Observar a sociedade nunca foi uma tarefa simples. Desde os pais fundadores das ciências sociais, estudados como pilares nas nossas escolas, a principal preocupação sempre foi compreender como transformar a vida social em objeto possível de ser observado, descrito e interpretado.
Afinal, diferentemente de grande parte dos fenômenos das ciências naturais, a sociedade não pode ser isolada em laboratório. O pesquisador observa um mundo do qual ele mesmo faz parte, formado por pessoas que interpretam suas próprias ações, respondem ao ambiente, mudam de comportamento e atribuem seus próprios significados aos fatos.
Por isso, a história das ciências sociais é também a história da construção de maneiras de observar. Émile Durkheim, para voltar a um dos tais pais, dizia que os fatos sociais devem ser tratados como coisas.
A preocupação era estabelecer procedimentos que permitissem ao pesquisador se afastar das impressões individuais e procurar regularidades que pudessem ser observadas de maneira sistemática.
Max Weber foi além e, entre tantas contribuições, disse que não bastava identificar comportamentos ou padrões, mas também era necessário compreender o sentido que os próprios atores atribuíam às suas ações.
Karl Marx também mostrou que aquilo que observamos na superfície nem sempre é suficiente para compreender as relações sociais. Estruturas econômicas, condições materiais e relações de poder podem organizar o que aparece diante de nós sem necessariamente estar visível.
As diferenças entre eles, que não dão conta do que se discute atualmente, são muito grandes e estudadas até hoje. Mas o mais importante é perceber que, desde o início, as ciências sociais convivem com uma tensão que permanece: precisamos observar regularidades, mas também interpretar significados.
Precisamos olhar para aquilo que as pessoas fazem, mas também para as estruturas que condicionam suas possibilidades de ação.
O problema é que o ambiente em que observamos a sociedade mudou profundamente. E isso nos traz o assunto iniciado aqui no meu texto anterior. Quando analisamos a política no ambiente digital, não estamos olhando apenas para cidadãos, candidatos, partidos, governos ou movimentos sociais.
Precisamos observar também as plataformas onde essas pessoas se encontram, os formatos com que organizam seus conteúdos, os sistemas de recomendação que distribuem informações e as regras que definem o que pode ou não aparecer.
Isso tudo adiciona novas camadas ao problema clássico da observação.
Durante muito tempo, boa parte da pesquisa política pôde trabalhar com objetos relativamente estáveis. Um pesquisador podia analisar discursos parlamentares, programas partidários, jornais, entrevistas, votações, documentos públicos ou pesquisas de opinião.
Naturalmente, todos esses objetos exigiam escolhas metodológicas, recortes e interpretações. Mas havia, de maneira geral, alguma possibilidade de delimitar aquilo que estava sendo observado.
Uma edição de jornal existia como objeto, uma sessão parlamentar podia ser registrada, um programa partidário tinha uma versão definitiva, uma votação produzia um resultado.
Uma publicação pode desaparecer, um vídeo pode ser editado, recortado e republicado em outra plataforma, uma conta pode ser removida, uma interface pode mudar durante uma pesquisa, uma empresa pode alterar as possibilidades de acesso aos seus dados, ferramentas disponíveis quando um projeto começa podem deixar de existir antes que ele termine.
Mais do que isso, o conteúdo disponível não necessariamente chega da mesma maneira a todas as pessoas. Dois usuários podem abrir a mesma plataforma, no mesmo momento, e encontrar ambientes completamente diferentes.
O que aparece para cada um pode depender das contas que seguem, das publicações com as quais interagiram, dos vídeos que assistiram até o final, daqueles que passaram rapidamente, do idioma, da localização, do histórico de navegação e de uma série de decisões tomadas pelos sistemas de recomendação.
Para o pesquisador, isso cria uma dificuldade considerável. Se quero saber o que um jornal publicou sobre determinado acontecimento, posso procurar aquela edição.
Se quero saber o que foi dito em uma sessão parlamentar, posso procurar sua gravação ou sua transcrição. Mas, se quero saber o que uma pessoa encontrou ao abrir uma plataforma durante uma campanha eleitoral, a resposta se torna muito mais difícil.
Não é suficiente perguntar quais conteúdos foram publicados. É preciso também tentar compreender quais conteúdos foram recomendados, para quem, em que sequência e depois de quais outros conteúdos.
O objeto deixa de ser apenas o arquivo e passa a ser também o fluxo. E o fluxo é muito mais difícil de capturar.
Há ainda outro problema: a quantidade de informação. A comunicação política produz diariamente milhares de textos, vídeos, imagens, comentários, respostas, transmissões ao vivo e outros formatos.
Se ampliarmos a observação para vários candidatos, partidos, influenciadores e países, o volume rapidamente se torna impossível de acompanhar apenas com leitura e observação humanas.
Mas a dificuldade não está apenas na quantidade. Os conteúdos digitais são cada vez mais multimodais. Um vídeo político não se forma apenas pelas palavras pronunciadas.
Há a imagem, o gesto, a expressão facial, a música, a legenda, o enquadramento, a edição, a sequência de cortes, os comentários e o contexto em que aparece.
