WebCiência IQ-UFG: padrões temporais multiescala na transpandemia

Abstract

As redes sociais geram dados estruturados no espaço e no tempo, possibilitando analisar processos complexos em uma comunidade. O enorme fluxo de informação, no entanto, requer métodos para aquisição e análise de dados no tempo. Nesse contexto, avaliou-se o padrão temporal no desempenho do canal de divulgação científica WebCiência IQ-UFG, no YouTube®, durante a transpandemia. Para modelar a influência do tempo em múltiplas escalas, foram utilizados mapas de autovetores de Moran (MEM) em análises de redundância e variogramas multivariados. Os resultados indicaram que as métricas de desempenho do canal foram mais bem representadas por MEM gerados de conexões baseadas na distância temporal relativa e ponderadas não linearmente com a data de postagem dos webinários. As estruturas temporais relacionaram-se principalmente ao ensino remoto ou presencial e quanto à equipe de gestão (escala grande), bem como aos ciclos letivos e anos dos webinários (escala intermediária). Além de modelarem as múltiplas escalas, os MEM controlaram a variância crescente nas métricas de desempenho entre webinários vizinhos, ao longo do tempo, bem como a tendência unidirecional da coordenada temporal.

Keywords

• Divulgação científica
• Mídia social
• YouTube®
• Química