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Em um primeiro momento, para verificar o comportamento do algoritmo do YouTube, busquei manualmente pelo termo "TV Tupi". Percebi que canais menos especializados, mas mais frequentes em suas postagens e que se utilizam das atuais estratégias de engajamento sugeridas pelas plataformas - como títulos e thumbnails "sensacionalistas" - são privilegiados nesse tipo de busca; de qualquer modo, já apareceram entre os destaques canais voltados especificamente à história e memória da TV - entre eles, o canal Arquivo Marckezini (https://www.youtube.com/@FabioMarckezini), mantido por Fábio Marckezini, uma das figuras que se tornou um "profissional amador" no circuito de materiais históricos ligados à TV, tornando-se colunista em portais dedicados ao veículo.

Posteriormente, procurei mais informações acerca do canal Arquivo Marckezini no YouTube Data Tools. Ele inaugurou seu canal em 31 de outubro de 2013, e o mantém ativo desde então, com 2.699 vídeos, 197.000 inscritos e 60.143.268 de views. Segundo o próprio YouTube, os doze vídeos mais acessados desse canal são de conteúdos históricos relacionados à TV brasileira - e os sete primeiros possuem mais de 1 milhão de visualizações:

1. Comerciais exibidos nos anos 1960 (volume 1) - postado há 7 anos, conta com cerca de 3,5 milhões de visualizações;

2. Show de Calouros - Roberta Close (SBT/1988) - postado há 4 anos, conta com cerca de 1,7 milhões de visualizações;

3. A Praça é Nossa - Mauro Mauricio (SBT/1989) - postado há 9 anos, conta com cerca de 1,5 milhões de visualizações;

4. Anúncio da morte de Ayrton Senna - Rede Globo/1994 - postado há 9 anos, conta com cerca de 1,4 milhões de visualizações;

5. Intervalos - Sessão da Tarde (Globo/1986) - postado há 8 anos, conta com cerca de 1,3 milhões de visualizações;

6. Os Gols do Fantástico (Globo/1991) - postado há 6 anos, conta com cerca de 1,2 milhões de visualizações;

7. Padre Quevedo x Lúcifer - Fantástico (Globo/2000) - postado há 9 anos, conta com pouco mais de 1 milhões de visualizações.

(Dados coletados em 23 de novembro de 2025, entre 22h e 23h.)

Destaco dois pontos desses resultados: o primeiro vídeo, "Comerciais exibidos nos anos 1960 (volume 1)", se inicia com uma cartela na qual lemos os dizeres "Material cedido pela PRÓ-TV", a associação de veteranos da televisão que deu origem ao atual Museu Brasileiro de Rádio e Televisão (MBRTV), atualmente administrado pelo Centro Universitário Belas Artes de São Paulo. De alguma maneira, isso demonstra a relevância que Marckezini adquiriu como agente da memória televisiva no universo on-line: uma associação de antigos profissionais do veículo confiou a ele parte de seu acervo - e isso, de fato, ganhou vulto, dado o número de visualizações.

Outro dado curioso é que, tirando esse primeiro vídeo, que contém materiais de canais diversos, todos os outros entre os 12 mais acessados derivam de gravações de emissoras que ainda se encontram em atividade: há seis vídeos provenientes da Globo, quatro do SBT e um da Bandeirantes. Ademais, alguns desses vídeos são quadros ou trechos que dificilmente serão disponibilizados nas plataformas VoD das emissoras - como, por exemplo, os trechos de intervalo de uma edição da Sessão da Tarde de 1986, gravado da transmissora da Globo no Rio de Janeiro, onde se localiza a sede da empresa.

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Em pesquisa exploratória no canal do Youtube destinado à TVZyn e vinculado ao universo da emissora SBTonline, observamos a produção de "Refollow", minissérie com 8 episódios destinada ao público infantojuvenil.

Em relação ao conteúdo analisado, o canal apresenta os números de visualizações (no total 1.477.000), curtidas ( no total 34.800) e comentários (no total 1686), assim como, permite a visualização dos comentários e hashtags estabelecidos entre os usuários da plataforma. Para uma análise qualitativa dos 1686 comentários e com a utilização da ferramenta YouTube Data Tools, foi possível gerar tabelas com levantamento de quantidade e texto de comentários, classificados por relevância e mapeamento de conversas a partir da identificação de respostas e curtidas entre os usuários, com informações sobre datas e horários de publicação.

Com a coleta de dados, será possível a análise sobre hábitos de consumo do conteúdo em redes (temas de discussão, produção da linguagem com emojis e hashtags e interações entre os usuários, espectadores e fãs da produção)

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Desde o final da década de 2000, muitos fãs de televisão têm se aproveitado de plataformas como o YouTube para compartilhar materiais relativos a seu objeto de culto que armazenaram desde a infância - como gravações de programas em fitas VHS. A meu ver, é a atividade dos fãs nessas plataformas que fomenta a curiosidade do público pela história de canais de TV brasileiros já inativos, como Tupi e Manchete, enquanto a Globo utiliza seu arquivo como um valioso ativo na "guerra do streaming" que trava junto a players como Netflix e Prime Video. Nesse novo ecossistema, as práticas de fandoms que atuam nas plataformas de compartilhamento de vídeo muitas vezes colidem com os interesses das atuais emissoras - alegando violações de direito autoral, a própria Globo ameaça constantemente retirar do ar canais do YouTube com vídeos de suas antigas produções. Esses imbróglios, de alguma forma, chancelam o reconhecimento obtido por tais fãs, convertidos em "profissionais amadores" (Flichy, 2010) ao atuarem como agentes da memória da TV na era digital.

Gostaria de mapear, no YouTube, canais que disponibilizem trechos antigos de programas televisivos e, posteriormente, entrevistar os responsáveis pelos canais mais proeminentes nessa seara - figuras com as quais tenho contato em outras redes sociais digitais e que já se projetaram em certos circuitos como "profissionais amadores". Esta, contudo, é uma investigação ainda um tanto embrionária, e não tenho definidos os métodos para a coleta de dados - matriculei-me no curso, inclusive, para prospectar algumas dessas questões.

