Série Pesquisa em Marketing Digital, parte 2 de 3. Depois de discutir, na parte 1, como escolher entre abordagens e estratégias de pesquisa, este texto detalha uma técnica muito usada para estudar o que se publica nas plataformas.
Imagine uma estudante que reuniu centenas de comentários do perfil de uma loja durante uma promoção e concluiu, após uma leitura geral, que a maioria dos clientes ficou satisfeita. Outra pessoa, lendo os mesmos comentários, poderia concluir o contrário. Falta um procedimento que torne a leitura sistemática, transparente e verificável, e é isso que a análise de conteúdo oferece.
No Brasil, a técnica é quase sinônimo do manual de Laurence Bardin, presente em milhares de trabalhos acadêmicos. Essa popularidade tem um lado positivo, a existência de um roteiro claro, e um lado problemático, que pesquisadores brasileiros vêm apontando: o uso pouco crítico e pouco transparente do método. Este ensaio apresenta as etapas propostas por Bardin, aplica-as a dados de redes sociais, discute confiabilidade e críticas e encerra com os cuidados éticos indispensáveis.
O que é análise de conteúdo
Para Bardin (2016), a análise de conteúdo reúne técnicas para estudar comunicações de forma sistemática: descreve-se o conteúdo das mensagens segundo regras explícitas, e essa descrição fornece indícios a partir dos quais se tiram conclusões sobre como e em que circunstâncias as mensagens foram produzidas e recebidas. A palavra-chave é inferência: o objetivo não é apenas resumir o que foi dito, mas extrair conclusões fundamentadas a partir de indícios presentes no material.
Krippendorff (2019), referência central na tradição anglo-saxã, trata a técnica como um método para passar de textos, ou de outros materiais com significado, a conclusões sobre os contextos em que esses materiais circulam, conclusões que precisam ser válidas e reproduzíveis. O autor dá ênfase especial à replicabilidade: outro pesquisador, seguindo as mesmas regras, deveria chegar a resultados semelhantes.
A análise de conteúdo pode ser quantitativa, quando conta frequências de categorias, ou qualitativa, quando valoriza a presença ou ausência de temas e seus sentidos. Muitas pesquisas combinam as duas dimensões. É importante não confundi-la com a análise temática, que Braun e Clarke (2006) sistematizaram como método flexível para identificar, analisar e relatar padrões de significado. As duas têm pontos em comum, mas partem de tradições e procedimentos diferentes.
As três fases de Bardin
1. Pré-análise
É a fase de organização. Bardin (2016) inclui nela a leitura flutuante, um primeiro contato com o material; a escolha dos documentos que formarão o corpus; a formulação de hipóteses e objetivos; a definição de índices e indicadores; e a preparação do material.
A constituição do corpus segue regras que a autora detalha: exaustividade (não deixar de fora elementos sem justificativa), representatividade (quando se trabalha com amostra), homogeneidade (documentos obtidos por critérios semelhantes) e pertinência (adequação aos objetivos). Aplicadas às redes sociais, essas regras exigem decisões explícitas. Quais perfis? Qual período? Publicações, comentários ou ambos? Respostas da marca entram no corpus? Comentários apagados ou ocultos serão considerados?
Exemplo de corpus: todas as publicações de três lojas de roupas de uma mesma cidade entre setembro e novembro, mais os comentários de cada publicação, coletados em datas registradas, com capturas de tela arquivadas.
2. Exploração do material
É a fase da codificação, que Bardin (2016) descreve como a transformação dos dados brutos por recorte, agregação e enumeração. Três escolhas são centrais:
- Unidade de registro. O segmento que será codificado: uma palavra, um tema, uma publicação inteira, um comentário.
- Unidade de contexto. O segmento maior que ajuda a compreender a unidade de registro. Um comentário irônico, por exemplo, só é entendido à luz da publicação a que responde.
- Regras de enumeração. O que será contado: presença, frequência, intensidade, ordem de aparição.
Em seguida vem a categorização, a classificação das unidades em grupos com características comuns. Bardin (2016) indica qualidades desejáveis para um bom conjunto de categorias: exclusão mútua, homogeneidade, pertinência, objetividade e fidelidade, e produtividade. Na prática, uma categoria bem construída tem nome, definição, critérios de inclusão e exclusão e exemplos. Esse conjunto forma o livro de códigos.
