e Instagram, evidenciando experiências diversas dos participantes.
3. Avaliação de Perfis no Twitter
 - Uso da análise de perfis como entrevista escrita para explorar interpretações sobre influência e valor nas redes sociais.
4. Entrevistas Multimodais via Skype
 - Realizaçãode 10 entrevistas via Skype, abordando práticas e percepções no Twitter, demonstrando uma abordagem multimodal de pesquisa.
5. Desafios Éticos e Práticos na Pesquisa no Twitter
 - Abordagem dos desafios éticos e práticos, incluindo considerações sobre privacidade e mudanças na plataforma, destacando a complexidade da pesquisa em ambiente público.
Capítulo 15 - Netnography: An Approach to Ethnography in the Digital Age
1. Raízes Históricas da Etnografia
 - Rastreia as origens da etnografia até a Grécia Antiga, destacando Heródoto como o 'pai da história' e 'pai da etnografia'
2. Evolução da Etnografia na Era Digital
 - Explora a transformação da etnografia com avanços em tecnologias web, smartphones e redes sociais online.
 - Ênfase em ciberetnografia, etnografia digital e netnografia.
3. Netnografia como Abordagem Estruturada:
· Aborda a netnografia como uma abordagem metodológica, cunhada por Robert Kozinets em 1995.
· Destaca sua natureza estruturada e adaptação de métodos etnográficos para o ambiente online.
4. Elementos-Chave da Netnografia
· Identifica quatro elementos definidores da netnografia, incluindo foco cultural, dependência de dados de redes sociais, engajamento imersivo e aderência à prática netnográfica.
5. Desafios Éticos na Netnografia
 - Examina desafios éticos relacionados a espaços online, como o debate público-privado e o 'direito ao esquecimento'.
 - Discussão sobre as diretrizes éticas de Kozinets para netnografia e as complexidades na proteção de identidades de participantes na era digital.
Capítulo​ 16 - Corpus-Assisted Critical Discourse Analysis of Social Media Data: Tools and Techniques
1. Limitações da CDA em Dados de Mídia Social
· Desvantagens na análise de grandes conjuntos de dados de plataformas sociais.
· Desafios na revisão manual e seleção de dados significativos.
2. Introdução à CACDA como Solução:
· CACDA como abordagem mista para superar limitações da CDA tradicional.
· Capacidade de analisar ampla e profundamente discursos nativos digitais.
3. Desafios da Análise Algorítmica em Mídias Sociais
· Dificuldades na análise de dados textuais nas redes sociais.
· Importância do contexto e limitações da abordagem algorítmica isolada.
4. Interrogações Críticas do Discurso Digital
· Definição de discurso digital nativo e seu vínculo com teorias críticas.
· Revelação de dinâmicas de poder em discursos de mídia social.
5. Visão Geral da CACDA e Aplicação Prática
· Nove estágios da CACDA, combinando métodos quantitativos e qualitativos.
· Aplicação prática em um estudo de caso sobre comentários no YouTube relacionados à saúde pública no Canadá.
Capítulo​ 17 - Small Stories Research: A Narrative Paradigm for the
Analysis of Social Media
1. Análise Crítica das Affordances nas Redes Sociais
· Uso da análise de discurso assistida por corpus para uma visão crítica das affordances nas redes sociais, complementando a microanálise dos dados.
2. Identificação de Discursos Empresariais
· Análise crítica dos discursos de empresas de aplicativos, com foco em CEOs e gerentes de produtos, para desvelar construções discursivas dos usuários e os papéis projetados.
3. Características dos Plots em Stories
· Investigação das características dos enredos nas "Stories" de plataformas como Instagram e Snapchat, incluindo como são abordados, as facilidades oferecidas e a conexão com a lógica de notícias em tempo real.
4. Curadoria de Pequenas Histórias e Suas Implicações
· Exploração da curadoria de "small stories" online, examinando como as plataformas direcionam usuários para apresentar narrativas específicas e analisando as promessas de controle versus restrições reais.
PART IV - Quantitative Approaches to Social Media Data
Capítulo 18 - Geospatial Analysis
1. Convergência de Ciência da Informação Geográfica e Pesquisa em Mídias Sociais:
· Voluntariado de dados geoespaciais proporciona convergência entre ciência da informação geográfica e pesquisa em mídias sociais.
· Oferece insights sobre movimentos humanos, segregação, opiniões políticas, distribuição de idiomas e campanhas políticas.
2. Importância da Análise Geoespacial em Mídias Sociais:
· Análise geoespacial em mídias sociais vai além da vinculação de microblogs a mapas.
· Explora geopadrões de comunidades online e offline, volumes de atividades, proximidade e previsões de eventos.
3. Desafios na Coleta e Preparação de Dados
· Dificuldades na extração e desambiguação de nomes de lugares, amostragem, agregação e aprimoramento de dados espaciais com outras propriedades.
· Destaque para a importância de habilidades interdisciplinares e técnicas como hash espaço-temporal.
