Semana passada, fizemos um post explicando as razões que levaram o Buzzmonitor a não disponibilizar nuvem de termos como interface para exibição de dados. A publicação gerou uma discussão entre os analistas de inteligência e, por isso, decidimos listar mais alguns porquês:
1. Não organiza informações
Cem termos trazem mais informação do que conseguimos absorver. Em vez de organizar e ajudar a trazer insights, a nuvem de termos traz falta de foco e conclusões erradas.
2. Associações incorretas
Tendemos a juntar termos física ou semanticamente próximos e isto pode nos fazer ter leituras erradas. Por exemplo: O nome de uma atriz próximo à palavra “bonita” pode nos fazer pensar que a opinião é sobre ela, quando na verdade pode ser sobre a trama de que ela está participando.
3. Termos demais, a maioria vazio
Artigos, preposições, advérbios e mais uma quantidade imensa de palavras que não dizem nada acabam ocupando o espaço de informações importantes e que tragam insights nas nuvens de termos.
4. Database restrito
Grande parte dos geradores de nuvem não processam mais do que 50 mil linhas.