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5 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

5.2 COLETA DE DADOS

A coleta de dados concentrou-se nos dados financeiros, nas comunicações corporativas e noticiários sobre a Petrobras publicados no Ano de 2015. A fonte desses dados foram: documentos publicados pela Petrobras no sítio eletrônico da B3 e notícias de jornais. Esse período foi escolhido para a coleta de dados por ter sido impactado pela Operação Lava- Jato, que começou em março de 2014 e, assim, trouxe muita incerteza e atenção da mídia sobre a Petrobras.

A incerteza origina a necessidade informacional motivando a busca e o uso da informação (BELKIN, 2005; KUHLTHAU, 1993). O Ano de 2014 não foi incluído na coleta porque houve altas e quedas nos preços das ações de empresas estatais a depender de qual candidato à presidência do Brasil aparecia como favorito segundo divulgações de pesquisas eleitorais realizadas naquele ano.

É necessário ressaltar que as notícias divulgadas em 2015 podem ter sido influenciadas pelo momento de instabilidade política vivenciada no Brasil. Nesta época, houve uma certa predominância de notícias negativas que poderiam ter também o objetivo de desacreditar e enfraquecer o governo.

Além disso, notícias negativas sobre a Petrobras (que é uma importante empresa estatal) podem ter sido divulgadas para desinformar e induzir os seus usuários a terem uma percepção negativa da administração governamental. Foram coletados documentos divulgados pela empresa, tais como: fatos relevantes, demonstrações financeiras e comunicados. Além disso, a coleta de dados também envolveu notícias relacionadas à Petrobras e outras informações com impacto nos negócios da empresa, tais como: macroeconomia; preço do

barril de petróleo; e notícias sobre questões da política brasileira. O quadro 3 mostra quais informações foram coletadas e suas fontes.

Quadro 3: Informações envolvidas na coleta de dados Informação Fonte

Comunicações corporativas Sítio eletrônico da B3 Câmbio

Inflação

Notícias sobre a companhia PIB

Preço do barril de petróleo Questões da política brasileira Taxa de juros

Jornal

Fonte: Autor (2016)

As comunicações corporativas e as notícias foram analisadas a fim de se extrair as informações mencionadas no quadro acima. Essas informações foram classificadas como favoráveis ou não para a empresa e por categoria de assunto. As categorias e subcategorias adotadas foram baseadas em Neuhierl, Scherbina e Schlusche (2013) e no Quadro 1: Indicadores de influência nos preços das ações adaptado de Cavalcante, Misumi e Rudge (2005, p.236,240-241) e Portinho (2009, p.62-63). Além disso, as informações oriundas de notícias foram classificadas como formal ou informal.

As informações classificadas como formais foram aquelas divulgadas pela empresa e notícias sobre a situação política e dados econômicos, tais como: câmbio, inflação, PIB, preço do petróleo, taxa de juros. Por sua vez, as informações classificadas como informais foram aquelas originadas de notícias com informações que não teriam sido divulgadas e legitimadas pela empresa ou que chocassem com o que foi previamente divulgado pela fonte oficial. A relação entre as informações não oficiais divulgadas no jornal e os esclarecimentos corporativos foram classificados como confirmação ou negação.

Neuhierl, Scherbina e Schlusche (2013) também classificaram, manualmente, comunicados corporativos para analisar quais categorias de informações tiveram maior impacto no mercado de ações americano. Uma parte do estudo de Bajo (2010) teve como objetivo analisar o impacto no retorno e no volume de negociação das ações quando uma notícia é divulgada. Bajo (2010) classificou cada notícia

[...] em termos do sinal transmitido (bom, ruim ou neutro), precisão (oficial/boato), tempo de divulgação (com relação ao dia do evento) e conteúdo da informação. [...] A categoria “boatos” inclui qualquer artigo em que a informação (frequentemente relacionada ao comportamento incomum de volume de negociação ou retorno) foi apresentada como um palpite do autor ou expectativa do mercado em vez de um anúncio oficial da empresa (BAJO, 2010, p.14, tradução nossa).

