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Como usar Data Science para revelar perfis comportamentais?

Em junho deste ano, a empresa Tail Target, em parceria com grupos de usuário, fez um estudo sobre o perfil do desenvolvedor Java no Brasil. Para isso, divulgou entre os desenvolvedores um link que deveria ser clicado por quem quisesse participar da pesquisa.

Este link não continha uma pergunta sequer nem levava para nenhum questionário. Imediatamente, choveram e-mails avisando que o link divulgado estava errado. Não estava. Em menos de uma semana estava pronto um estudo completo que mostrava os interesses, demografia e estilo de vida dos desenvolvedores. Mágica? Não, Data Science.

Data Science é um novo campo que alia Big Data, processamento estatístico e inteligência artificial para encontrar informações e detectar padrões. É cada vez mais comum encontrar grandes empresas cuja tomada de decisão está baseada em Data Science.

Para outras, Data Science é fundamental para a própria existência do seu negócio. No Netflix, 75% da audiência vem do seu algoritmo de recomendação, que é um ótimo exemplo de Data Science aplicada. A plataforma de relacionamentos e-Harmony usa Data Science para encontrar o par ideal para uma pessoa e já é responsável por 5% dos casamentos nos EUA.

O estudo sobre o perfil do desenvolvedor Java analisou dados de navegação anônimos de centenas de pessoas que visitaram um dos sites sobre desenvolvimento Java que estavam sendo monitorados. Fazendo uma análise sobre que outros sites estas pessoas visitavam, algoritmos de inteligência artificial detectaram padrões que permitiram traçar um perfil comportamental dessas pessoas.

Segundo esse estudo, 88% dos desenvolvedores Java brasileiros são homens e apenas 12% são mulheres. Os adultos representam a maioria desses desenvolvedores (44%), seguidos de jovens adultos (30%) e adolescentes (25%). Finanças, tecnologia, futebol, viagens e TV, nessa ordem, são os assuntos que mais interessam os desenvolvedores.

A surpresa nesse estudo veio ao medir os microssegmentos que mais interessavam aos desenvolvedores homens e mulheres. Entre os homens, os principais microssegmentos são TV Aberta, novelas, carros de alta renda, séries de TV e viagens internacionais. Já as mulheres preferem ler sobre TV Aberta, TV a cabo, cabelo e maquiagem. Ou seja, os desenvolvedores homens são noveleiros. As desenvolvedoras não.

Os algoritmos aplicados não coletam informações demográficas nem qualquer informação fornecida pelos usuários. O que eles fazem é processar registros de acesso a milhares de sites e executar uma série de algoritmos de inteligência artificial que tentam adivinhar as informações demográficas e os interesses baseado no comportamento online dessas pessoas.

Obviamente existe uma margem de erro nesses algoritmos, mas eles têm se tornado cada vez mais precisos. Depois da publicação deste estudo, um pesquisador da Universidade de Kent enviou os dados de uma pesquisa similar feita em 2003. Esse estudo usou métodos tradicionais: entrevistas e questionários para encontrar a demografia do desenvolvedor Java. O estudo de 2003 identificou que 88% dos desenvolvedores eram homens. Esse é exatamente o mesmo número encontrado pelos algoritmos que fizeram o mesmo levantamento usando dados comportamentais.

*Fabiane Nardon é PhD em Engenharia Eletrônica pela Escola Politécnica da USP, Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul e Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade de Passo Fundo. Desde 2012, é a Cientista Chefe da Tail Target.

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Tags: BigData, Analytics, Business Analytics, Pentaho, Cientista de Dados, DataMining, Machine Learning

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