4. Questões de Pesquisa e Aplicações da Análise Geoespacial
· Exploração de questões de pesquisa multidisciplinares, incluindo previsão de opiniões políticas, mapeamento de comunidades virtuais, observações meteorológicas, estudo de cidades naturais, redes de ruas, rastreamento de doenças infecciosas, gestão de crises, movimentos de protesto e padrões geográficos em redes de comunicação.
5. Spatio-Temporal Hashing:
· Técnicas de hash espaço-temporal, como geohashing, contribuem para a eficiência computacional no processamento de grandes conjuntos de dados.
· Oferecem proteção à privacidade por meio da agregação e ocultação de localizações exatas.
6. Augmentação de Dados Espaciais com Censo:
· Dados de mídias sociais frequentemente carecem de informações sociodemográficas.
· Pesquisadores podem aprimorar dados espaciais com informações do censo para inferir etnia, renda e nível educacional.
Capítulo 19 - Predictive Analytics with Social Media Data
1. Importância Crescente das Mídias Sociais
· Mídias sociais desempenham um papel vital em atividades humanas.
· Compartilhamento de dados gera informações persistentes.
2. Impacto Transformador da Análise de Dados Sociais
· Análise de dados sociais transforma práticas em diversas áreas.
· Ênfase na análise preditiva com dados de mídias sociais.
3. Exploração Inovadora em Ciência Social Computacional
· Uso de dados sociais para prever resultados como receitas de filmes e vendas do iPhone.
· Ações nas mídias sociais refletem atenção do usuário e geram influência.
4. Distinção entre Modelos Preditivos e Explicativos
· Predição envolve mineração de dados, aprendizado de máquina e modelagem estatística.
· Diferença crucial entre modelos explicativos e preditivos.
5. Desafios e Oportunidades na Modelagem Preditiva de Mídias Sociais
· Foco na modelagem preditiva de grandes dados de mídias sociais.
· Discussão sobre tipos de previsões, desafios na preparação de dados e avaliação constante.
Capítulo​ 20 - Machine Learning and Neural Network Language Models for
Sentiment Analysis
1. Definição e Abordagem Prática
· Processo de análise de sentimento.
· Introdução prática a machine learning e modelos de linguagem neural.
2. Preprocessamento e Representações Quantitativas 
· Importância do preprocessamento textual.
· Comparação entre 'bag-of-words' e representações 'contextuais'.
3. Comparação de Abordagens
· Comparação entre léxicas/regras e machine learning.
· Destaque das vantagens e limitações.
4. Desenvolvimentos Recentes em Modelos de Linguagem
· Avanços em modelos neurais.
· Preservação de informações sobre sequência e contexto.
5. Transparência e Considerações Finais
· Transparência em abordagens léxicas e machine learning.
· Identificação de limitações e considerações finais.
Capítulo 21 - The Multi-Scalar Complexities of Analysing the City through Social Media Data
1. Importância e Variedade dos Dados de Redes Sociais Geolocalizadas
· Destaque para o interesse científico na análise urbana e diversidade de dados de plataformas como Google Places, Twitter e Airbnb em diferentes escalas.
2. Desafios na Interpretação de Dados Dinâmicos
· Enfatização das dificuldades em reproduzir métodos devido à evolução constante dos dados de redes sociais, requerendo considerações geográficas e unidades de análise.
3. Características Essenciais para Interpretação Eficiente
· Identificação de três características-chave:seleção representativa de plataformas, inclusão de informações/metadados específicos e consideração da escala geográfica do estudo.
4. Desafios na Delimitação Espacial e Comportamentais Além de Fronteiras Administrativas
· Discussão sobre inadequação de fronteiras administrativas, variação na distribuição de dados e comportamento de multidão ultrapassando limites, exigindo delimitação específica.
5. Oportunidades e Desafios na Análise de Dados de Mídia Social em Diferentes Escalas
· Conclusão abordando exemplos práticos em diversas escalas geográficas, uso de grade para estudos multi-fontes e desafios na precisão geográfica, além de considerações éticas.
Capítulo​ 22 - Multiscale Functional Communities
1. Conceito de Comunidades Funcionais Multiescala
· Introdução ao conceito que abrange a existência de comunidades funcionais tanto em sistemas de informação quanto em dispositivos conectados em rede.
Origem e Adaptação ao Mundo Contemporâneo:
· Exploração da origem nas áreas de economia e sociologia, destacando as mudanças tecnológicas e a desconexão entre espaços físicos e funcionais na proposta contemporânea de análise.
2. Utilização de Dados para Identificar Comunidades
· Descrição da evolução na compreensão das comunidades funcionais, utilizando dados de redes de comunicação e rastreamento de localização para detectar mudanças dinâmicas, especialmente durante eventos extremos como a pandemia de COVID-19.
3. Importância de Comunidades Locais
· Reconhecimento da predominância das interações locais, enfatizando a vitalidade das comunidades locais mesmo em ambientes onde não há conhecimento pessoal entre vizinhos.
4. Contribuição dos Mapas Funcionais para Compreensão Coletiva:
· Destaque para a contribuição dos mapas funcionais na compreensão de comportamentos coletivos, revelando complexidades sociais, padrões de segregação, influências socioeconômicas e respostas a desafios como a pandemia.
