{"id":456936,"date":"2026-03-12T11:00:28","date_gmt":"2026-03-12T10:00:28","guid":{"rendered":"https:\/\/llyc.global\/?p=456936"},"modified":"2026-03-13T11:41:22","modified_gmt":"2026-03-13T10:41:22","slug":"ia-e-reputacao-apresentando-nosso-modelo-preditivo-para-navegar-na-polarizacao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/llyc.global\/pt-pt\/marketing\/tendencias\/ia-e-reputacao-apresentando-nosso-modelo-preditivo-para-navegar-na-polarizacao\/","title":{"rendered":"IA e Reputa\u00e7\u00e3o apresentando nosso modelo preditivo para navegar na polariza\u00e7\u00e3o"},"content":{"rendered":"

Apresentamos um novo modelo preditivo que redefine como as marcas podem antecipar e gerenciar o impacto ideol\u00f3gico de suas estrat\u00e9gias em um mundo cada vez mais polarizado.<\/p>\n

O modelo, que integra Intelig\u00eancia Artificial, t\u00e9cnicas de an\u00e1lise de comunidades e processamento de linguagem natural, analisou quase 250 campanhas reais em 4 setores diferentes e examinou mais de 860.000 mensagens em m\u00eddias sociais com o objetivo de mapear uma tend\u00eancia de percep\u00e7\u00e3o ideol\u00f3gica de uma marca para um mercado espec\u00edfico.<\/strong><\/p>\n

Este novo modelo se soma a outros desenvolvimentos inovadores, como IA Legislab<\/a>, Proyecto GEA<\/a>, AI People Insights<\/a> o The Purple Check<\/a>, assim como diferentes estudos nos quais participamos como colaboradores especialistas em IA e ci\u00eancia de dados, como ODESIA<\/a> com a UNED, ou O desempenho da intelig\u00eancia artificial no uso das l\u00ednguas ind\u00edgenas americanas<\/a>, em parceria com Microsoft e IDB Lab.<\/p>\n

O contexto: um ambiente de crescente polariza\u00e7\u00e3o<\/h3>\n

 
\nVivemos em um mundo onde a polariza\u00e7\u00e3o social \u00e9 uma realidade incontest\u00e1vel. Na Ibero-Am\u00e9rica, por exemplo, o n\u00edvel de polariza\u00e7\u00e3o na conversa social cresceu 39% nos \u00faltimos anos<\/a>. Essa din\u00e2mica n\u00e3o apenas divide comunidades em torno de um territ\u00f3rio de comunica\u00e7\u00e3o, mas quando refletida em canais como as m\u00eddias sociais, observamos um alto n\u00edvel de hostilidade em muitos dos territ\u00f3rios de comunica\u00e7\u00e3o mais polarizados.<\/p>\n

Os consumidores h\u00e1 muito tempo exigem que as marcas tomem posi\u00e7\u00f5es claras sobre certas quest\u00f5es, instando as empresas a adotarem uma posi\u00e7\u00e3o p\u00fablica em controv\u00e9rsias sociais de alto impacto.<\/p>\n

No entanto, para muitas marcas, posicionar-se em um territ\u00f3rio polarizado pode parecer entrar em um campo minado. Uma resposta precipitada, falta de estrat\u00e9gia ou uma posi\u00e7\u00e3o amb\u00edgua pode agravar uma crise. Ainda assim, uma marca tamb\u00e9m pode se fortalecer nessas situa\u00e7\u00f5es, assim como a Disney durante o epis\u00f3dio da lei ‘Don\u2019t Say Gay’ em 2022 ou o Walmart ap\u00f3s o tiroteio em Parkland em 2018.<\/p>\n

Nosso modelo preditivo: IA a servi\u00e7o da reputa\u00e7\u00e3o<\/h3>\n

 
\nPara atender a essa necessidade premente, a equipe de Inova\u00e7\u00e3o da LLYC desenvolveu um modelo preditivo que integra Intelig\u00eancia Artificial, t\u00e9cnicas de ci\u00eancia de dados e processamento de linguagem natural para oferecer \u00e0s marcas um roteiro claro nessas situa\u00e7\u00f5es. Este modelo \u00e9 complementado por outros servi\u00e7os que temos desenvolvido, como nossas Audi\u00eancias Sint\u00e9ticas de IA<\/strong>, que permitem aos nossos clientes testar suas estrat\u00e9gias de comunica\u00e7\u00e3o para garantir sua reputa\u00e7\u00e3o em um mundo cada vez mais polarizado.<\/p>\n

