Postagens dos usuários não refletem verdadeiros interesses

9 de setembro de 2016 - 17h17

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O feed de notícias das redes sociais deveria refletir as preferências dos usuários. Um estudo realizado pela plataforma Outbrain, no entanto, concluiu que existe uma grande diferença entre o que lemos e o que compartilhamos com amigos. O levantamento foi conduzido em dois períodos entre 2015 e 2016 pelo cientista de dados Dr. Roy Sasson e pelo gerente do time de recomendações orgânicas da empresa, Dr. Ram Meshulam, com base em um bilhão de pontos de dados em centenas de publishers em todo o mundo.

A pesquisa mostrou que existe um grande abismo entre o engajamento privado, medido por visualizações e cliques, e o engajamento social, medido pelo número de ações no Facebook como a taxa de compartilhamentos, que é baixa. O conteúdo foi avaliado em 20 categorias, como adulto, sexo, crime, moda, celebridades, educação, livros, música, carreiras, artes, games, televisão, cinema, religião, entre outras, com base em algorítimos de linguagem natural. 

As categorias que receberam muitas visualizações e alguns compartilhamentos não refletem necessariamente a personalidade dos usuários. A maior parte destes compartilhamentos são considerados superficiais, sexuais, ou abruptos. No entanto, as categorias que receberam muitos compartilhamentos e poucas visualizações são consideradas profundas e intelectuais, o que reflete um padrão global.

O estudo mostrou que as pessoas estão mais propensas a compartilhar artigos sobre desastres naturais, arte, educação, arquitetura, carreiras e literatura do que artigos sobre sexo, celebridades, beleza e moda. Os interesses dos leitores, portanto, nem sempre estão explícitos em suas páginas nas redes sociais, já que o leitor decide com base no seu entorno que conteúdo irá expor, e é este conteúdo que norteia os algorítimos que irão recomendar novos conteúdos. 

 Publishers e profissionais de marketing, por sua vez, podem utilizar estes resultados para medir e prever o envolvimento do usuário, já que os aplicativos que monitoram as palavras mais comentadas nem sempre representam o verdadeiro interesse dos leitores.