5 tendências em coleta e análise de dados de impacto social: O que está em alta e como isso pode impactar projetos
O mercado de ciências e serviços sociais cresceu de forma acelerada nos últimos anos, com uma receita estimada em 56 bilhões de dólares em 2023 e 62 bilhões de dólares em 2024, garantindo uma taxa de crescimento anual composta de aproximadamente 10%¹. E, num mundo igualmente acelerado, quando falamos de coleta e análise de dados, você provavelmente já se deparou com palavras como: Big Data, algoritmo, aprendizado de máquina (machine learning), cocriação, modelagem baseada em agentes (ABM), inteligência artificial e por aí vai. Seriam essas as tendências em pesquisa de impacto social? A verdade é que a tecnologia já está entre nós, de forma até intrínseca, e a maneira como a sociedade se comporta e interage nesses ambientes digitais está cada vez mais mesclada com o mundo real, fornecendo dados valiosos para todos os tipos de finalidades. Às vezes, podemos nos sentir sobrecarregados com todas essas tecnologias, a ponto de acreditar que investir nesse tipo de ferramenta está fora da realidade dos nossos segmentos. Mas é importante lembrar que: informação é poder. “Primeiras impressões podem levar a conclusões erradas.” — Dennis Fisher, cientista comportamental A coleta de dados começa quando temos um problema para resolver. Com o mundo mudando exponencialmente, impulsionado por novas tecnologias, consequentemente vemos mudanças nas necessidades sociais e uma maior demanda por transparência e impacto mensurável. É essencial compreender essas tendências para garantir que nossas iniciativas não apenas atinjam nossos objetivos e resolvam nossos problemas, mas também que contribuam para um impacto social duradouro. Confira agora uma lista de 5 tendências em coleta e análise de dados de impacto social. 1. Big Data e análise avançada O termo “Big Data” pode parecer complicado, mas, na verdade, ele se refere a grandes volumes de informações que precisam de análise especializada para revelar padrões e insights valiosos. Esse conceito já existia até mesmo antes do mundo digital. Pense em um parque onde as calçadas foram planejadas para facilitar o trajeto dos visitantes. Porém, ao lado dessas calçadas, pode surgir uma trilha de terra, um “atalho” criado por várias pessoas que preferiram seguir um caminho mais direto. Esse tipo de trilha, conhecida como “caminho de desejo”, revela uma preferência coletiva — é como uma maneira natural de mostrar o que as pessoas realmente preferem. Assim como esse caminho alternativo nos mostra o comportamento dos visitantes do parque, o Big Data, com o uso de ferramentas avançadas como o Machine Learning, nos permite identificar padrões e antecipar comportamentos em diferentes contextos. Com esses dados, é possível tomar decisões mais assertivas e planejar de forma mais estratégica. 2. Participação comunitária e cocriação A participação ativa das comunidades nas coletas de dados primários está se tornando cada vez mais comum. Por exemplo, antes de iniciar uma pesquisa quantitativa, pode ser de extrema importância ouvir a comunidade local de forma qualitativa antes, em pequena escala. Dessa forma, podemos entender e detalhar as especificações necessárias para a formulação do questionário quantitativo. Projetos que incorporam essa cocriação, onde as comunidades ajudam a formular questionários e até a interpretar dados, não apenas melhoram a qualidade e detalhamento dos resultados, como também fortalecem o envolvimento e a aceitação das pessoas, uma vez que se sentem ouvidas². 3. Foco em impacto social e sustentabilidade As organizações estão cada vez mais focadas em medir o impacto real de suas ações nas comunidades e no meio ambiente, alinhando-se aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS). A coleta de dados precisa ir além de números, capturando como as ações transformam realidades locais e individuais, como no caso de programas educacionais que impactam o empoderamento de estudantes e suas famílias. Para isso, é necessário adotar uma abordagem de coleta de dados mais abrangente, que inclua entrevistas e relatos de experiência. Esses dados ajudam a entender de forma mais detalhada o impacto das ações, oferecendo uma análise rica e contextualizada, essencial para a transparência e prestação de contas. “Ouvir, seja como ato individual ou feito por companhias e pelo governo, é um sinal de respeito.” — Hugo Powell, CEO da The Brand-Driven Além disso, à medida que as organizações buscam maior sustentabilidade, é fundamental que as práticas de coleta de dados também sejam ambientalmente responsáveis. O uso de tecnologias digitais pode reduzir o uso de carbono, substituindo deslocamentos e promovendo a análise em nuvem, tornando os processos de avaliação mais sustentáveis e eficientes. 4. Tecnologias e fontes alternativas de coleta Métodos de pesquisa estão se diversificando. A incorporação de tecnologias como entrevistas virtuais, surveys interativas e plataformas digitais permitem uma coleta de dados mais ágil e engajante. Além disso, o uso de mídias sociais como ferramenta de pesquisa está em alta, permitindo captar a voz de diferentes grupos de maneira mais ampla. Um exemplo disso são as pesquisas realizadas pelo YouTube em formato similar ao de mídia. O WhatsApp também tem se tornado um canal forte para coleta de dados primários. Outro grande exemplo é o social listening, processo de monitoramento e análise de conversas e menções nas redes sociais mediante a ciência e aceitação dos usuários ao ingressarem nas plataformas. Por meio do social listening, podemos entender o que está sendo dito acerca de um fenômeno social, algum episódio específico na sociedade, marca, pessoa ou tópicos em geral. Ao usar ferramentas de análise, as organizações podem rastrear palavras-chave, hashtags e sentimentos para identificar tendências, avaliar a percepção pública e coletar insights valiosos. Além de servir para melhorar estratégias de marketing, o social listening pode ser utilizado para gerenciar crises, entender o comportamento do cidadão e detectar oportunidades de inovação ou melhorias nos produtos e serviços. 5. Ética e Privacidade nas Pesquisas Com a crescente importância de medir o impacto social, as organizações precisam adotar práticas responsáveis tanto na coleta quanto no armazenamento dos dados. Isso envolve garantir a transparência com os participantes sobre como seus dados serão usados e protegidos. Além disso, é fundamental que as informações sejam tratadas com a máxima confidencialidade, respeitando a privacidade de cada indivíduo envolvido nas pesquisas. As leis de proteção de dados, como a LGPD no
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