Um esquema possível para comentários de clientes: (a) elogio ao produto; (b) elogio ao atendimento; (c) reclamação de entrega; (d) reclamação de preço; (e) pedido de informação; (f) marcação de outra pessoa sem texto. Note que “marcação de outra pessoa” é uma categoria típica das plataformas, que não existia em documentos impressos. O pesquisador precisa adaptar o método ao meio.
As categorias podem ser definidas antes, a partir da teoria (procedimento dedutivo), ou emergir do material (procedimento indutivo). Muitas pesquisas combinam os dois: partem de categorias teóricas e as ajustam após um teste piloto.
3. Tratamento dos resultados, inferência e interpretação
Na última fase, os resultados são organizados em tabelas, quadros ou outras formas de síntese, e o pesquisador interpreta-os à luz do referencial teórico. Bardin (2016) insiste que a inferência é o momento que dá sentido ao método: perguntar o que as frequências e os temas revelam sobre quem produziu as mensagens e sobre as condições em que foram produzidas. Se as reclamações de entrega crescem nas semanas de promoção, o que isso indica sobre a operação da empresa? Se as perguntas sobre preço dominam, a comunicação está omitindo informação essencial?
Confiabilidade: a parte mais esquecida
Se a análise de conteúdo pretende ser replicável, é preciso demonstrar que a codificação não depende apenas do julgamento de uma pessoa. O procedimento mais comum é a codificação por mais de um pesquisador em uma parte do corpus, seguida do cálculo de um coeficiente de concordância. Krippendorff (2019) propõe o coeficiente alfa, que leva em conta a concordância esperada ao acaso e pode ser usado com diferentes números de codificadores e tipos de dados. Outro índice muito usado é o kappa de Cohen, cuja interpretação costuma seguir as faixas propostas por Landis e Koch (1977), que vão de concordância leve a quase perfeita.
Em TCCs com um único autor, uma alternativa é convidar um colega para codificar uma amostra após um treinamento com o livro de códigos. Divergências servem para refinar as definições das categorias. Sampaio e Lycarião (2021) oferecem um manual em português que detalha esse processo e propõe um roteiro de análise de conteúdo categorial com ênfase em transparência e confiabilidade.
Críticas e limitações
Uma avaliação de artigos brasileiros que declararam usar análise de conteúdo, publicada por Sampaio et al. (2022), encontrou problemas recorrentes: categorias e unidades de análise pouco explicitadas, pouca preocupação com confiabilidade e transparência, e uso intenso e pouco crítico do manual de Bardin. Os autores concluem que o problema é amplo e pede uma discussão metodológica mais profunda. A crítica não invalida Bardin, mas mostra que citar o manual não substitui descrever o que efetivamente foi feito.
Outras limitações merecem atenção:
- Conteúdo não é efeito. Contar elogios em comentários não mede satisfação dos clientes em geral. Quem comenta é um subconjunto específico do público.
- Multimodalidade. Publicações combinam imagem, texto, som, emojis e edição. Bardin trabalhou sobretudo com textos; analisar vídeos curtos exige categorias para elementos visuais e sonoros.
- Volatilidade. Publicações são apagadas e editadas; a ordem dos comentários depende dos algoritmos. O corpus precisa ser datado e arquivado.
- Automação. Ferramentas de classificação automática e modelos de linguagem podem acelerar a codificação, mas, até a redação deste texto, seu uso em pesquisa exige validação contra codificação humana e descrição transparente do procedimento.
Ética na coleta de dados de redes sociais
O fato de um comentário estar visível não significa que seu autor tenha consentido em ser objeto de pesquisa. Zimmer (2010) analisou um caso emblemático em que pesquisadores divulgaram uma base de dados de perfis de uma rede social universitária considerando que a anonimização era suficiente, e mostrou que a identificação dos participantes foi possível e que a ideia de que os dados já eram públicos não resolvia os problemas éticos.
No Brasil, dois marcos normativos devem ser considerados. A Resolução CNS nº 510/2016 regula pesquisas em Ciências Humanas e Sociais e prevê casos específicos dispensados de registro no sistema CEP/Conep (Brasil, 2016). A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais admite o tratamento de dados para estudos por órgão de pesquisa, garantida, sempre que possível, a anonimização (Brasil, 2018). Para aprofundar o tema da LGPD no contexto de marketing, veja o ensaio sobre LGPD no marketing digital.
Boas práticas para TCCs incluem: não reproduzir nomes de usuários de pessoas físicas; evitar citar comentários literais que permitam localizar o autor por busca; preferir perfis institucionais ou empresariais quando possível; armazenar os dados com segurança; e consultar o comitê de ética da instituição quando houver dúvida.