Como conseguimos isso?<\/strong><\/p>\n

Analisamos quase 250 campanhas publicit\u00e1rias e v\u00eddeos, bem como mais de 860.000 mensagens em m\u00eddias sociais em quatro setores diferentes (Alimentos & Bebidas, Entretenimento, Varejo e Automotivo). Este estudo inicialmente focou no mercado dos EUA, um cen\u00e1rio ideal para pesquisa devido ao seu tamanho, trajet\u00f3ria pol\u00edtica, grau de polariza\u00e7\u00e3o e presen\u00e7a de marcas l\u00edderes.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Nossa metodologia<\/strong> baseia-se em:<\/p>\n

    \n
  • Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) baseados no GPT-4o:<\/strong> para inferir e pontuar caracter\u00edsticas e conte\u00fados de v\u00eddeos e anima\u00e7\u00f5es, e justificar as pontua\u00e7\u00f5es.<\/li>\n
  • An\u00e1lise de comunidades:<\/strong> baseada em intera\u00e7\u00f5es sociais e m\u00e9tricas de grafos.<\/li>\n
  • Processamento de Linguagem Natural (PLN):<\/strong> incluindo lematiza\u00e7\u00e3o, stemming e bag of words.<\/li>\n
  • Cria\u00e7\u00e3o de um modelo preditivo:<\/strong> para avaliar tr\u00eas fatores-chave de risco: perigo do tema, risco da a\u00e7\u00e3o e risco da ina\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<\/ul>\n

    O modelo nos permite construir uma tend\u00eancia hist\u00f3rica de como uma marca \u00e9 percebida ideologicamente em um determinado mercado, analisando suas campanhas publicit\u00e1rias desde os anos 1980 at\u00e9 hoje. Isso nos permite identificar padr\u00f5es, como a tend\u00eancia de longo prazo das marcas de se adaptarem a tend\u00eancias progressistas, mesmo para as marcas mais conservadoras.<\/p>\n

    PERCEP\u00c7\u00c3O IDEOL\u00d3GICA<\/strong><\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    INDICADORES-CHAVE<\/strong><\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    O modelo preditivo analisa duas vari\u00e1veis-chave<\/strong> para estimar os riscos associados a tomar uma posi\u00e7\u00e3o em um territ\u00f3rio polarizado:<\/p>\n

      \n
    • Tema<\/strong>: M\u00e9tricas como polariza\u00e7\u00e3o, hostilidade e tamanho da conversa s\u00e3o avaliadas, determinando o ambiente de um territ\u00f3rio de discuss\u00e3o.<\/li>\n
    • Marca<\/strong>: O modelo considera a presen\u00e7a atual da marca no territ\u00f3rio, demandas sociais, conservadorismo e intensidade da a\u00e7\u00e3o proposta, e o hist\u00f3rico de alinhamento ideol\u00f3gico da marca.<\/li>\n<\/ul>\n

      O modelo em a\u00e7\u00e3o<\/h3>\n

       
      \nTestamos nosso modelo com casos reais de empresas em 4 setores diferentes<\/strong> que, de uma forma ou de outra, estiveram nas manchetes e imersas em conversas altamente polarizadas.<\/p>\n

      GR\u00c1FICOS DA MARCA 1 E DA MARCA 2<\/strong><\/p>\n

      \"\"<\/p>\n

      The results have been very revealing and have allowed us to get the model ready to be tested with any brand and context in the 13 countries in which we operate.<\/strong><\/p>\n

      Como parte do processo, v\u00e1rias conclus\u00f5es-chave surgiram para a gest\u00e3o da reputa\u00e7\u00e3o em ambientes polarizados:<\/p>\n

        \n
      1. Quanto mais um tema \u00e9 discutido e mais polarizado e hostil ele se torna<\/strong>, mais arriscado \u00e9 tomar uma posi\u00e7\u00e3o.<\/li>\n
      2. Quanto mais uma marca \u00e9 chamada a agir e menos responde,<\/strong> mais arriscado se torna permanecer em sil\u00eancio.<\/li>\n
      3. Quanto mais uma campanha contradiz o posicionamento hist\u00f3rico da marca e maior<\/strong> a intensidade da campanha, mais arriscado se torna.<\/li>\n
      4. Inconsist\u00eancia ideol\u00f3gica e ambiguidade aumentam o risco da a\u00e7\u00e3o em 60%<\/strong> acima da m\u00e9dia.<\/li>\n
      5. Estar profundamente envolvido e demandado em um campo espec\u00edfico cria uma forte necessidade de permanecer ativo<\/strong>, dobrando o risco da ina\u00e7\u00e3o em compara\u00e7\u00e3o com a m\u00e9dia.<\/li>\n
      6. Na maioria dos casos em que as marcas tomaram a\u00e7\u00f5es arriscadas<\/strong>, elas foram motivadas pelo desejo de antecipa\u00e7\u00e3o em vez dos potenciais perigos de permanecer passivas.<\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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