PART V - Diverse Approaches to Social Media Data
Capítulo​ 23 - Innovative Social Location-Aware Services for Mobile Phones
1. Metodologia do Living Lab:
· Destaque para a abordagem colaborativa entre usuários e provedores no ambiente MUGGES, utilizando o conceito do Living Lab.
2. Avaliação e Design do Estudo:
· Utilização de pesquisas, logs e questionários TAM para analisar percepções, automação da coordenação social e facilitar a aceitação da tecnologia.
3. Perfil dos Participantes e Field Trials:
· Escolha específica de participantes (profissionais de TI e estudantes de ciência da computação) e realização de ensaios de campo para avaliação técnica e funcional do MUGGES.
4. Análise de Dados e Participação na Comunidade:
· Uso de logs para examinar padrões de uso, preferências na criação de mugglets, comportamento da comunidade e observação da participação desigual
Capítulo​ 24 - The Good, the Bad, and the How-to of Analysing Social Media Data
1. Evolução do Uso de Dados
· Reflexão sobre a transformação do uso de dados de mídias sociais, tornando-se padrão no ensino universitário.
2. Desafios e Dualidade da Pesquisa:
· Discussão sobre os desafios e dualidade da pesquisa em mídias sociais, combinando emoção e desafio.
3. Algoritmos e Viés:
· Análise crítica dos algoritmos e viés em dados de mídias sociais, destacando a complexidade envolvida.
4. Natureza Heterogênea e Problemas Éticos:
· Exploração da heterogeneidade dos dados e desafios éticos, incluindo análise de dados obtidos ilegalmente.
5. Pesquisa como Objeto e Instrumento
· Abordagem de pesquisar mídias sociais como objeto e instrumento, analisando tanto o uso pelos usuários quanto a coleta de padrões.
6. Dualidade: Qualitativo e Quantitativo:
· Destaque para a abordagem dual da pesquisa, integrando métodos qualitativos e quantitativos para análises mais abrangentes.
Capítulo​ 25 - Situating Location Data in Social Media Research
1. Importância Crescente dos Dados de Localização
· Ênfase na centralidade crescente dos dados de localização nas plataformas de mídias sociais.
2. Interesse Acadêmico e Pesquisas sobre Dados de Localização
· Aumento do interesse acadêmico evidenciado pelo crescimento nas pesquisas sobre dados de localização.
3. Diversidade de Fontes de Informações sobre Localização
· Exploração de várias fontes de informação sobre localização, incluindo dados gerados pelos usuários e informações externas.
4. Impacto nas Experiências dos Usuários e Desafios Percebidos
· Análise dos efeitos das plataformas de mídias sociais baseadas em localização nas experiências dos usuários nos espaços que frequentam, destacando desafios e benefícios percebidos.
Capitulo 26 - Content Verification for Social Media: From Deception Detection to Automated Fact-Checking
1. Abrangência de Engano
· O engano é prevalente em diversos domínios, como política, negócios e ciência.
2. Variação nas Cues Verbais
· A linguagem varia conforme contextos, gêneros e tipos de discurso, influenciando a detecção.
3. Contexto e Formato Influenciam:
· A detecção de engano depende do contexto específico e do formato do conteúdo nas mídias sociais.
4. Microblogs vs. Formatos Longos:
· Diferenças na detecção de engano entre microblogs (ex: Twitter) e formatos mais extensos (ex: e-mails).
5. Influência Social na Detecção:
· Informações sociais em mídias sociais, como histórico e perfis, desempenham papel crucial na detecção de engano.
6. Abordagem Abrangente Necessária:
· A complexidade da detecção exige análise além das pistas linguísticas, incluindo contexto, credibilidade e análise de sentimentos.
​
PART VI - Research & Analytical Tools
Capítulo 27 - COSMOS 2.0: The Journey of Developing a Social Analytic Tool
1. Desenvolvimento e Objetivo do COSMOS
· Introdução em 2012, fornecendo análise de dados do Twitter para cientistas sociais.
· Objetivo: Acessibilidade a grandes volumes de dados de redes sociais, especialmente do Twitter, sem exigir habilidades de programação avançadas.
2. Sucesso e Desafios do COSMOS 1.5
· COSMOS 1.5 teve 20.000 downloads em 20 países.
· Necessidade de atualizações devido a desafios técnicos, feedback dos usuários e mudanças na ciência de dados.
3. Recursos e Suporte ao Usuário do COSMOS
· Implementação de suporte robusto com Help Desk e Bug Tracker.
· Atualizações técnicas e adição de recursos, superando desafios de compatibilidade e eficiência.
4. Recursos Avançados e Análise do COSMOS 2.0
· Oferece recursos avançados de visualização e análise, como gráficos de frequência e análises de sentimentos.
· Gerenciamento de usuários e segurança aprimorados no painel do usuário.
5. Desafios Futuros e Necessidade de Feedback
· Destaque para desafios como compatibilidade, integração na nuvem e eficiência computacional.
· Enfatiza a importância contínua do feedback e manutenção de uma relação sólida com a comunidade de usuários.