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O objetivo da coleta refere-se à recepção de conteúdo televisivo em canais do Youtube da emissora SBTonline. Especificamente, o SBT (Sistema Brasileiro de Televisão) desenvolveu narrativas transmídia a partir de suas telenovelas infantojuvenis. Em parceria com o Youtube, a emissora disponibiliza o conteúdo televisivo em canais específicos para cada programa. Em 2020, criou a TVZyn (atualmente com 7,26 milhões de inscritos), canal destinado ao público infantojuvenil, e produz conteúdos para as redes sociais como fluxo e refluxo do conteúdo televisivo.

Metodologicamente, analisar-se-á quantitativa e qualitativamente, as visualizações, curtidas, hashtags e comentários dos oito episódios da minissérie Refollow, a mais recente produção da emissora divulgada exclusivamente no canal digital, em formato minidrama, com utilização de celulares para produção de imagens.

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Mudando um pouco o escopo da pesquisa, decidi por coletar reportagens que cobriram a regulamentação do streaming no Brasil, para posteriormente analisar as diferenças nas visões sobre a PL 8889/17 e a PL 2331/22.

Utilizando o Media Cloud Search, eu fiz três pesquisas, utilizando três coleções do site: Brazil - National, Brazil Media e Brazil - State & local.

Na primeira, pesquisei pelos termos: "PL 8889/17" OU "PROJETO DE LEI 8889/17", no período entre 2017 (por ter sido quando o projeto foi registrado)- 2025 (hoje). Encontrei 80 resultados.

Na segunda, pesquisei pelos termos "PL 2331/22" OU "Projeto de lei 2331/22", no período entre 2022 (por ter sido quando o projeto foi registrado)-2025 (hoje). Encontrei 47 resultados.

Na terceira, pesquisei pelos termos "REGULAMENTAÇÃO DO VÍDEO SOB DEMANDA" OU "REGULAMENTAÇÃO DO VOD" OU "REGULAMENTAÇÃO DO STREAMING" (como comumente esses dois projetos de lei são chamados), no período entre 2017 (quando surgiu o primeiro projeto de lei sobre o assunto)-2025 (hoje). Encontrei 251 resultados.

Baixei as três pesquisas em Excel para futuro tratamento e análise dos dados.

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Fiz a coleta usando o Apify no Instagram Scraper. Eu selecionei os perfis Folha de S.Paulo, Estadão, O Globo e TV Globo. No entanto, o resultado só trouxe Estadão e TV Globo. No total foram 402 resultados, mas a grande maioria sobre entretenimento e marketing. Exportei o resultado para o Excel e tentei fazer alguns levantamentos, mas só encontrei 5 comentários com a palavra imprensa e 6 com jornalismo, todas negativas. A ferramenta trouxe várias informações sobre os perfis dos comentários e as postagens dos dois veículos, mas não foi possível verificar o que havia planejado, que seria identificar a percepção sobre o jornalismo. Precisaria aumentar o escopo com mais veículos e talvez reduzir a análise

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Tenho feito levantamento e coleta manual de posts do Instagram, Twitter, TikTok, mais a título de pesquisa exploratória nesse momento. A seguir, junto com Andreza, pretendemos estruturar os achados e iniciar buscas sistemáticas.

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Coletar publicações feitas no instagram de três museus de arte do Rio de Janeiro durante 04 anos (2019-2022).

Ferramentas: 4kStrogram e EXPORTCOMMENTS

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Coletei composto por 19.946 comentários a partir do vídeo “Anistia – O que não te contaram”, disponível no YouTube, do anal do deputado federal Nikolas Ferreira.

A coleta dos dados foi realizada por meio da ferramenta YouTube Data Tools, utilizando a função Video Comments. O link do vídeo foi inserido na ferramenta, que exportou os dados em formato CSV, organizando cada comentário em uma célula da planilha. Durante a exportação, observou-se a presença de caracteres corrompidos e ilegíveis, principalmente em decorrência da conversão de emojis e símbolos não reconhecidos.

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Coletei composto por 19.946 comentários a partir do vídeo “Anistia – O que não te contaram”, disponível no YouTube, do anal do deputado federal Nikolas Ferreira.

A coleta dos dados foi realizada por meio da ferramenta YouTube Data Tools, utilizando a função Video Comments. O link do vídeo foi inserido na ferramenta, que exportou os dados em formato CSV, organizando cada comentário em uma célula da planilha. Durante a exportação, observou-se a presença de caracteres corrompidos e ilegíveis, principalmente em decorrência da conversão de emojis e símbolos não reconhecidos.

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Coletei 19.946 comentários a partir do vídeo “Anistia – O que não te contaram”, disponível no YouTube, do deputado Nikolas Ferreira.

A coleta dos dados foi realizada por meio da ferramenta YouTube Data Tools, utilizando a função Video Comments. O link do vídeo foi inserido na ferramenta, que exportou os dados em formato CSV, organizando cada comentário em uma célula da planilha. Durante a exportação, observou-se a presença de caracteres corrompidos e ilegíveis, principalmente em decorrência da conversão de emojis e símbolos não reconhecidos.

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Minha investigação iniciou a partir da pergunta: Como os comentários no vídeo de Nikolas Ferreira sobre a anistia articulam as categorias discursivas “Deus” e “anistia”?

Quais sentidos políticos e simbólicos emergem dessa associação no proxy?

As articulações discursivas entre religião e política nos comentários de usuários sobre o analisa o vídeo “Anistia – O que não te contaram”, publicado em 3 de abril de 2025 no canal do deputado federal Nikolas Ferreira, a partir de métodos digitais de coleta, visualização e análise semântica de dados.

A pesquisa parte da hipótese de que o espaço digital se constitui como uma arena discursiva em que se manifestam práticas simbólicas e ideológicas da cultura política brasileira contemporânea.

O corpus é composto por 19.946 comentários coletados a partir do vídeo “Anistia – O que não te contaram”, disponível no YouTube .

A coleta dos dados foi realizada por meio da ferramenta YouTube Data Tools, utilizando a função Video Comments. O link do vídeo foi inserido na ferramenta, que exportou os dados em formato CSV, organizando cada comentário em uma célula da planilha. Durante a exportação, observou-se a presença de caracteres corrompidos e ilegíveis, principalmente em decorrência da conversão de emojis e símbolos não reconhecidos.

