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Peguei do Blog da Luciana Sodré o seguinte trecho:

Em 2008, por exemplo, o Google conseguiu antecipar em 7 a 10 dias, a dinâmica da contaminação pelo vírus da gripe H1N1, baseado nos dados de utilização da ferramenta de busca dos seus usuários. Rastreando o conteúdo das buscas, a empresa conseguiu identificar correlações inusitadas entre as pesquisas e a contração da doença em um determinado grupo social. É importante entender que o modelo antecipava não apenas a quantidade de casos, mas também o deslocamento do vírus. O modelo foi tão bem sucedido que fundamentou as ações preventivas do governo americano para impedir uma pandemia da doença.

Bigdata (1)

Como disse aqui, uma Revolução Cognitiva traz para a sociedade uma redução da taxa de Sombra Cognitiva, a partir de novos Tecno-códigos, que passam a registrar o que antes era impossível.

Há um conjunto enorme de movimentações, através de Rastros Digitais voluntários (geração de conteúdo) e involuntários (cliques) que faz com que coisas que não eram registráveis passem a ser.

Note que no caso do Google sobre a gripe, descrito acima, foi feito pelo uso de Rastros Voluntários, mas desconexos que foram sendo coletados, entre outros, as buscas e o aumento pelo interesse maior sobre a gripe, o que implicava a possibilidade de sintomas, cruzado com a localização de cada usuário.

Luciana fala no post dela da metereologia, que é algo para lidar com grande complexidade. Como funciona a coisa?

  • Coletores de dados são instalados para medir mudanças climáticas temperatura, ventos, nuvens, etc;
  • Coletores passam a enviar dados;
  • Sistemas analisam estes dados que chegam e como batem com o histórico que existe sobre estes dados para se fazer previsões.

Assim, temos três ações para reduzir a taxa de erro das previsões: instalação de coletores, coleta, análise da coleta diante do histórico do que foi processado antes, incluindo taxa de erro das previsões.

bigdata

Muito dos erros de previsão meteorológica se devem a um problema em algum destes pontos. E, obviamente, um fator fundamental é o tempo que se faz a análise, que vai permitindo aumentar a “time line” para se prever com mais precisão, incluindo aí fenômenos raros, tal como Tsunamis ou Furações.

Assim, a chegada da Governança Digital e a produção massiva de Rastros Digitais nos leva a poder ter agora coletores instalados, os dados enviados e a análise, a partir dos históricos que vamos construindo.

Podemos dizer que o Google, por exemplo, ou o Facebook, se analisarem o movimento de 2013, buscas, emails, comentários de seguidores e multiplicadores, cliques, que antecederam as manifestações, nos períodos que antecederam o evento, poderão aumentar bastante a possibilidade de análise, se comparado com o momento atual.

Isso é um trabalho que ainda está incipiente, mas que vai mais e mais ser utilizados e gerar valor.

Estamos partindo para algo que é a Meteorologia Social, baseado nos Rastros Digitais, que o povo está gostando de chamar de Bigdata.

Hoje, devido a falta de histórico e o não levantamento de dados com esse objetivo torna a pergunta incerta, mas apenas por falta de estudo.

Ninguém hoje tem condições de prever com uma taxa de risco menor, a não ser o Google e o Facebook, que reúnem juntos os Rastros Digitais da maioria dos brasileiros online, incluindo o público potencial dos protestos.

bigdata_large

Com o tempo, com cada vez mais antecedência poderemos prever tais movimentos, aumentando o percentual previsivo da sociedade nesse campo da Meteorologia Social.

É isso, que dizes?

 

2 Responses to “Meteorologia Social: teremos manifestações na Copa?”

  1. […] Meteorologia Social – capacidade de prever movimentos de massa, a partir da análise dos Rastros Digitais – criado em 17/04/14 (ver mais aqui.) […]

  2. […] Para que isso seja feito, é preciso  conhecer melhor as ações da sociedade, através de ações que chamei de Meteorologia Social, que também chamam de Bigdata (ver mais sobre isso aqui.). […]

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