Capítulo​ 28 - Social Lab: An ‘Open Source Facebook’
1. Influência da Era Digital na Pesquisa Científica
· A ciência é impactada pela Internet, Web 2.0 e Web3, resultando em uma nova geração de pesquisadores com métodos e ferramentas específicos.
2. Ferramentas Online e Sucesso do COSMOS
· Destaque para diversas ferramentas de pesquisa online, como FactorWiz e SurveyWiz, que impulsionaram estudos via Internet desde 1995, incluindo o sucesso do COSMOS 1.5.
3. Desafios das Redes Sociais Convencionais e Vantagens do SOCIAL LAB
· Limitações das redes sociais tradicionais, como viés de amostragem e desvantagens econômicas, contrastadas com o SOCIAL LAB, uma plataforma de código aberto para pesquisa em redes sociais.
4. Potencial de Pesquisa com o SOCIAL LAB
· O SOCIAL LAB é apresentado como um ambiente versátil para estudos experimentais, observacionais e análises de redes sociais, oferecendo controle e acesso a informações mais abrangentes do que plataformas proprietárias.
Capítulo 29 - A Python Tutorial for Social Scientists: Using the YouTube API and Advanced Supervised Text Classification Methods to Detect COVID-19 Toxic (Misinformation) Comments on YouTube
1. Impacto da Web 2.0 na Pesquisa Social
· O crescimento exponencialde dados estruturados e não estruturados provenientes dos serviços da Web 2.0 possibilita aos cientistas sociais analisar fenômenos sociais de maneira mais eficiente com ferramentas quantitativas avançadas.
2. Uso de Python e IA Avançada para Detectar Comentários Tóxicos sobre COVID-19 no YouTube
· Demonstração de como cientistas sociais podem empregar Python junto a algoritmos avançados de IA e aprendizado de máquina para detectar comentários tóxicos relacionados à COVID-19 no YouTube, uma plataforma identificada por disseminação de desinformação pandêmica.
3. Vantagens do Python na Análise de Dados
· Python é destacado como linguagem de programação geral e interpretada otimizada para limpar, transformar e obter insights de dados. Sua natureza interpretada e ampla comunidade, juntamente com bibliotecas avançadas, o tornam ideal para implementar algoritmos de IA e processamento de linguagem natural (NLP).
4. Transformação da Processamento de Linguagem Natural com Modelos de Linguagem Avançados
· Descrição de como arquiteturas inovadoras, como mecanismo de atenção e transformers, impulsionaram modelos de linguagem como BERT e GPT-X. Esses modelos, treinados em grandes corpora textuais, mostram superioridade em tarefas de NLP e são explorados para classificação de texto, geração e outras aplicações.
Capítulo 30 - R for Social Media Analysis
1. Preparação de Dados
· Envolvendo a conversão para tidytext, tokenização e limpeza do texto para análise eficiente.
2. Análise de Linguagem e Sentimentos
· Destacando o uso do pacote tidytext para explorar a linguagem usada por líderes políticos e realizar análise de sentimentos.
3. Visualização Geoespacial de Dados do Twitter
· Abordando a capacidade de mapear dados do Twitter, com atenção para limitações de dados geotagueados.
4. Análise Temporal com Dados do Twitter
· Convertendo dados em objetos temporais e analisando tendências de palavras ao longo do tempo.
5. Conclusões e Considerações Éticas
· Sumarizando a utilidade do R para análise em redes sociais e alertando para questões éticas e legais associadas à coleta de dados.
Capítulo​ 31 - Using Netlytic to Analyze Twitter Conversations about the 2014 Euromaidan Revolution in Ukraine
1. Explosão de Dados em Redes Sociais
· Descreve como as atividades diárias nas redes sociais contribuem para uma grande quantidade de dados, incluindo ativos e passivos.
2. Netlytic como Ferramenta de Análise
 - Apresenta o Netlytic como uma ferramenta poderosa para coletar, analisar e visualizar dados em diversas plataformas de mídias sociais.
3. Estudo de Caso Euromaidan
 - Utilização do Netlytic para explorar dados do Twitter sobre a revolução Euromaidan, destacando opiniões polarizadas e dinâmicas de conversa.
4. Evolução do Netlytic
 - Descreve a evolução do Netlytic desde sua criação em 2006, mostrando sua adaptação a diversas aplicações e seu alcance global.
5. Análise Textual e Visualização
 - Enfatiza o uso do Netlytic na análise textual, removendo palavras comuns, e destaca visualizações como nuvens de palavras e redes de comunicação.
6. Mudanças na Utilização do Twitter para Protestos
 - Conclui sugerindo que, na crise ucraniana, o Twitter foi usado primariamente para disseminação de informações, indicando uma mudança na dinâmica das redes sociais em protestos.
Capítulo​ 32 - Computational Temporal Thematic Analysis of Social Media Data
1. Introdução às Tecnologias de Análise de Texto Visual
· Descrição das tecnologias de análise de texto visual para suporte computacional em diversas mídias.
· Foco na ampliação da análise de dados em estudos únicos e na facilitação da interpretação visual dos insights-chave.