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Ainda estou em fase de coleta manual dos dados. Como Vale Tudo está na fase final, considero interessante mapear a circulação da obra nas redes e seus diferentes atravessamentos por parte do público até o término da obra.

Apesar da proposta ser um estudo feito em diferentes plataformas digitais, até o momento, tenho me dedicado à coleta de dados no Facebook. Ali, estou participando de quatro grupos sobre a telenovela. Além disso, o algoritmo tem me recomendado conteúdos em circuitos alternativos - portais de notícias, posts de pessoas aleatórias comentando a trama e até usos da obra para a defesa de agenda política, como a isenção do imposto de renda para quem ganha até cinco salários mínimos e a taxação de super-ricos.

Em termos de coleta, além do grande volume de informações circulando nas redes - percebo como o conteúdo de outras plataformas - como X, e Instagram - repercutem também no Facebook. Nese primeiro momento, tenho feito prints de posts e salvado no drive. Meu foco tem sido o conteúdo dos grupos, ainda assim mapeio o conteúdo que aparece no entorno.

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Estou ainda em fase de coleta manual de dados da circulação da telenovela Vale Tudo nas redes.

Apesar da proposta ser um estudo em diferentes plataformas, tenho me concentrado na coleta de dados no Facebook. Ali, estou participando de quatro grupos da telenovela. Além disso, o algoritmo tem me sugerido posts de outras fontes - portais de notícia, pessoas aleatórias e até mesmo posts de teor político vindo de outras plataformas, no caso Instagram e o X, que tomam a telenovela para a defesa de pautas políticas, como a isenção do imposto de renda para quem recebe até 5 mil e a taxação dos super-ricos.

Tenho feito prints de posts e salvado em pasta no drive. Como Vale Tudo está na reta final, considero interessante seguir com o mapeamento até o o término da novela.

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Atualmente, encontro-me na fase inicial do mestrado e do desenvolvimento da minha pesquisa.

Neste momento, meu principal objetivo é coletar dados históricos, institucionais e culturais que permitam compreender como as mudanças na produção, circulação e recepção das animações brasileiras refletem e reconfiguram os processos comunicativos e culturais do país.

Para isso, a coleta de dados serão as fontes históricas e audiovisuais, através de mapeamento das animações brasileiras exibidas na televisão aberta ao longo das décadas, incluindo identificação de títulos, emissoras, períodos de exibição e transformações na programação, que serão obtidas por meio de arquivos televisivos, acervos institucionais e registros de programação de emissoras como TV Cultura, Globo e SBT.

E também as fontes institucionais e documentais, que será feito com um levantamento de documentos oficiais, políticas públicas e registros de fomento relacionados à produção e exibição de animações nacionais, incluindo materiais da ANCINE, do Fundo Setorial do Audiovisual (FSA), da Secretaria do Audiovisual e do Ministério da Cultura, além de leis e regulamentações sobre conteúdo infantil/juvenil e nacional.

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Consegui realizar a raspagem dos comantários (e dos dados do vídeo também, pois pode ser interessante para análises futuras). Coletei 2087 comentários ao todo.

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O objetivo é tentar compreender como uma propaganda feita completamente com imagens criadas por IA é recepcionada pelo público. Utilizarei, para uma aproximação inicial, o comercial de Natal de 2024 da Coca-Cola. O vídeo é o que possui mais visualizações e interações no canal oficial da marca no YouTube. Para isso, utilizarei o YouTube Data Tools para raspagem dos 500 comentários mais relevantes e suas interações. Posteriormente, utilizarei o BERTopic e o UMAP para fazer análise de sentimentos e, quem sabe, montar alguns clusters com os comentários de discursos semelhantes.

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Através do Media Cloud Search, coletei notícias (disponíveis somente as notícias a partir de 2008) que combinavam as palavras-chave “aquecimento global” OU sustentabilidade” OU “desenvolvimento sustentável” OU “crise hídrica” OU “desmatamento”, junto com as palavras “novela” e “Velho Chico”/“Pantanal”/”Renascer”, através das coleções “Brazil - National and State”, em três períodos de tempo específicos:

De 14 de março de 2016 a 30 de setembro de 2016 (Período de exibição da telenovela Velho Chico); Inclusão da palavra-chave “novela” e “Velho Chico”

De 28 de março de 2022 a 7 de outubro de 2022 (período de exibição do remake de Pantanal); Inclusão da palavra-chave “novela” e “Pantanal”

E de 22 de janeiro de 2024 a 6 de setembro de 2024 (período de exibição do remake da telenovela Renascer); Inclusão da palavra-chave “novela” e “Renascer”

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Na primeira data (De 14 de março de 2016 a 30 de setembro de 2016, nota-se que os dias 17 e 18 de setembro tiveram maior correspondência de todas as palavras-chave com as notícias que circularam na época no critério “Attention Over Time”, por conta da morte acidental do ator Domingos Montagner, que mobilizou a produção da novela;

As notícias coletadas no período, que relacionavam as palavras-chave, já foram exportadas pela plataforma em formato CSV. Faltará o tratamento destes dados, para averiguar quais notícias de fato estão correlacionando as temáticas/palavras-chaves de temática socioambiental, com a produção da novela em si. O mesmo vale para os outros dois períodos investigados abaixo.

Tentativa adicional: Quando selecionamos somente as palavras-chave “Velho Chico” E “Sustentabilidade”, para buscar compreender se essa temática foi discutida atrelada a exibição da telenovela, encontramos a seguinte correspondências:

Em 31 de julho, uma data de pico no gráfico “attention over time”, na trama de Velho Chico, o filho do Saruê ficava comovido e chorava ao ouvir do pescador Zé Pirangueiro sobre a mortandade de peixes no rio São Francisco, um efeito da degradação ambiental causada pela família de Martim.

Também foram coletadas as notícias com esse filtro mais específico em formato CSV.

