O método de investigação científica escolhido para o desenvolvimento da pesquisa foi qualitativo. A proposta foi discutir precipuamente o processo de celebrização de atores ordinários no ciberespaço, particularmente por meio da estratégia metodológica do Estudo de Caso conjugado à Análise de Conteúdo. As discussões em torno do tema permitem incontáveis caminhos a serem tomados, assim como diferentes possibilidades de análise devido à dinamicidade do fenômeno, bem como sua inquestionável presença no cotidiano de um número cada vez maior de interagentes no ambiente digital. Sendo assim, nossa análise contempla um nicho específico e, portanto, não menos importante em seu aspecto geral, qual seja: o fenômeno da celebrização midiática de atores sociais “comuns” por meio da narrativa imagética na plataforma digital Instagram. Para responder à proposição que norteia nossa investigação, optou-se por um método de pesquisa que, de acordo com Yin (2015), valide as inferências da investigação mediante eventos que não sejam necessariamente limitados pelo laboratório, mas que figurem com a mesma credibilidade científica.
Entendemos, portanto, que a realização de um estudo de caso foi fundamental para a pesquisa, pois permitiu que o estudo se orientasse de forma aprofundada na
111 construção social do caso aqui abordado. Conforme destaca Yin (2015, p. 4): “(...) seja qual for o campo de interesse, a necessidade diferenciada de pesquisa de estudo de caso surge do desejo de entender fenômenos sociais complexos”. Destarte, entendemos a análise de conteúdo como essencial na compreensão do nosso estudo, uma vez que seu desvendar crítico consiste num “conjunto de técnicas de análise das comunicações” (BARDIN, 2006, p. 31) que se aplicam a discursos extremamente diversificados, possibilitando uma leitura aprofundada a partir do sistema linguístico (relação existente entre o discurso e aspectos exteriores). Com isso, o estudo de caso da pesquisa orientada pela análise de conteúdo se consolida pela teoria e objeto, em que a teoria lapida a definição do problema e constitui o objeto de investigação.
Figura 3 - Modelo teórico analítico
Fonte: Elaboração da autora.
Os dados para a análise deste estudo foram extraídos do perfil público da influenciadora digital (@) Camila Coelho, na plataforma Instagram. Atualmente, Camila Coelho produz conteúdos para seu website (www.camilacoelho.com), vídeos no Youtube, distribui conteúdo no Facebook, no Twitter e, principalmente, no Instagram. Por meio de pesquisa exploratória, de forma geral, em todos os meios de comunicação utilizados pela influenciadora digital são distribuídos os mesmos conteúdos na medida em que são produzidos. No entanto, percebemos que no Insta a interatividade ocorre de
112 forma mais significativa, uma vez que este dispositivo contempla diferentes possibilidades de interação imediata com fotos, vídeos, comentários e produção no Stories, como também em formato “ao vivo” e ou/no IGTV – nova ferramenta do App.
Quadro 2 – Domínios (@) Camila Coelho na web20
Plataforma Digital / SRS Data de vinculação Audiência (aprox.)
Twitter maio/2009 277 mil seguidores YouTube (canal BR) junho/2010 3,4 milhões inscritos YouTube (canal ING) junho/2010 1,2 milhões inscritos Facebook 2010 2,7 milhões seguidores Instagram dezembro/2011 8,6 milhões seguidores
Elaboração: Autora.
Por se tratar de um perfil com mais de 10 (dez) mil registros na linha do tempo (feed), durante o processo de construção do projeto de pesquisa foram consultados três especialistas da área de TI (Tecnologia da Informação) para a manipulação dos dados via API (Application Programming Interface) do Instagram. A intenção era lançar mão de um instrumento de coleta eficaz e que oferecesse segurança compatível com a precisão dos critérios estabelecidos para a coleta. Isso porque entendia-se, naquele momento inicial, que manipular os dados apenas pelo aplicativo e manualmente seria uma tarefa muito onerosa e, em certa medida, comprometedora devido à quantidade de informações a serem processadas e coletadas. No entanto, desde 31 de julho de 2018, a plataforma alterou a política de acesso (referente aos dados públicos de terceiros) bloqueando a prática de varrer informações técnicas, o que dificulta a busca por qualquer tipo de coleta de dados (fotos, vídeos, likes, comentários etc.), por questões de privacidade.
Por este motivo, muitas “bibliotecas” (códigos prontos de busca) de diferentes linguagens de programação foram corrompidas, inviabilizando o acesso em vários aspectos. Especificamente, as novas regras de privacidade da plataforma permitem apenas a requisição de dados públicos dos últimos mil registros, independente dos parâmetros enviados. Quer dizer, mesmo que seja solicitado um número maior, o App
20 Informações obtidas diretamente das mídias sociais administradas pela influenciadora digital Camila
113 retorna no limite estabelecido acima. Portanto, não foi possível realizar a extração das imagens pela API.