2. Facetas da Análise de Texto Visual
· Discussão das três facetas principais da análise de texto visual: processamento de dados, representação visual e interpretação.
· Ênfase na primeira faceta, relacionada ao processamento de dados textuais por meio de algoritmos de processamento de linguagem natural (PLN).
3. Análise Computacional de Conteúdo
· Contextualização da análise de conteúdo como uma forma de investigação científica que interpreta documentos ou artefatos de processos comunicativos.
· Destaque para métodos de análise de conteúdo computacional que superam as limitações da codificação manual, permitindo análises em grande escala e longitudinais.
4. Leximancer
· Apresentação do Leximancer como técnica popular de análise de texto visual com capacidades de PLN.
· Descrição do processo automatizado de modelagem de conceitos e geração de uma taxonomia única baseada na compreensão bayesiana da linguagem natural.
5. Estudo de Caso: Eleições de Queensland em 2020
· Detalhes sobre o estudo de caso que utiliza um modelo estatístico de texto n-gram e o Leximancer para analisar dados do Twitter e Facebook.
· Ênfase em como as ferramentas foram aplicadas para explorar a dinâmica do conteúdo temático nas mídias sociais durante a campanha eleitoral.
Capí​tulo 33 - NodeXL: Twitter Social Media Network Insights in Just a Few Clicks
1. Introdução ao NodeXL
· NodeXL é um plugin do Microsoft Excel para coletar, analisar e gerar relatórios sobre padrões em conexões anotadas.
· Redes, como as de mídias sociais ou da World Wide Web, são representadas com usuários como nós, links como arestas e anotações nas conexões.
2. Acessibilidade e Aplicações do NodeXL
· Torna a análise de redes sociais acessível por meio do Excel, eliminando a necessidade de habilidades avançadas em desenvolvimento de software.
· Pesquisas acadêmicas mostram aplicações diversas do NodeXL, incluindo estudo de conteúdo de mídias sociais sobre desastres naturais, saúde pública, movimentos políticos, entre outros.
3. Instalação do NodeXL e Foco no Twitter
· Versões Básica e Pro do NodeXL, disponíveis para Excel (2013, 2016, 2019), suportam análise de redes sociais e de conteúdo, com recursos avançados na versão Pro.
· O capítulo concentra-se na capacidade do NodeXL no Twitter, destacando o processo de instalação e importação de dados de várias fontes.
4. Importação e Análise de Dados do Twitter
· NodeXL Pro permite fácil importação de dados do Twitter, incluindo tweets, retweets e metadados relacionados.
· Recursos automáticos de análise de rede e conteúdo permitem aos usuários aplicar configurações pré-definidas, simplificando tarefas e visualizando gráficos de redes sociais.
5. Visão Geral do Workbook NodeXL
· O workbook do NodeXL inclui planilhas para arestas, vértices, métricas gerais, palavras, pares de palavras, principais itens da rede e séries temporais.
· Pesquisadores podem exportar dados em vários formatos e compartilhar via NodeXL Graph Gallery ou outras ferramentas de análise de rede como o Gephi.
Capítulo 34 - Studying Anti-Social Behaviour on Reddit with Communalytic
1. Comportamento Anti-Social Online
· Definido por ações prejudiciais, destacando trolling e discurso de ódio.
· Crescimento da exposição a comportamentos anti-sociais com a adoção generalizada de mídias sociais.
2. Desafios na Identificação Online
· Dificuldades na classificação de posts sutilmente anti-sociais.
· Necessidade de distinguir sarcasmo e linguagem de internet.
3. Ferramenta Communalytic
· Ferramenta multifuncional para coletar, analisar e visualizar dados em várias plataformas.
· Módulos específicos para análise de toxicidade, rede social, sentimento e detecção de bots no Twitter.
4. Estudo no Reddit e Métodos de Detecção
· Menos pesquisas no Reddit comparado ao Twitter.
· Escolha específica do subreddit r/metacanada para análise de comportamento tóxico.
· Uso do Perspective API e análise de redes assinadas no Gephi para identificar padrões anti-sociais.
Capítulo 35 - Sentiment Analysis
1. Motivação Inicial e Evolução
· Surgimento da análise de sentimento para avaliar emoções em textos, inicialmente focada em revisões online de produtos.
· Evolução para identificar aspectos específicos apreciados ou não em um produto.
2. Diversidade de Aplicações
· Expansão da análise de sentimentos para diversas áreas, como previsão de preços de mercado,sistemas sensíveis ao sentimento e monitoramento de mídias sociais para marketing.
3. Abordagens e Desafios
· Algoritmos de aprendizado de máquina são complexos e opacos, enquanto abordagens léxicas oferecem explicações claras.
· Desafios incluem detecção de sarcasmo, expressões atípicas e variação de sentimentos com base no contexto.
4. Limitações e Aplicações na Pesquisa Social
· Considerações éticas sobre a análise automática de sentimentos, especialmente em grandes volumes de texto.
· Necessidade de adaptar programas de análise de sentimentos a contextos específicos para otimizar a precisão, reconhecendo limitações como a falta de detecção de sarcasmo e a influência do autor na detecção de sentimentos.