Um mesmo texto pode ter sentidos completamente diferentes dependendo de todos esses elementos. Também por isso, contar não significa necessariamente compreender.
Uma publicação com milhares de compartilhamentos pode indicar apoio, indignação, ironia ou até mesmo uma circulação motivada pelo desejo de criticar o que está sendo compartilhado.
Uma curtida não representa automaticamente concordância política, um comentário aparentemente positivo pode ser irônico, um meme pode ser praticamente impossível de compreender sem conhecer referências culturais que não aparecem explicitamente na imagem.
É aí que reaparece um problema que Weber já reconhecia há mais de um século: observar uma ação não significa necessariamente compreender o seu sentido. A diferença é que agora temos condições técnicas para recolher volumes imensos de ações.
Durante alguns anos, principalmente com o crescimento do chamado Big Data, houve certo entusiasmo com a possibilidade de que grandes volumes de dados permitissem observar a sociedade quase diretamente.
Mas os dados nunca falam sozinhos, eles precisam ser produzidos, coletados, selecionados, organizados e interpretados. No caso das plataformas digitais, existe ainda uma dificuldade adicional.
Aquilo que chamamos de dado não é simplesmente um retrato espontâneo da sociedade. É também resultado das escolhas feitas pelas plataformas.
Uma rede social decide quais interações serão registradas, quais métricas serão exibidas, quais informações ficam disponíveis e quais poderão ser acessadas por pesquisadores.
Por isso, uma base gigantesca de dados não significa necessariamente uma observação completa da realidade. Podemos estar observando com enorme precisão aquilo que a plataforma decidiu tornar mensurável.
Essa questão se tornou ainda mais importante nos últimos anos, com a redução do acesso de pesquisadores aos dados de algumas das principais plataformas. APIs foram modificadas ou fechadas, ferramentas de coleta deixaram de funcionar e diferentes empresas passaram a impor novas restrições ao acesso às informações.
Chegamos, então, a uma situação curiosa. Uma parcela cada vez maior da discussão pública ocorre em ambientes privados, controlados por empresas que estabelecem suas próprias regras de acesso.
A esfera pública tornou-se, em grande medida, dependente de infraestruturas que não são completamente públicas nem transparentes.
Isso não significa que os métodos clássicos das ciências sociais tenham perdido sua importância. Muito pelo contrário, análise de discurso, entrevistas, etnografia, análise de conteúdo, pesquisas de opinião, observação participante e métodos estatísticos continuam fundamentais.
O problema é que, isoladamente, dificilmente conseguem dar conta de todas as dimensões desse novo ambiente.
Talvez o desafio atual seja justamente combinar essas abordagens. Métodos computacionais podem ajudar a localizar padrões em grandes conjuntos de dados, a análise qualitativa pode ajudar a compreender os sentidos desses padrões, entrevistas podem mostrar como as pessoas percebem aquilo que encontram nas plataformas, a observação digital pode acompanhar práticas e trajetórias e a análise de redes pode mostrar relações entre atores e conteúdos.
Nenhuma dessas abordagens, sozinha, é suficiente. É nesse contexto que diferentes grupos de pesquisa têm experimentado maneiras de combinar teoria social, observação qualitativa e métodos computacionais.
No Hub de Emoções, Polarização e Populismo, da Universidade de Helsinque, sob a liderança de Emilia Palonen, temos trabalhado justamente com alguns desses desafios, principalmente na observação da comunicação política em plataformas de vídeos curtos.
Entre outras experiências, temos utilizado pesquisas comparativas entre países, análise multimodal, perfis construídos para pesquisa, personas sintéticas e diferentes formas de combinar análise computacional com interpretação humana.
A intenção não é apresentar essas experiências como soluções definitivas. Na verdade, talvez uma das características mais interessantes do momento atual seja justamente reconhecer que estamos ainda desenvolvendo maneiras de observar um objeto que muda enquanto o estudamos.
Isso exige experimentação, mas também exige rigor. É necessário documentar procedimentos, explicar as limitações das coletas, tornar as escolhas metodológicas transparentes, comparar diferentes formas de análise e reconhecer aquilo que não conseguimos observar.
Isso porque a instabilidade do ambiente digital não pode servir de justificativa para uma ciência menos rigorosa. Ela exige uma ciência ainda mais cuidadosa sobre aquilo que afirma conhecer.
Durkheim continua nos lembrando da importância de procedimentos sistemáticos, Weber continua nos dizendo que comportamento e significado não são a mesma coisa e Marx continua mostrando que aquilo que aparece diante de nós é organizado também por estruturas que nem sempre estão imediatamente visíveis.
O que mudou é que, entre essas estruturas, precisamos agora incluir plataformas, algoritmos, modelos de negócio e sistemas automatizados de recomendação. E há ainda um novo problema pela frente.
Se o volume de conteúdos políticos já ultrapassa aquilo que pesquisadores conseguem ler, assistir e interpretar manualmente, será necessário recorrer cada vez mais a sistemas de inteligência artificial para ajudar nessa observação.
Mas, se utilizarmos máquinas para interpretar um ambiente que também está sendo produzido, organizado e distribuído por máquinas, surge outra pergunta: até onde podemos confiar nelas.
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