Departamento de Geografia
Instituto de Geociências
Universidade Federal do Rio de Janeiro

Impressionante repositório de informações não estruturadas, que se amplia sem cessar, o Google Trends nos ajuda a reconhecer padrões para que possamos compreender fenômenos e atuar sobre eles

FOTO ADOBE STOCK

Dizer que estamos imersos em um mundo virtual e que um enorme volume e variedade de dados/informações nos cerca não é novidade. Tampouco causa surpresa afirmar que a maior parte destes dados é categorizada como geoinformacional, ou seja, que pode ser localizada no espaço e no tempo, com maior e menor detalhe. Agora, honestamente: já ouviu falar do Google Trends? E já tentou fazer análises espaço-temporais através dele?

Pois eu, quando conheci o Trends, me surpreendi bastante. Fiquei pensando nesse enorme repositório de informações não estruturadas que não pára de crescer. Informações – ou melhor, geoinformações – que são geradas de forma voluntária e, muitas vezes, inconsciente. E não podemos esquecer: esta contribuição é em nível global! Essa forma de georreferenciamento nos abre um leque de oportunidades e, ao mesmo tempo, de exposição, considerando que os acessos via internet registram não só a nossa localização, como também o nosso interesse em determinados assuntos.

O Google Trends possibilita que busquemos informações de padrões sobre termos populares em um passado recente e que definamos os recortes espacial (global, regional, nacional…) e temporal de busca. Esses padrões são lidos através de duas formas clássicas de representação: por gráficos, no caso dos temporais; e por mapas, para os espaciais. Permite ainda que contextualizemos melhor os termos de busca para que não fiquemos limitados à literalidade das palavras, o que é ótimo por permitir, entre outras coisas, a sua absorção em diferentes línguas.

Outra coisa interessante é sermos capazes de comparar diferentes termos e observar o comportamento do interesse de busca sobre eles, seja na quantidade ou frequência, seja na temporalidade, seja regionalmente. Em termos qualitativos e contextuais, o Trends ainda nos mostra as notícias mais populares relacionadas aos termos pesquisados, o que é bom para sabermos se estas buscas apresentam um viés positivo ou negativo predominante.

Mas como é possível ler padrões através de gráficos e mapas? E por que isto pode ser importante?

Reconhecer padrões é fundamental para que possamos compreender fenômenos e atuar sobre eles. Por exemplo: os padrões temporais indicam se o interesse da população em determinado tema é pontual (como acontece em um desastre ambiental) ou apresenta uma variação de intensidade cíclica, como é o caso da anual, sazonal…

Através de uma busca rápida entre os termos ‘futebol’ e ‘basquete’, escolhendo o contexto de desporto (ou esporte), temos um gráfico com a variação de interesse desde o ano de 2004.

Percebe-se pelo gráfico que o interesse global é sempre maior para o futebol (representado em azul) e que ambas as linhas apresentam padrões temporais diferentes em termos de interesse. Os picos de maior frequência no caso do futebol têm intervalo de quatro anos, associados às copas do mundo. Já os picos de frequência sobre basquete ocorrem em intervalos anuais por conta de campeonatos como a NBA.

A mesma busca também gerou um mapa com a distribuição global de interesse para os dois esportes.

Com relação à distribuição global, é possível perceber que o interesse predominante pelo basquete ocorre nos Estados Unidos. Veja que no mapa alguns países aparecem na cor cinza, indicando uma baixa representatividade de interesse nestes lugares.

Este recurso possibilita a compreensão dos tipos de padrões temporais (sazonais, eventuais, cíclicos…), bastando para isso que saibamos escolher bem o intervalo de tempo para a análise. O mesmo acontece para os mapas, que permitem observar se há algum tipo de regionalização do interesse no tema.

Muitas áreas estão voltadas a esse tipo de análise. Afinal, interesse pode ser traduzido de muitas formas. O geomarketing e a geografia política são exemplos de áreas temáticas que estão rotineiramente realizando análises desta natureza para auxiliar na tomada de decisão sobre fenômenos e assuntos cuja dinâmica é muito complexa.

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