5. SentiStrength como Exemplo de Software
· SentiStrength, programa de análise de sentimentos, utiliza uma abordagem léxica.
· Avaliação da precisão do SentiStrength, com destaque para sua eficácia em textos da web social.
PART VII - Social Media Platforms
Capítulo 36 - Coding Twitter Data Using Qualitative and Computational Methods: A Mixed Methods Framework
1. Capacidade Informativa das Redes Sociais
· Destaca a riqueza de insights proporcionada pelo Twitter em diversos contextos, como pandemias, movimentos sociais e eleições.
2. Desafios na Coleta e Análise de Dados no Twitter
· Aborda obstáculos como a presença de bots, questões éticas e dificuldades em inferir atributos demográficos, propondo métodos mistos para uma análise mais abrangente.
3. Limitações de Algoritmos de Análise de Sentimento
· Enfatiza as limitações de abordagens baseadas em big data para análises contextuais, sugerindo o uso equilibrado de métodos mistos.
4. Importância da Codificação Manual e Grounded Theory
· Argumenta a favor da codificação manual, destacando a categorização crítica de tweets e a necessidade de abordagens reflexivas no processo de codificação. Além disso, explora os benefícios da Grounded Theory na pesquisa do Twitter, promovendo uma visão holística e mistura de métodos qualitativos e computacionais.
Capítulo 37 - The Reddit Data Analysis Pipeline for Researchers
1. Relevância e Crescimento do Reddit:
· Apresenta o Reddit como uma plataforma valiosa para pesquisa.
· Destaca sua popularidade, diversidade de tópicos e rápido crescimento.
2. Contribuições da Pesquisa no Reddit:
· Explora áreas de impacto da pesquisa abrangendo saúde pública, política, religião, cibersegurança, saúde mental e humanidades.
3. Desafios na Utilização de Dados do Reddit:
· Destaca a falta de trabalhos sistemáticos sobre a metodologia de pesquisa no Reddit.
· Enfoca muitos artigos na abordagem analítica em vez de descrever atividades concretas de coleta e preparação de dados.
4. Proposta de uma Pipeline de Ciência de Dados para o Reddit:
· Apresenta a “Reddit Pipeline” como uma abordagem metodológica.
· Inclui nove estágios, desde a conceitualização até a comunicação dos resultados.
· Destaca a importância da ética na pesquisa com dados do Reddit.
Capítulo 38 - Turning to Alternative Social Media
1. Crescimento das Mídias Sociais Alternativas (ASM)
· ASM têm ganhado importância com milhares de nós e milhões de usuários, desafiando a hegemonia das mídias sociais corporativas (CSM).
2. Oportunidades para Pesquisadores em ASM
· ASM oferece aos pesquisadores a chance de estudar comunidades online com valores diferentes das plataformas mainstream, como Facebook e Instagram.
3. Problemas de Acesso a Dados nas CSM
· Restrições crescentes ao acesso de dados nas CSM, devido a eventos como o escândalo Facebook-Cambridge Analytica, levam a lacunas na memória cultural digital e questões éticas.
4. Dilema da Reutilização de Dados
· O uso oportunista de APIs de CSM para pesquisa levanta preocupações éticas, incluindo questões de privacidade contextual, autoria dos usuários e adequação de frameworks éticos existentes.
5. Gap de Acesso a Dados em ASM
· A falta de acesso a dados em ASM é destacada como um problema, mas propostas para um regime alternativo de governança de dados podem melhorar a qualidade e a completude dos dados.
6. características Distintivas de ASM
· ASM, como o Fediverse, se diferencia por uma arquitetura descentralizada, políticas transparentes e crescimento rhizomático, oferecendo uma alternativa à lógica comercial das CSM.
Capî​​tulo 39 - Instagram Revisited
1. Instagram: Plataforma Popular e em Evolução
· O Instagram, com mais de um bilhão de usuários, é central para pesquisas, mas enfrenta restrições de acesso e opacidade em suas práticas internas.
2. Desafios da Pesquisa: Mudanças nas APIs e Práticas de Plataformas
· Pesquisadores enfrentam desafios com mudanças nas APIs, restrições de pesquisa e limitações nas métricas, demandando novas abordagens.
3. Importância Contínua do Instagram para Pesquisas
· Apesar dos obstáculos, o Instagram é crucial para pesquisas, fornecendo dados ricos e sendo fundamental na vida cotidiana dos usuários.
4. Categorias de Perguntas de Pesquisa
· As perguntas de pesquisa abrangem desde postagens até engajamento, práticas de moderação e algoritmos, adaptando-se às restrições da plataforma.
5. Necessidade de Atualização Contínua nas Abordagens de Pesquisa
· A evolução constante do Instagram requer revisões contínuas nas abordagens de pesquisa para garantir relevância e eficácia.
Capítulo 40 - WeChat
1. Diversidade de Plataformas de Mídia Social
 - Necessidade de pesquisa em várias plataformas além das populares dos EUA, como Twitter e Facebook.