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De 28 de março de 2022 a 7 de outubro de 2022 (período de exibição do remake de Pantanal); incluindo as palavras Pantanal e Novela, os picos foram variados, mas uma enorme gama de notícias foi coletada (um aumento exponencial que também se dá pelo aumento considerável de usuários na internet, entre 2016 e 2022, além da inclusão dos streamings na vida das pessoas, e além dos efeitos provocados pela pandemia de 2020.

E de 22 de janeiro de 2024 a 6 de setembro de 2024 (período de exibição do remake da telenovela Renascer), incluindo as palavras Renascer, Novela e “reflorestamento”, o mesmo se observa. Em ambos os casos, a quantidade de notícias disponíveis é gigante, e portanto um filtro melhor para as mesmas será estabelecido no tratamento de dados da etapa seguinte do exercício. O fato de que as notícias já foram exportadas em formato CSV. e com links disponíveis para visualização das matérias já facilita muito essa filtragem.

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Já coletei os dados de 2015 a 2021. Depois disso, fui bloqueada. Agora estou aguardando desbloquear

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Coletar todos os artigos publicados sobre indígenas nas notícias online no Brasil de 2015 a 2025 usando o MediaCloud

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Coletei 3 edições (2023, 2024, 2025) da Revista de Educação, Pesquisa e Informação em Saúde (REPIS) e o Plano Negritude Negra Viva (2024) que estavam disponiveis em dados abertos do gov.br. Esses dados estãão em .pdf. Também coletei dados planilhados da PNAD Contínua, Censo Demográfico e Síntese de Indicadores Sociais que trazem recortes atualizados sobre mercado de trabalho, educação, rendimento e habitação, incluindo dados relevantes para PCDs. Esses dados em nível nacional e regional foram retirados do Painel do IBGE, em formato .xsl.

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Coleta de Dados no Apify

O primeiro objetivo era comparar a discussão que ocorre antes da COP 30 em vídeos no Instagram e no TikTok, mas a ferramenta APY apresenta apenas a primeira página de resultados para quem tem o plano gratuito, o que se configurou como uma dificuldade, pois a primeira busca de reels com a hashtag #cop30 no aplicativo me retornou 21 resultados, e a segunda me retornou apenas 30 resultados.

Nesse sentido, optei por ficar com os dados do TikTok, inserindo na busca a hashtag #cop30 e #COP30 e limitando a busca no Brasil (a busca no Instagram não permitiu fazer esse filtro).

Como a ferramenta não permite definir as datas, eu busquei a definição por  amostragem, considerando que estamos em um período pré-COP 30.

Assim, fiz uma extração baseada em uma amostra estatisticamente representativa, i.e. que pudesse representar os parâmetros e as características da população, ou seja, do número total de publicações sobre a COP 30 no TikTok.

Como este número não é conhecido, optei por utilizar uma calculadora de tamanho da amostra (disponível em http://www.raosoft.com/samplesize.html ). Considerando uma margem de erro de 5% e um intervalo de confiança de 95%, cheguei a uma amostra de 377 vídeos e inseri esse dado para a busca.

No entanto, o Apify realizou uma coleta um pouco maior, o que foi bom porque a ferramenta inseriu alguns vídeos que não estão de acordo com a busca.

No total foram coletados 392 vídeos, que devem ainda ser analisados.

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Os dados do TSE para o 1º turno de 2024 indicam que, entre adolescentes de 16–17 anos, as mulheres compareceram ligeiramente mais que os homens nos três estados analisados. Em Alagoas, as taxas foram 94,84% (feminino) e 93,40% (masculino), diferença de +1,44 p.p. Em Sergipe, observaram-se 95,25% (feminino) e 93,96% (masculino), +1,29 p.p. Já em Minas Gerais o diferencial aparece um pouco mais acentuado, com 88,08% (feminino) e 85,67%(masculino), +2,41 p.p. Em síntese, o padrão favorável ao público feminino é consistente, mas de pequena magnitude, com maior destaque em MG.

Para produzir esta análise, utilizei Python no console do Google Colab. Foram carregados os arquivos “perfil_comparecimento_abstencao_2024” (AL, SE e MG), lidos em formato CSV. Em seguida, filtrei o 1º turno e a faixa etária “16 anos” e “17 anos”, agregando por UF e gênero . O indicador de participação empregado foi o comparecimento (QT_COMPARECIMENTO) e a taxa de comparecimento - corresponde a QT_COMPARECIMENTO / QT_APTOS × 100.

Ao final, gerei a seguinte tabela: https://datawrapper.dwcdn.net/rBgjc/1/

Esse padrão consistente a favor do público feminino pode trazer argumentos que vão ao encontro de achados prévios sobre maior disposição das adolescentes para participação política (inclusive nas interações online). As taxas mais altas em SE e mais baixas em MG sugerem influência de contextos locais e podem orientar recortes posteriores (por município) para identificar onde as diferenças são mais pronunciadas.

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Para a atividade pensei em coletar uma amostra estatisticamente representativa de dados do Instagram e do TikTok sobre a COP 30, usando como parâmetro a hashtag #COP30 para comparar os conteúdos produzidos sobre a COP 30 em vídeos no Instagram e no TikTok, assim como as temáticas dos conteúdos, os atores que os produzem e o engajamento existente entre as duas plataformas.

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Estou pesquisando sobre deliberação e participação política de adolescentes. Na pesquisa atual, quero entender as motivações para participação de discussões online, sobretudo nas mídias sociais, por esse público, fazendo um recorte de gênero. Os dados da última pesquisa que realizamos em Sergipe apontaram que gênero era um fator preditivo para a participação em discussões online, de modo que mulheres adolescentes participam mais do que homens.

Dessa forma, resolvi fazer uma pesquisa na base de dados do TSE de modo que esta possa me servir de dados secundários para consubstanciar a discussão que faremos sobre a participação dos(as) adolescentes nas últimas eleições (2024). Há algum recorte de gênero? E por Estado?

Baixei os dados e vou trabalhar no software PSPP para tentar identificar essas questões. Caso não consiga, vou tentar fazer por Python; como não domino programação, devo pedir ajuda ao ChatGPT para me passar algum código para que eu possa filtrar essas informações.