Buscando uma forma de viabilizar a metodologia inicialmente proposta, por meio do estudo de caso das publicações/produções da influenciadora digital, pensou-se que seria possível a análise de uma fotografia para cada ano de publicação no perfil, seguindo os seguintes critérios: realização da análise de discurso de oito publicações do perfil público (@) Camila Coelho no Instagram, referente ao período de dezembro de 2011 a dezembro de 2018. A escolha das imagens respeitaria o período referente ao mês de dezembro, tendo em vista tratar-se do mês de vinculação do perfil à plataforma Instagram; a duração integral do perfil ativo na plataforma, uma vez que o estudo busca compreender o processo de celebrização da influenciadora, e, por fim, as imagens escolhidas (referente ao mês de dezembro de cada ano), respeitando a métrica de maior audiência, ou seja, a publicação que expressasse o maior número de curtidas (likes). No entanto, a proposta acima foi repensada após as considerações apresentadas pela banca de qualificação de projeto, realizada no mês de dezembro de 2018. O entendimento que chegamos foi que o mais adequado para a análise seria um corpus mais robusto, com dados que pudessem apresentar elementos suficientes sobre o processo de celebrização da trajetória de um ator social, nos termos desta investigação.
As inquietações quanto ao método foram crescendo na medida que o tempo transcorria e não se encontrava uma maneira eficiente de coletar os dados e, da mesma forma, uma medida de dados satisfatória para a análise. Enquanto não tínhamos essa delimitação, fomos levantando informações e dados sobre o objeto da pesquisa – o Instagram – assim como informações adjacentes ao estudo de caso (biografia, notícias na mídia tradicional etc.).
Importante frisar que o campo desta pesquisa se dá totalmente pela manipulação da rede social e, sobretudo, pela visualização das produções imagéticas do perfil selecionado para o estudo de caso. Por um tempo a interação da pesquisadora ocorreu de forma íntima e cotidiana, devido ao uso recreativo e pessoal da plataforma, deixando em certa medida o olhar analítico em segundo plano. Devido a esse manuseio recreativo e facilitado pelos aparelhos smartphones (realidade de quem usa as redes sociais), uma barreira invisível entre usuária e pesquisadora está constantemente traçada, a qual se impunha atravessar. Sendo assim, a barreira foi transposta quando se renunciou à
114 maneira usual de manuseio e participação da plataforma via aplicativo, passando a utilizá-lo na função desktop, como software de computadores. Dessa forma, é possível verificar qualquer perfil em modo público sem a necessidade de ter um perfil ou estar conectado a algum. Basta fazer a busca do perfil de interesse em qualquer buscador da internet. No entanto, vale ressaltar que a versão da plataforma para PC não viabiliza a experiência completa oferecida no aplicativo, reduzindo os recursos de produzir conteúdo, alimentar o perfil e interagir nos Stories, no IGTV e enviar mensagens via direct.
Ao utilizar a plataforma na versão desktop, percebeu-se de imediato que o carregamento das imagens se deu de forma muito mais rápida quando comparado ao uso do smartphone. Ainda que as funcionalidades sejam voltadas aos dispositivos móveis, para nossa surpresa, o formato desktop se mostrou indiscutivelmente mais eficaz, considerando que nesta condição foi possível coletar os dados num banco de mais de dez mil imagens do perfil.
Para termos a informação da audiência via número de likes - pelo dispositivo móvel - o tempo de coleta seria inviável, pois seria necessário o carregamento da imagem uma a uma, na medida que a tela do smartphone permite a visualização do conteúdo somente ao se abrir a imagem em questão. Por esse motivo, não considerávamos esse método eficiente em função do tempo que levaria e pela falta de segurança em coletar as imagens que realmente cumprissem com os critérios estabelecidos para a amostragem.
Quando partimos para a busca via desktop da plataforma, além da amplitude da tela do notebook, foi possível obter o número de curtidas das imagens (nosso critério principal) apenas passando com o cursor sobre a imagem fechada no feed. Significa que não há a necessidade de carregar foto por foto para obter tal informação, o que facilitou e tornou possível a coleta das imagens com maior número de curtidas de cada mês, referente aos anos de 2012 a 2018, totalizando uma amostra de 84 fotografias como base visual para o nosso estudo de caso.
A coleta, ao todo, foi realizada no prazo de uma semana ininterrupta, sendo um dia de coleta para cada ano do perfil. Tendo visto que era possível identificar o número de likes das imagens de forma precisa e facilitada, a estratégia utilizada para fazer a
115 coleta mês a mês, durante os sete anos de perfil em análise, foi inicialmente a identificação da primeira foto e da última de cada mês, deixando-as abertas em janelas de segundo plano - para que não se perdesse a referência do período. Após identificadas as imagens do período, fazia-se a passagem do cursor por cada imagem fechada no feed, anotando manualmente os likes de cada imagem. Ao finalizar cada período, selecionou- se a imagem com maior audiência.