2. Adoção e Uso do WeChat na Sociedade Chinesa
 - Exploração dos motivos e padrões de comunicação em diferentes grupos sociais que utilizam o WeChat.
3. Envolvimento Cívico e Político
 - Investigação do papel do WeChat no engajamento cívico e político na China.
4. Privacidade do Usuário e Paradoxo
 - Análise das configurações de privacidade do WeChat e o "paradoxo da privacidade" entre os usuários.
5. Disseminação de Desinformação
 - Abordagem das preocupações sobre a disseminação de informações falsas no WeChat.
6. Métodos e Ética de Pesquisa
 - Apresentação de abordagens de coleta de dados, ética na pesquisa e análise de dados visuais no contexto do WeChat.
Capítulo 41 - Collecting and Analyzing Weibo Data: A Roadmap for Social Research
1. Introdução à Paisagem de Mídia Social na China
· Bloqueio de plataformas internacionais (Facebook, Twitter) na China.
· Ausência de competição internacional influenciando a mídia social chinesa.
2. Weibo como Plataforma Distinta em Contexto Global
· Evolução e popularidade do Weibo na China.
· Funções e características do Weibo comparadas a outras plataformas, como o Twitter.
3. Controle e Regulação do Weibo pelo Governo Chinês
· Estratégias de censura do governo chinês no Weibo.
· Impacto da regulamentação nas interações entre Estado e sociedade no espaço cibernético.
4. Weibo como Espaço de Pesquisa
· Tópicos principais de pesquisa envolvendo o Weibo.
· Discussão sobre como o Weibo influencia as relações Estado-Sociedade.
5. Coleta e Análise de Dados do Weibo
· Métodos de coleta de dados, incluindo API, web scraping e dados secundários.
· Desafios e limitações associados a esses métodos.
6. Questões Éticas e Legais na Pesquisa do Weibo
· Restrições e desafios éticos no uso da API do Weibo.
Capítulo 42 - Social Media for Joint Experimental, Survey, and Observational Data Collection:The Case of VKontakte
1. Importância e Limitações dos Dados de Mídia Social
· Dados cruciais para pesquisa, mas enfrentam incompletude e falta de representatividade.
· Persistem desafios técnicos e metodológicos.
2. Desafios na Colaboração com Empresas de Mídia Social
· Empresas relutam em compartilhar dados após escândalos.
· Políticas restritivas dificultam o acesso a conjuntos valiosos.
3. Caso do Facebook como Exemplo
· Compartilhamento de dados com acadêmicos no Facebook demorou anos.
· Questionamentos sobre validade de conclusões devido à seleção e ruído nos dados.
4. Necessidade de Sistematização da Experiência do Pesquisador
· Com relutância das empresas, comunidade de pesquisa deve superar limitaçõesdas mídias sociais.
· Destaque para uso combinado de dados, como downloads e pesquisas online.
5. Abordagem com o VKontakte (VK)
· VKontakte usado como alternativa ao Facebook, mais aberto à coleta de dados.
· Projetos (DigiFriends e FakeNews) exploram dados do VK para pesquisa.
6. Desafios e Potenciais do Uso de Mídias Sociais para Pesquisa
· Reconhecimento de desafios no desenvolvimento e avaliação de aplicativos.
· Consideração de possibilidades e limitações ao usar mídias sociais para coleta de dados.
Capitulo 43 - Researching YouTube: Methods, Tools, and Analytics
1. Importância e Evolução do YouTube
· Potência global em compartilhamento de vídeos desde 2005.
· Crescimento para plataforma abrangente, tornando-se o segundo maior mecanismo de busca.
2. Media Convergence, Pesquisa e Desafios
· Convergência de mídias e papel fundamental na cultura global.
· Importância na pesquisa, desafios éticos, e técnicos, incluindo fake news.
3. Pesquisas e Impactos Multidisciplinares
· Fonte rica para pesquisadores em áreas diversas.
· Exploração de temas como saúde, educação, e comportamento social.
4. Usuários, Conteúdo e Desafios Éticos
· Investigação das motivações dos usuários e impactos sociais, políticos, educacionais e econômicos.
· Abordagem de desafios éticos e legais, tipos de vídeos postados, e papel dos algoritmos.
Capítulo 44 - Researching TikTok: Themes, Methods, and Future Directions
1. Ascensão do TikTok
· Lançamento global em 2017, rapidamente se tornando uma das plataformas mais populares.
· Atraindo principalmente um público jovem com vídeos curtos e características únicas.
2. Desafios e Controvérsias do TikTok
· Envolvimento em polêmicas, como ameaças de banimento nos EUA e proibições em diversos países.
· Preocupações relacionadas à censura de conteúdo e suas possíveis conexões com os interesses do governo chinês.
3. Exploração de Temas na Pesquisa Científica
· Análise de temas predominantes em pesquisas, incluindo atitudes e experiências de jovens, estudos interplataformas e análise das características únicas do TikTok.
4. Métodos de Pesquisa Efetivos no TikTok
· Ênfase em métodos não intrusivos, como estudos de caso, análise de conteúdo e abordagens mistas.