Quero analisar aqui se ocorreu alguma tendência a uma participação maior de homens ou mulheres adolescentes nas eleições municipais, e se possível cruzar com a localidade - se é possível identificar, por exemplo se no Nordeste ocorreu uma maior participação se comparado a outras regiões do país. A princípio quero analisar Alagoas, Sergipe e Minas Gerais, os estados onde realizaremos o estudo com os(as) adolescentes. Se conseguir quero avançar na análise.

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Planejado: tenho pesquisado sobre Distribution of leading social media platform users in Brazil by generation, utilizando a plataforma https://www.statista.com/ e pesquisando outras. tenho utilizado esta, com a qual desenvolvo projetos de inovação tecnológica. Estou usando o Gephi.

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Na plataforma Paik's Video Study:

O que foi coletado

Metadados de alguns vídeos que aparecem na página inicial: título, ano, duração, categorias, descrições disponíveis, créditos.

O que pode ainda ser coletado

Interface: registros da página inicial, menus, sistema de busca, listas/favoritos, idioma (EN/KR), usabilidade.

Outputs institucionais: notas de imprensa, textos de apresentação, relatórios do NJPAC.

Histórico: informações sobre a digitalização do acervo (2016), lançamento da plataforma (2022), número de fitas digitalizadas e de vídeos efetivamente acessíveis.

Capturas de tela e notas etnográficas: fluxos de navegação, exemplos de playlists criadas, instabilidades ou erros de carregamento.

Dificuldades encontradas

Acesso limitado: não há API pública, o que inviabiliza scraping ou extração automatizada.

Instabilidade: tempos de carregamento irregulares, algumas páginas demorando ou falhando.

Metadados incompletos: certas obras sem descrição ou com informações divergentes (ano, duração).

Língua: alternância entre inglês e coreano, por vezes inconsistentes.

Persistência: links que mudam de endereço ou não se mantêm estáveis após alguns dias.

Mudanças de plano

Substituição da ideia de coleta semiautomática por coleta manual sistemática, com fichas e futuramente prints de tela.

Inclusão futura de diário etnográfico de uso (anotações de cada sessão) como estratégia para captar a experiência do usuário.

Definição futura de uma amostra estratificada (por categorias e relevância histórica) em vez de tentar observar todo o acervo (~700 vídeos).

Uso futuro de capturas de tela com data/hora como registro paralelo, prevenindo perdas de conteúdo ou alterações na interface.

Descobertas

O Paik’s Video Study não apenas “preserva”, mas reorganiza a obra: playlists, curadorias e recursos de busca criam novos percursos de leitura.

As categorias institucionais (VIDEOS, ARCHIVES, COLLECTION) moldam a percepção do acervo e introduzem hierarquias invisíveis na experiência.

A possibilidade de criar listas personalizadas aproxima o usuário da curadoria, mas também evidencia a fragilidade da memória digital (listas desaparecem se não salvas na conta).

Acesso desigual: embora ~700 vídeos estejam online, o acervo físico supera 2.000 fitas; a seleção disponível é fruto de mediações curatoriais.

O arquivo se comporta como um arquivo vivo, em constante atualização, mas também sujeito à instabilidade técnica (links, buffering, retiradas).

Confirma-se a pertinência da leitura via media-arqueologia: o digital não garante fixidez, mas cria ciclos de regeneração e apagamento da memória.

Ainda, joguei no GPT e link de um dos vídeos e recebi a seguinte sugestão, que achei pertinente:

Consegui abrir a página “https://njpvideo.ggcf.kr/asset/video/957”, mas encontrei um obstáculo técnico: a interface exige que o JavaScript esteja ativado para que o site funcione corretamente. Resultado: quase nada do conteúdo do vídeo ou dos metadados aparece via “view-source” simples — aparece apenas uma mensagem genérica:

“We’re sorry but Nam June Paik Art Center doesn’t work properly without JavaScript enabled. Please enable it to continue.” njpvideo.ggcf.kr

Ou seja: eu não consegui extrair (via simples visualização de código-fonte) os metadados ou os elementos de interface desse vídeo específico.

O que pode ser observado / inferido (mesmo com limitação)

A partir desse ensaio, algumas reflexões e pistas úteis:

O site depende fortemente de execução de código cliente (JavaScript) para renderizar a página de vídeo. Isso implica que os metadados, o player, os controles etc. não são embutidos estaticamente em HTML simples visível no “view-source”.

Qualquer tentativa de coleta automática (scraping) terá de simular o ambiente de navegador (com JavaScript) ou usar técnicas de headless browser (ex: Puppeteer, Selenium) para renderização completa.

A mensagem padronizada de “habilite JavaScript” pode gerar ruído ou bloqueios para usuários com restrições (navegadores antigos, bloqueadores de script).

A presença desse tipo de barreira técnica já é um dado interessante: a interface não se presta facilmente à leitura “crua” (sem camadas dinâmicas), o que reforça a noção de que o arquivo digital está “mediado” tecnicamente, não “aberto” em sentido bruto.

O que eu poderia fazer com isso:

Para avançar a coleta desse vídeo (e de outros) você pode:

1. Usar navegador com dev tools + console de rede (network tab)

Verificar as requisições feitas — é possível que haja JSON de metadados puxado dinamicamente.

Observar quando o player requisita o arquivo de vídeo ou metadados (XHR, fetch).

Capturar o payload dessas requisições (por exemplo: /api/asset/video/957 ou similar) com dados como título, duração etc.

2. Ferramentas de browser headless

Usar Puppeteer, Playwright ou Selenium para carregar a página com execução de JS, depois extrair o DOM renderizado, metadados e capturas de tela.

Automatizar para vários IDs de vídeo (sendo cuidadosa com taxas de requisição e respeito aos termos de uso).

3. Captura manual guiada

Com o vídeo aberto no navegador, preencher sua ficha de metadados (título, duração, descrição) manualmente.

Salvar captura de tela das partes visíveis (player, descrição, botões).

Marcar a URL com data/hora e alterar (ou comparar) em visitas futuras para verificar persistência.

4. Comparação institucional / triangulação

Se no site institucional do NJP ou no “Video Archive” houver uma ficha descritiva do vídeo 957 (ou similar), verifique se os dados coincidem.

