{"id":91227,"date":"2023-06-02T00:00:00","date_gmt":"2023-06-01T22:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/llyc.global\/2023\/06\/02\/data-analytics-un-aliado-para-medir-el-dano-reputacional-en-los-procesos-judiciales\/"},"modified":"2024-12-30T13:31:03","modified_gmt":"2024-12-30T12:31:03","slug":"data-analytics-un-aliado-para-medir-el-dano-reputacional-en-los-procesos-judiciales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/llyc.global\/pt-pt\/corporate-affairs\/tendencias\/data-analytics-un-aliado-para-medir-el-dano-reputacional-en-los-procesos-judiciales\/","title":{"rendered":"An\u00e1lise de dados: um aliado para medir os danos \u00e0 reputa\u00e7\u00e3o em processos judiciais"},"content":{"rendered":"

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Tentar identificar mensagens espec\u00edficas no meio de todo o ru\u00eddo que encontramos hoje nos media e nas redes sociais \u00e9 a defini\u00e7\u00e3o perfeita de procurar uma agulha num palheiro.<\/em><\/h3>\n

\u00c9 uma tarefa que se pode tornar muito fastidiosa se n\u00e3o dispusermos dos recursos digitais adequados.
\n[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.4.8″]<\/em><\/em><\/h3>\n

O volume de mensagens, coment\u00e1rios, t\u00f3picos, reac\u00e7\u00f5es, utilizadores, hashtags ou reprodu\u00e7\u00f5es que podem ser gerados na esfera em linha significa que a conversa digital se torna um mar de informa\u00e7\u00e3o muitas vezes imposs\u00edvel de navegar.<\/p>\n

Quando falamos em medir o dano reputacional gerado pela conversa\u00e7\u00e3o nas redes sociais, \u00e9 importante recorrer a ferramentas de intelig\u00eancia artificial se o que estamos a analisar s\u00e3o volumes consider\u00e1veis de conversa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Acima de tudo, tendo em conta que um indicador fundamental de medi\u00e7\u00e3o se baseia no sentimento das mensagens. Ou seja, se s\u00e3o prejudiciais, neutras ou positivas do ponto de vista da reputa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

\u00c9 por esta raz\u00e3o que a an\u00e1lise de dados se tornou um elemento essencial para extrair e identificar as mensagens na conversa que podem ter causado danos \u00e0 reputa\u00e7\u00e3o. Neste sentido, as ferramentas de an\u00e1lise de dados funcionam de uma forma que nos permite:<\/p>\n

\u25cf Navegar dentro da conversa social total para identificar mensagens em torno do assunto<\/em> em quest\u00e3o: esta tarefa nem sempre \u00e9 f\u00e1cil, pois cada plataforma tem as suas pr\u00f3prias limita\u00e7\u00f5es. Por exemplo, o Twitter oferece mais facilidades ao guardar o hist\u00f3rico das conversas, enquanto o Facebook d\u00e1 mais \u00eanfase \u00e0 privacidade, permitindo menos acessibilidade \u00e0 informa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

\u25cf Estimar o alcance real das mensagens gra\u00e7as a m\u00e9tricas ou sinais de envolvimento:<\/em> Mais uma vez, a forma de medir o alcance de uma mensagem nas redes varia consoante a plataforma. No caso do Twitter, as pr\u00f3prias m\u00e9tricas da aplica\u00e7\u00e3o (retweets<\/em>, coment\u00e1rios ou gostos<\/em>) calculam o alcance, enquanto noutras plataformas \u00e9 necess\u00e1rio medir o engajamento<\/em> para obter dados fi\u00e1veis.<\/p>\n

\u25cf Quantifica\u00e7\u00e3o econ\u00f3mica das mensagens detetadas para fazer uma estimativa do impacto reputacional causado: esta estimativa \u00e9 feita atrav\u00e9s do Valor Publicit\u00e1rio Equivalente, um crit\u00e9rio utilizado no mundo da comunica\u00e7\u00e3o pelo qual se atribui a cada mensagem um valor econ\u00f3mico sujeito ao valor publicit\u00e1rio do meio ou plataforma em que \u00e9 publicada.<\/p>\n

Por outro lado, a utilidade da an\u00e1lise de dados n\u00e3o se limita exclusivamente \u00e0s redes sociais.<\/p>\n

Por vezes, o volume de cobertura medi\u00e1tica sobre um assunto<\/em> tamb\u00e9m pode ser dif\u00edcil de gerir.<\/p>\n

Especialmente se quisermos medir o dano \u00e0 reputa\u00e7\u00e3o sofrido por uma pessoa ou uma empresa por um caso de grande visibilidade que gerou um grande volume de cobertura num curto per\u00edodo de tempo ou por um assunto<\/em> que durou v\u00e1rios anos. \u00c9 o caso, por exemplo, de processos judiciais que se arrastam durante v\u00e1rios anos, dando origem a diferentes picos de cobertura a cada novo marco judicial.<\/p>\n

Nestes casos, a an\u00e1lise de dados pode ser usada para medir o volume de not\u00edcias sobre o assunto<\/em>, o seu alcance ou relev\u00e2ncia, dependendo, por exemplo, do n\u00edvel de destaque do assunto<\/em> numa not\u00edcia ou de acordo com a import\u00e2ncia dos meios de comunica\u00e7\u00e3o social em que apareceu.<\/p>\n

Estes KPIs<\/em> s\u00e3o posteriormente integrados numa f\u00f3rmula de Communication Value que atribui um valor a cada vari\u00e1vel para chegar a uma quantifica\u00e7\u00e3o econ\u00f3mica dos danos causados \u00e0 reputa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Em qualquer caso, estes resultados quantitativos devem ser combinados com a avalia\u00e7\u00e3o qualitativa por uma equipa especializada e multidisciplinar capaz de interpretar os dados obtidos e definir a relev\u00e2ncia de crit\u00e9rios como as palavras-chave, os temas sens\u00edveis, a utiliza\u00e7\u00e3o de certas fotografias em detrimento de outras ou o tom de uma not\u00edcia.<\/p>\n

Neste sentido, os relat\u00f3rios de peritos em reputa\u00e7\u00e3o integram as conclus\u00f5es quantitativas retiradas da an\u00e1lise de dados, a quantifica\u00e7\u00e3o econ\u00f3mica resultante e a avalia\u00e7\u00e3o qualitativa de uma equipa de peritos, num exemplo de per\u00edcia moderna que, gra\u00e7as \u00e0 intelig\u00eancia dos dados, permitir\u00e1 apresentar em tribunal pedidos de indemniza\u00e7\u00e3o por danos \u00e0 reputa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.4.8″]<\/p>\n

Artigo elaborado com a colabora\u00e7\u00e3o de Mar\u00eda Nogales, jovem talento do LLYC.<\/h4>\n

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Para saber mais sobre a nossa metodologia de medi\u00e7\u00e3o do impacto reputacional como prova pericial, convidamo-lo a descarregar: “Relat\u00f3rios periciais: como provar e quantificar os danos reputacionais num processo judicial”.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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