· Desafios metodológicos devido à falta de API oficial e restrições na modificação de algoritmos.
PART VIII Privacy, Ethics, and Inequalities
Capitulo 45 - Inequalities in Social Media Use and Their Implications for Digital
Methods Research
1. Impacto Social das Redes Sociais
· Integração profunda nas vidas cotidianas com disparidades de uso baseadas em gênero, idade e status socioeconômico.
· Pesquisas exploram desigualdades digitais, destacando estruturas sociais mais amplas.
2. Desigualdades Digitais e Sociais
· Reflete disparidades sociais em idade, gênero, raça e status, levando a limitações de acesso, oportunidades e habilidades.
· Evolução da pesquisa abrange acesso, uso e resultados relacionados a tecnologias de informação e comunicação.
3. Níveis de Divisões Digitais
· Progressão dos níveis de divisão digital, desde acesso até habilidades, práticas e resultados tangíveis.
· Aplicação específica nas redes sociais revela disparidades em acesso, atividades e benefícios.
4. Implicações Éticas e de Pesquisa
· Considerações éticas para os indivíduos e dinâmicas de poder reforçadas por IA e big data nas redes sociais.
· Desafios éticos para pesquisadores relacionados a acesso desigual, habilidades e resultados em análises de métodos digitais.
Capitulo 46 - Linking Twitter and Survey Data: Gaining Consent, Making the Link, and Maintaining Data Security
1. Coleta Retroativa de Dados
· Destaca a importância de coletar dados retrospectivamente, especialmente em redes sociais, para evitar viés de observação direta que poderia influenciar o comportamento (Efeito Hawthorne).
2. Identificabilidade e Segurança de Dados no Twitter
· Enfatiza a necessidade de compromisso forte com a segurança de dados, priorizando confidencialidade sobre anonimato, devido à natureza identificável dos dados no Twitter.
3. Pseudonimização e Minimização de Riscos de Divulgação
· Estabelece o princípio de pseudonimização, mas destaca desafios no Twitter devido a requisitos de exibição, reforçando a importância de permissão explícita para identificação.
4. Compreensão dos Riscos de Divulgação nos Dados de Mídia Social
· Alerta sobre os riscos de divulgação nos dados de mídia social, destacando a necessidade de gerenciar esses riscos por meio de estratégias além da anonimização.
5. Gerenciamento de Dados Vinculados e Arquivamento
· Enfatiza a necessidade de armazenar dados vinculados separadamente, reduzir dados ao mínimo necessário e implementar princípios como processamento sistemático, redução de dados e exclusão quando necessário.
6. Doação de Dados, Identificabilidade e Perspectiva Positiva 
· Apresenta a ideia de "doação de dados" como alternativa, destaca a identificabilidade inerente dos dados de mídia social e sugere uma perspectiva positiva para pesquisas com dados vinculados.
Capítulo 47 - Ethics of Using Social Media Data in Research: Users’ Views
1. Privacidade e Ética na Utilização de Dados de Mídia Social
· Aponta o escândalo Facebook–Cambridge Analytica como exemplo de potencial abuso de dados, ressaltando a importância da privacidade e ética na pesquisa.
2. Aceitação Variada do Uso de Dados de Mídia Social
· Indica que usuários estão mais confortáveis com pesquisadores acadêmicos usando dados públicos, comparado a terceiros como profissionais de marketing ou governo.
3. Desafios Éticos na Diferenciação entre Dados Públicos e Privados
· Aborda os desafios éticos em determinar o que constitui dados públicos ou privados em comunidades online, especialmente considerando o contexto.
4. Consentimento na Pesquisa de Dados em Mídias Sociais
· Explora a complexidade do consentimento na pesquisa de dados de mídia social, destacando a falta de consciência das políticas de privacidade por parte dos usuários.
5. Posicionamento do Pesquisador como Insider ou Outsider: 
· Examina a posição do pesquisador como membro da comunidade (insider) ou externo a ela (outsider), destacando desafios e a importância da reflexividade.
6. Afiliação do Pesquisador à Plataforma de Mídia Social
· Aponta a importância de considerar a afiliação do pesquisador à plataforma de mídia social, evidenciado pelo experimento de contágio emocional do Facebook, destacando a necessidade de ética consistente.
Capítulo 48 - Privacy, Consent, and Confidentiality in Social Media Research
1. Foco nos Direitos dos Participantes
· Diretrizes éticas destacam os direitos dos participantes e as responsabilidades dos pesquisadores.
2. Evolução das Diretrizes para Pesquisa Online
· Muitas diretrizes éticas foram desenvolvidas antes da pesquisa online, levando a discussões sobre a coleta de dados em espaços online.
3. Determinação do Espaço como Público ou Privado
· Questiona se os espaços online são considerados públicos ou privados, influenciando a permissibilidade da coleta de dados.
4. Privacidade nas Configurações de Conta
· As configurações de privacidade, como restrições de acesso, devem ser respeitadas pelos pesquisadores.
5. Anonimato e Confidencialidade
· Destaca a importância de proteger a identidade dos participantes, especialmente ao citar conteúdo em relatórios de pesquisa.