Pesquisar, via comunicação com o instituto ou via catálogo impresso/relatórios, se há lista pública de vídeos com suas fichas.

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Até o momento eu coletei apenas os dados básicos do canal, que incluem lista de videos, IDs, número de likes, número de views, descrição dos vídeos e categorias, eu fiz algumas análises básicas e visualização de dados em /R (ggplot), to explorando aos poucos, mas ainda não é a parte que eu mais estou interessado em fazer, que precisa ser feita manualmente - eu preciso antes fazer um protocolo para coletar os dados sobre cada vídeo recomendado usando diferentes contas desenhadas para o estudo.

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Pensei em investigar a percepção sobre o jornalismo no Instagram, a partir de um levantamento sobre palavras-chave como jornalismo, cobertura jornalística, notícia, coletando que tipo de mensagens estão associadas a essas palavras-chave e quais informações são mais relevantes. Também seria interessante traçar os perfis, gênero, região/estado e se há citação de veículos tradicionais de comunicação

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Para a pesquisa que estou desenvolvendo, me interessa entender melhor como funciona a recomendação de vídeos do YouTube, no sentido de testar se a plataforma oferece conteúdos mais apelativos, radicais ou conspiracionistas para determinados tipos de usuários, bem como entender como o algoritmo forma redes homofílicas em torno de certos temas, reunindo usuários com os mesmos interesses.
Minha ideia é, a partir de um determinado vídeo de um canal alinhado às redes da direita brasileira (Brasil Paralelo), coletar informações sobre 10 vídeos recomendados para três diferentes usuários (proxies) que vou criar (neutro, extrema direita, politicamente de esquerda).
Para cada vídeo recomendado para cada diferente usuário (total 30 videos), utilizando o YouTube Data Tools, vou coletar informações sobre título, id, descrição, tags, canais etc. Posteriormente, vou analisar, nesses vídeos, as relações entre comentários (procurando redes de co-comentários) através do YouTube data tools.
Minha ideia é inspirada em outras pesquisas que procuraram fazer engenharia reversa do algoritmo e testar a hipótese de radicalização / teoria da “toca do coelho” (rabbit hole) e filtros de bolha.

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A partir do uso da ferramenta de pesquisa da base de dados da Câmara dos Deputados, foi possível realizar a coleta dentro dos parâmetros e resultados inicialmente esperados, tudo já em formato CSV.

Com o uso da palavra de busca "Jornalismo" e a pesquisa ano a ano de 2018 até 2025 (final de setembro), cheguei a uma base inicial de dados de 907 PLs, PECs, PLPs, MPVs e PDLs. A base fornece ainda informações sobre o deputado autor da medida, o estado de origem e partido, informações que acredito serem bastante ricas para a composição da análise.

Acredito que o maior desafio agora será a limpeza da base, principalmente para a garantia de que o material analisado realmente versa sobre propostas voltadas ao Jornalismo. Digo isso porque, em uma primeira leitura, deu para perceber que boa parte do material coletado apenas traz referências a jornais como fontes para justificar outros projetos ou para propostas de homenagens. Com isso, acredito que será necessário realizar uma boa filtragem e limpeza do material.

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Em termo de pesquisa, inicial, tenho como problema de pesquisa coletar dados online para realizar análise de sentimento, tendo como base o objetivo avaliar a qualidade das informações sobre imóveis em relação caracteristicas nos imóveis

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Entrei nos sites da prefeitura, câmara legislativa municipal realizando busca com os descritores: Royalties + Saúde; Royalties + programa; no site da defensoria pública foi pesquisado os descritores ROYALTIES E SAQUAREMA.  Na conta gov.br enviei uma solicitação de informação para a Empresa Brasileira de Gestão Hospitalar para receber informações sobre orçamento e ações aplicadas no combate à pobreza do município de Saquarema, buscando identificar ações de combate à insegurança alimentar e achei interessante entrar também na Agência Nacional do Petróleo para receber as informações de repasse para os municípios (ainda aguardando). Não consegui encontrar documentos importantes no site da câmara municipal de Saquarema, bem como no da prefeitura. Acho que eu deveria me aprofundar na leitura de legislação municipal existente e aprimorar o objeto de pesquisa ou de repente ir lá presencialmente.

Acredito que as informações coletadas serão importantes para integrar parte da pesquisa, infelizmente as plataformas digitais não têm o material disponível da câmara legislativa do município, confesso que minha habilidade de pesquisa é melhor em campo do que nas plataformas. Quanto a história de ações e planejamento de políticas de engajamento para o combate a fome, são informações que se reiniciam a cada pleito eleitoral, se a gestão não for do mesmo partido do prefeito, ou da mesma base. Consegui analisar algumas coisas por matérias jornalísticas da grande imprensa também. Obtive a informação que o acervo do Tribunal Regional Eleitoral também é extenso, mas não consegui organizar uma pergunta de interesse para iniciar uma busca por lá, que seria feito através do envio de um email, não sei se pesquisar sobre número de eleitores, já que o investimento dos Royalties amplia as oportunidades de trabalho aumentando o fluxo migratório.

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Tenho como objetivo da um pré-projeto para uma tese, analisar uma relação entre os indicadores socioeconômicos dos municípios brasileiros Araruama, Guapimirim, Macaé, Magé, Maricá e Saquarema e a mortalidade por doenças associadas à má condução de políticas públicas de alimentação, como desnutrição, obesidade, diabetes e hipertensão. Para isso irei analisar o banco secundário Sistema de Informação de Mortalidade (2010-2023) nos territórios selecionados;

- informações financeiras Agência Nacional do Petróleo e prefeituras;

- informações populacionais IBGE x TRE

- uso do RStudio, gráficos e tabelas PowerBi.

Problemas:

- definir uma temporalidade, antes e depois? Ou Comparar com outros municípios?

- quais seriam os melhores municípios para comparar os índices?

- verificar legislação nos municípios?

- interseção com quais secretarias?

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Fiz alguns testes a partir do plano original, conforme relatado a seguir. Ao final, apresento duas dúvidas para a consolidação desta etapa de coleta.

