Revolução dos dados sociais

A revolução dos dados sociais é a mudança nos padrões de comunicação humana para o aumento do compartilhamento de informações pessoais e suas implicações relacionadas, possibilitadas pelo surgimento das redes sociais no início dos anos 2000. Esse fenômeno resultou no acúmulo de quantidades sem precedentes de dados públicos .^[1]

Essa grande e atualizada fonte de dados tem sido descrita como um novo tipo de instrumento científico para as ciências sociais.^[2] Vários pesquisadores independentes usaram dados sociais para descrever o presente e prever tendências como desemprego, surtos de gripe,^[3] humor de populações inteiras,^[4] gastos com viagens e opiniões políticas de uma maneira mais rápida, mais precisa e mais barata que o padrão relatórios do governo ou pesquisas Gallup .^[2]

Os dados sociais referem-se aos dados que os indivíduos criam que são compartilhados de forma consciente e voluntária por eles. O custo e as despesas gerais inviabilizaram anteriormente essa forma semipública de comunicação, mas os avanços na tecnologia de rede social de 2004 a 2010 tornaram possíveis conceitos mais amplos de compartilhamento.^[5] Os tipos de dados que os usuários estão compartilhando incluem geolocalização, dados médicos,^[6] preferências de namoro, pensamentos abertos, artigos de notícias interessantes, etc.

A revolução dos dados sociais permite não apenas novos modelos de negócios como os da Amazon.com, mas também oferece grandes oportunidades para melhorar a tomada de decisões para políticas públicas e desenvolvimento internacional .^[7]

A análise de grandes quantidades de dados sociais leva ao campo da ciência social computacional . Exemplos clássicos incluem o estudo de conteúdo de mídia^[8] ou conteúdo de mídia social.^[3][4][9]

Referências

1. Weigend, Andreas. «The Social Data Revolution». Harvard Business Review. Consultado em 15 de julho de 2009 
2. Hubbard, Douglas (2011). Pulse: The New Science of Harnessing Internet Buzz to Track Threats and Opportunities. [S.l.]: John Wiley & Sons 
3. Vasileios Lampos; Nello Cristianini (2012). «Nowcasting Events from the Social Web with Statistical Learning». ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology. 3 (4): 1–22. doi:10.1145/2337542.2337557. 72 
4. Thomas Lansdall‐Welfare. «Nowcasting the mood of the nation». Significance Magazine. 9 (4). doi:10.1111/j.1740-9713.2012.00588.x 
5. Swathi Dharshana Naidu (dezembro de 2009). «Social Data Revolution». Posterous. Consultado em 8 de julho de 2010 
6. Dyson, Esther (23 de março de 2010). «Health, not Health Care!». Huffington Post. Consultado em 8 de junho de 2010 
7. Hilbert, Martin (2013). «Big Data for Development: From Information- to Knowledge Societies». Rochester, NY: Social Science Research Network. SSRN Scholarly Paper (2205145). SSRN 2205145 
8. Detecting macropatterns in global media content
9. Twitter Mood: The Effects of the Recession on Public Mood in the UK