O boato no mercado de ações é a informação que antecipa ou entra em conflito com a versão oficial dada pela empresa e pode ser divulgada em fontes formais de informação (como jornais), o que aumenta a sua credibilidade entre o público. Os boatos podem surgir de vazamento de informações confidenciais, declarações de funcionários e especialistas, um fato ambíguo ou falta de informação formal (CRUZ, 2013).

O jornal Valor Econômico foi escolhido como a principal fonte de notícias para este estudo porque é o único jornal especializado em finanças no Brasil. Além disso, também foram coletadas notícias publicadas por qualquer outro meio de comunicação que tenham sido citadas em comunicados da Petrobras produzidos para o esclarecimento de notícias. O Valor está listado entre os jornais de maior circulação (ANJ, 2016) e foi uma importante fonte de notícias e boatos sobre empresas brasileiras de capital aberto em um estudo anterior do autor (CRUZ, 2013).

O site do Valor Econômico oferece a capacidade de pesquisar por termos e período de tempo. Ao realizar a busca pelo nome da Petrobras no site do Valor Econômico, por exemplo, é possível obter notícias com informações sobre os negócios da empresa e também sobre o impacto da macroeconomia e questões políticas sobre os preços das ações da empresa. Por uma questão de brevidade, removeu-se as categorias de notícias que provavelmente não seriam consideradas informativas pelo mercado. Descartou-se notícias que citam a amostra, mas o conteúdo informacional não está relacionado a ela. Por exemplo, notícias sobre dificuldades financeiras das empresas contratadas pela Petrobras.

As informações relevantes extraídas de notícias e comunicações corporativas foram armazenadas em um banco de dados. Estudos anteriores usaram sistemas de gerenciamento de banco de dados para armazenar dados financeiros e notícias. Lopes et al (2008) empregaram um banco de dados para armazenar informações disponíveis em sítios de finanças e analisar o impacto sobre as empresas. Behrend et al (2008) mostraram a viabilidade de usar a linguagem de consulta fornecida pelos sistemas de gerenciamento de banco de dados para realizar a análise de fluxos de dados do mercado de ações. Chen et al (2014) utilizaram um banco de dados para armazenar informações extraídas de mídias sociais, a fim de realizar uma análise preditiva de retornos futuros das ações. Dindar, Fischer e Tatbul (2011) armazenaram fluxos

de dados do mercado de ações em um sistema de banco de dados para verificar a existência de padrões sobre esses dados. Gottschlich e Hinz (2014) criaram um sistema de apoio à decisão para investimento em ações. Lupiani-Ruiz et al (2011) desenvolveram um motor de busca semântica de notícias sobre finanças.

O objetivo principal do uso de uma base de dados para armazenar os dados da presente pesquisa foi a preocupação em manter as relações entre os dados da empresa, preços das ações, eventos corporativos, informações contidas nos documentos e notícias. A Figura 7 mostra o diagrama da base de dados da pesquisa. Os dados coletados e seus relacionamentos estão representados neste diagrama.

Figura 7. Diagrama da base de dados da pesquisa

Fonte: Autor (2016).

O diagrama representa as empresas como fonte ou objeto de alguma informação. Nesse sentido, as informações estão relacionadas à fonte e ao objeto do seu conteúdo. Sobre as informações são armazenados o seu conteúdo, o tipo da fonte (formal/informal), impacto (positivo/negativo/neutro), a categoria e a subcategoria (assunto) e a data de divulgação. Esta data é usada nos métodos de análise para medir o impacto de tais informações no retorno e no volume de negociação das ações.

Além do uso de software para armazenamento de dados, utilizou-se também de uma linguagem e ambiente de computação estatística chamado R para a manipulação, análise e visualização de dados. R é uma implementação livre da linguagem e do ambiente S que fornece algumas vantagens, como a abundância de pacotes disponíveis gratuitamente, em comparação com outras ferramentas como SPSS e Matlab.