1º teste: Instagram

Busca via #algoritmo no Apify

Dificuldade: havia pensado em mapear tanto vídeos (reels) quanto publicações estáticas, mas o Apify apontou a necessidade de escolher entre um dos formatos para fazer a busca

optei pelos reels, por ter sido esse o formato mais citado pelos entrevistados

Dificuldade: Apify não tem recurso de seleção da amostra por número de interações, nem por período de tempo, que seriam meus critérios iniciais de filtragem. Eles mapeiam as publicações mais recentes que usaram a hashtag.

como a opção disponível é apenas a de escolher a quantidade de publicações que usaram a hashtag, optei por limitar a 300 (decisão arbitrária)

Dificuldade: os resultados geraram um número pequeno de vídeos (28). Segundo o Apify, o Instagram está limitando o acesso a publicações via hashtags

Dificuldade: não há como limitar a localização das publicações. Foram incluídas postagens em espanhol e italiano, além de português, devido à grafia igual da palavra “algoritmo” nos três idiomas

necessidade de limpeza posterior

Legendas oscilam entre algumas mais descritivas, relacionadas ao conteúdo do vídeo, outras elaboradas com palavras ou frases curtas que não descrevem de fato o conteúdo do vídeo, e ainda outras compostas somente por hashtags e emojis.

Situação final: possibilidade de selecionar os vídeos mais recentes em português e analisar as legendas, mas com amostra baixa com relação ao plano inicial e ordenada apenas pelo parâmetro de recentidade da postagem.

2º teste: YouTube

Busca pelo termo “algoritmo” no YouTube Data Tools.

Foi possível filtrar a busca pelo termo, sem ser por hashtag, incluindo um período de tempo específico e a quantidade máxima de resultados desejados (decisão arbitrária), o idioma e o país de origem (PT-BR) e ranqueá-los automaticamente pela contagem de visualizações. Títulos e legendas são mais estruturados, propriamente descritivos do conteúdo do vídeo. Catalogação da plataforma dos vídeos em categorias.

Situação final: possibilidade de selecionar os vídeos em português brasileiro mais visualizados no período delimitado e analisar os títulos com amostra satisfatória de acordo com o plano inicial, organizados inclusive em categorias/nichos pelo próprio YouTube.

3º teste: TikTok

Busca via #algoritmo no Apify.

Dificuldade: Apify não tem recurso de seleção da amostra por número de interações, nem por período de tempo, que seriam meus critérios iniciais de filtragem. Eles mapeiam as publicações mais recentes que usaram a hashtag.

como a opção disponível é apenas a de escolher a quantidade de publicações que usaram a hashtag, optei por limitar a 300 (decisão arbitrária)

Foi possível restringir a busca a um proxy de origem (Brasil).

Dificuldade: foram incluídas publicações em espanhol e italiano, além de português, devido à grafia igual da palavra “algoritmo” nos três idiomas

necessidade de limpeza posterior

Legendas oscilam entre algumas mais descritivas, relacionadas ao conteúdo do vídeo, outras elaboradas com palavras ou frases curtas que não descrevem de fato o conteúdo do vídeo, e ainda outras compostas somente por hashtags e emojis.

Situação final: possibilidade de selecionar os vídeos mais recentes em português e analisar as legendas, com amostra satisfatória de acordo com o plano inicial, mas ordenada apenas pelo parâmetro de recentidade da postagem.

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Dúvidas sobre os próximos passos para consolidar etapa de coleta de dados:

Definir plataforma → Estou entre o TikTok e o YouTube, por serem aquelas que ofereceram dados mais robustos. Entre elas, tendo a optar pelo TikTok, já que foi a mais mencionada pelos jovens entrevistados (o YouTube também foi mencionado, mas com menor recorrência). Por outro lado, os títulos e legendas do YouTube renderiam análises mais próximas ao conteúdo dos vídeos. Qual seria a melhor opção?

Refinar os parâmetros de busca para justificar a quantidade de postagens e/ou período de tempo para o exercício → Considerando que se trata de uma pesquisa exploratória inicial, qual seria um tamanho razoável para amostra?

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Em um artigo que irei apresentar na SOCINE na próxima semana, estou propondo uma análise de discurso sobre os dois projetos de lei sobre a regulamentação do streaming no Brasil, as PLs 2331/2022 e 8889/2017, que tramitam na Câmara e no Senado. Tendo em vista um disputa ideológica entre direita e esquerda que acontece no país e que coloca o campo da cultura como um cenário de conflito, e que as PLs foram criadas por grupos políticos opostos (a primeira é de autoria do deputado Paulo Teixeira-PT, e a segundo de Nelsinho Trad-PSD), busco entender como as diferentes posições políticas influenciou a abordagem dos autores sobre a mesma questão. Para isso, analisarei o texto das leis e os textos de justificativas que analisam as propostas, questionando por exemplo, se há menção a questão de trabalhadores e foco na garantia de direitos e soberania brasileira, ou o discurso é mais voltado para empresas e mercado nos dois projetos. Penso que as metodologias digitais podem me auxiliar a criar uma nuvem de palavras sobre os temas abordados nos dois projetos, e me auxiliar a dissecar as transcrições dos discursos dos dois políticos.

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Pretendo fazer um levantamento de postagens no Instagram sobre "algoritmo", com o objetivo de investigar os sentidos em circulação sobre o tema nessa plataforma.

As postagens no Instagram foram mencionadas pelos jovens que entrevistei como a principal fonte de conhecimento acessada por eles sobre os algoritmos de recomendação e as dinâmicas de personalização.

A princípio, penso em fazer a busca por postagens que usam a #algoritmo, com o auxílio do recurso Instagram Hashtag Scraper do Apify.

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Como estou na fase de produção da dissertação de mestrado... Para esta pesquisa, pretendo buscar dados sobre PcDs, população LGBT e movimentos sociais em bases de acesso público, como o IBGE e o dados.gov.br. São fontes que, à primeira vista, parecem óbvias, mas que até o momento não havia explorado de forma sistemática. O objetivo é identificar indicadores que permitam compreender dimensões sociais, demográficas e políticas relacionadas a esses grupos e suas formas de mobilização. Isso vai me ajudar com a formulação do problema de pesquisa e a fundamentação empírica do estudo.

