Trending Topics Artificiais e Orgânicos e o Valor do Twitter


Uma das pesquisas em cima das quais me debrucei nos últimos tempos é a respeito das redes que estão influenciando os tópicos no Twitter. Se você usa a ferramenta deve ter percebido já que, nos últimos meses, cada vez mais os chamados TTs, redutos do que está "trending" no mundo e no Brasil, parecem ter sido povoados pela ação de grupos organizados. O que eu quero dizer com isso? Que tem grupos se organizando para conseguir visibilidade para seus tópicos e tags e esses grupos estão apropriando a lista de TTs no Brasil como um todo.

Estou chamando esses tópicos de "artificiais", em oposição aos "orgânicos", que constituem aquilo que o próprio Twitter afirma que é o objetivo dos TTs ("ajudar as pessoas a descobrir quais são 'as últimas histórias' ao redor do mundo"). Enquanto esses tópicos "artificiais" são construídos por um pequeno grupo que faz muito barulho de forma coordenada e organizada, os tópicos organicos são compostos pelas conversações de vários grupos diferentes, a respeito de um mesmo assunto. Enquanto os primeiros não representam "tendências" por assim dizer, mas a força da organização da rede, os segundos representam sim o que está acontecendo. Vejam os mapeamentos.

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Rede de seguidores que tuitaram a tag "#Compreimagazineluizanãoentregou"

Nesse primeiro exemplo, mapeei um tópico "artificial": #compreimagazineluizanãoentregou. O tópico foi criado por uma consumidora, para reclamar da entrega de um produto comprado no Magazine Luiza. A consumidora em questão solicitou a sua rede que a ajudasse para que a loja entregasse finalmente o produto. O grupo respondeu repassando a tag entre si e utilizando as conexões para fazer com que a mesma entrasse na lista do top 10. Também ajudou o fato de que a pessoa que fez o pedido fazia parte de um fandom (Luan Santana, se não me engano), o que permitiu que ela usasse, nesse espalhamento artificial, o expertise do grupo (já falei sobre os fandoms e os TTs aqui). Reparem no quão clusterizada é a rede: isso indica uma forte participação de pessoas que se seguem entre si, ou seja, que possuem conexões anteriores. Defendo que essas conexões ativam laços mais fortes e um tipo diferente de capital social, focado no engajamento e no compromisso coletivo.

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Rede de seguidores que tuitaram a tag "#10pessoasqueeupegaria".

Reparem que essa segunda rede é muito menos densa, muito menos clusterizada. Ou seja, embora em cada uma dessas duas redes eu tenha pego um número semelhante de tweets, na primeira parece existir um grupo muito mais ativo de pessoas que se seguem e que tuitam a tag do que nesse segundo grupo. Embora essa segunda tag seja um meme, ela é muito mais emergente, ou seja, trafega mais pelos laços fracos do que efetivamente pelas pessoas que se seguem entre si. É nesse ponto que reside o que eu chamo de artificialidade nos TTs. Enquanto esta última rede reflete o fato de que várias pessoas estão falando sobre o assunto em redes diferentes, na primeira rede temos um grupo pequeno produzindo uma grande quantidade de tweets.

Mas quais as implicações disso?

Já defendi aqui, em outras ocasiões, que o principal valor do Twitter, enquanto site de rede social, está na informação que circula na ferramenta. Essa informação depende de um filtro dinâmico, que é a rede social, e da visibilidade que recebe nas redes para ser valorizada. Os TTs deveriam refletir, ainda que parcialmente, esse valor. No entanto, com essa apropriação recente, os Trending Topics estão deixando de ser um espaço de informações que estão sendo filtradas como relevantes e tornando-se um espaço de manifestação e disputa pela atenção e visibilidade. E isso pode reduzir o valor dos TTs, a curto e médio prazo, como ferramenta informativa e amplificar essa desvalorização para a ferramenta. É um risco. Ou ainda, essas disputas podem tornar o Twitter mais atrativo para outros públicos, reduzindo o valor para os atuais usuários. De qualquer forma, é uma tendência interessante que merece ser seguida.

Os resultados que eu expus aqui brevemente são de uma pesquisa com mais de 500 TTs brasileiros recolhidos e mais de 50 mil tweets coletados e mapeados. Não detalhei os resultados com maior precisão porque estou aguardando a publicação do paper em que discuto isso. Assim que sair, linko. :)