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Para esta pesquisa, a intenção é mapear a circulação da telenovela Vale Tudo (2025) nas redes sociais digitais, de modo a levantar, categorizar e compreender o engajamento do público da telenovela na Internet.

Dado o cenário em que o conteúdo televisivo reverbera em diversos ambientes e contextos, a proposta é analisar o engajamento da audiência de Vale Tudo em quatro plataformas digitais: Instagram, TikTok, Reddit e Facebook.

Como a proposta ainda está em fase inicial, não foi definido o modo como se dará a coleta de dados e a composição da amostra. Ainda assim, partiremos de um diálogo com a etnografia digital, pensada a partir de campos multissituados online.

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A pesquisa que estou desenvolvendo buscará analisar a recepção da população brasileira para os discursos socioambientais propagados em alguns estudos de caso de telenovelas exibidas entre 1990 e 2024. Para efeito do exercício de análise proposto neste módulo, me concentrarei menos no cruzamento de dados sobre a recepção, e mais nos discursos que circulavam e circulam sobre questões socioambientais e aquecimento global nesse período.

As palavras-chave para fazer esta busca serão: aquecimento global, sustentabilidade, desenvolvimento sustentável, crise hídrica, desmatamento. Tentarei pesquisar a menção a estas palavras-chave através dos jornais e periódicos dos anos 1990 (Pantanal) e 1993 (Renascer), e através de blogs, jornais online e redes sociais nos anos de 2016 (Velho Chico), 2022 (remake Pantanal) e 2024 (remake Renascer).

Ferramentas utilizadas para coleta dos dados: Media Cloud Search e Instant Data Scraper.

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Para a atividade, pensei em realizar uma coleta na base de dados da Câmara dos Deputados do Brasil.

A base é de dados abertos e conta com uma interface de busca amigável. Ela não permite a seleção de um conjunto específico de anos para pesquisa, o que obriga uma coleta ano a ano.

Com isso, partimos do seguinte problema de pesquisa: Quais ações legislativas têm sido adotadas pela Câmara dos Deputados nos últimos anos em relação ao Jornalismo?

A princípio, pensei em delimitar a coleta aos anos de 2018 e 2025, abrangendo o final do governo Temer, o governo Bolsonaro e o governo Lula 3. Creio que o período reúne características sociais, políticas e econômicas que podem resultar em um conjunto interessante de dados para exploração, reunindo temas como violência contra jornalistas, regulação da atividade jornalística e a relação entre jornais e plataformas digitais.

Pelas características da base, delimitaria a coleta a Projetos de Lei, PECs, Medidas Provisórias e Projetos de Lei Complementares.

A partir disso, seria possível analisar os tipos de projetos apresentados, distribuição por ano, por estado, por partido e até por deputados, identificando atores políticos mais ativos em temas legislativos ligados ao Jornalismo.

Pensei em trabalhar com a palavra-chave "Jornalismo", realizar a coleta ano a ano e então limpar os dados a partir da criação de uma base estruturada de projetos que realmente verse sobre o tema.

Pretendo avaliar também se uma coleta semelhante poderia ser feita na base do Senado, com a qual tenho menos familiaridade.

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Problema de pesquisa

Como o Paik’s Video Study (2022) reconfigura a memória e a experiência da obra de Nam June Paik ao disponibilizar em ambiente digital seu arquivo de vídeos, e quais tensões emergem entre preservação, acessibilidade e instabilidade da memória digital?

Dados a serem coletados

Metadados internos: título, ano, duração, categorias (VIDEOS, ARCHIVES, COLLECTION);

Elementos de interface: organização da página inicial, recursos de busca, favoritos, criação de listas personalizadas, descrições associadas aos vídeos;

Outputs de pesquisa disponibilizados pelo NJPAC (textos, relatórios, materiais de apoio);

Histórico institucional: processo de digitalização (2016), lançamento da plataforma (2022), número de vídeos disponíveis (~700).

Aspectos de coleta e planejamento

O acesso aos dados será feito diretamente na plataforma, via observação e registro sistemático da interface e metadados disponibilizados;

Estratégia principal: coleta manual + registro descritivo/analítico da experiência da interface;

Plano alternativo: se a plataforma limitar acessos ou modificar a interface, será possível recorrer a capturas de tela (prints), notas etnográficas e arquivamento pessoal (com registro de data e hora dos acessos);

Questões técnicas: não há API pública nem permissão clara para scraping; logo, a coleta precisa respeitar os limites de acesso e usabilidade definidos pelo NJPAC.

Questões éticas e críticas

Considerações éticas: respeitar os termos de uso da plataforma e a integridade dos vídeos; uso apenas para fins acadêmicos, sem redistribuição;

Tipo de dados: dados arquivados/digitalizados disponibilizados em ambiente digital, com parte nativamente digital (interface, metadados);

Critérios de seleção: observação das categorias já estruturadas pelo NJPAC; decisão sobre quais vídeos ou seções analisar dependerá da relevância para a questão de memória/arquivo;

Limitações: dependência da infraestrutura técnica da plataforma (risco de instabilidade, retirada de conteúdos, obsolescência);

Metadados: data, ano, autoria, duração e descrição dos vídeos;

Vieses: a seleção do acervo reflete escolhas curatoriais e institucionais do NJPAC; o pesquisador precisa considerar essas mediações na análise.

Caminho analítico

Investigar o Paik’s Video Study como um arquivo vivo, que não apenas preserva, mas reativa e reorganiza a obra de Paik;

Analisar como a interface técnica molda a experiência estética e as possibilidades de apropriação pelo usuário;

Refletir sobre a instabilidade dos lugares de memória digitais, em diálogo com Wolfgang Ernst (Digital Memory and the Archive) e com a noção de (de)regenerabilidade da memória local.

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Coletei...

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Descrição da(s) atividade(s)

Nesse mural (que utilizaremos em duas atividades), você deve, na primeira, escrever o que tem pensado em termos de possibilidade ou problema de pesquisa, informando que dados pretende coletar e usar. Num segundo momento, após estudos do módulo, você dirá o que realmente coletou, falando de eventuais mudanças de plano, dificuldades, descobertas...

Além de postar, leia as observações das outras pessoas.