Aplicação prática: do perfil comercial ao relatório
A análise de conteúdo também é útil fora da academia. Uma pequena empresa pode codificar, a cada mês, os comentários e mensagens recebidos, usando categorias simples como as do exemplo acima. O resultado orienta decisões: se pedidos de informação dominam, o perfil precisa explicar melhor preços e formas de entrega; se reclamações se concentram em um tema, há um problema operacional. O texto sobre atendimento nas redes sociais traz orientações práticas para responder a esses comentários.
Outra aplicação é avaliar a própria linha editorial. Codificar as publicações de um trimestre segundo os pilares de conteúdo definidos pela marca mostra se o planejamento foi seguido e quais pilares geram mais conversa. A análise de conteúdo também pode ser combinada com a análise de redes sociais: uma descreve o que se diz, a outra, quem se conecta a quem.
Para pesquisar: questões e caminhos para TCC
- Quais temas predominam nos comentários de clientes em perfis de comércio local, e como as empresas respondem a eles? Método: análise de conteúdo categorial de publicações e respostas, com teste de confiabilidade.
- Que estratégias de apelo (emocional, racional, promocional) aparecem nas publicações de marcas de um setor regional? Método: análise de conteúdo com categorias definidas a partir da literatura de publicidade.
- Como criadores de conteúdo sinalizam publicidade em suas publicações? Método: análise de conteúdo de uma amostra de posts patrocinados, com categorias derivadas das normas de autorregulação.
- Como comentários sobre um tema de saúde ou de consumo se distribuem entre informação, dúvida e desinformação? Método: análise de conteúdo mista com cuidados éticos reforçados.
- Como os TCCs de uma área declaram e descrevem o uso da análise de conteúdo? Método: meta-análise metodológica inspirada em Sampaio et al. (2022).
Palavras-chave de busca para Google Acadêmico, SciELO e Portal de Periódicos da CAPES:
- Em português: “análise de conteúdo”, “análise de conteúdo categorial”, “Bardin”, “redes sociais”, “comentários online”, “confiabilidade intercodificadores”, “ética em pesquisa na internet”.
- Em inglês: “content analysis”, “social media content analysis”, “intercoder reliability”, “Krippendorff’s alpha”, “codebook”, “internet research ethics”.
Considerações finais
A análise de conteúdo transforma a leitura de publicações e comentários em um procedimento sistemático, com corpus definido, unidades e categorias explícitas, codificação verificável e inferências fundamentadas. O manual de Bardin oferece o roteiro; autores como Krippendorff e os pesquisadores brasileiros que avaliaram o uso da técnica lembram que rigor significa transparência e confiabilidade, não apenas citação. Nas redes sociais, somam-se desafios próprios: material multimodal e volátil, públicos que não representam o todo e questões éticas que não desaparecem só porque os dados estão visíveis.
A análise de conteúdo descreve e interpreta, mas não estabelece causa e efeito. Para saber se uma mudança em um anúncio, em um e-mail ou em uma página realmente provoca mais conversões, é preciso experimentar. A parte 3, que encerra a série, trata dos testes A/B e dos experimentos online controlados.
Referências
BARDIN, Laurence. Análise de conteúdo. São Paulo: Edições 70, 2016.
BRASIL. Conselho Nacional de Saúde. Resolução nº 510, de 7 de abril de 2016. Dispõe sobre as normas aplicáveis a pesquisas em Ciências Humanas e Sociais. Diário Oficial da União, Brasília, DF, 24 maio 2016.
BRASIL. Lei nº 13.709, de 14 de agosto de 2018. Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD). Diário Oficial da União, Brasília, DF, 15 ago. 2018.
BRAUN, Virginia; CLARKE, Victoria. Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, v. 3, n. 2, p. 77-101, 2006.
KRIPPENDORFF, Klaus. Content analysis: an introduction to its methodology. 4. ed. Thousand Oaks: Sage, 2019.
LANDIS, J. Richard; KOCH, Gary G. The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics, v. 33, n. 1, p. 159-174, 1977.
SAMPAIO, Rafael Cardoso; LYCARIÃO, Diógenes. Análise de conteúdo categorial: manual de aplicação. Brasília: Enap, 2021.
SAMPAIO, Rafael Cardoso et al. Muita Bardin, pouca qualidade: uma avaliação sobre as análises de conteúdo qualitativas no Brasil. Revista Pesquisa Qualitativa, v. 10, n. 25, p. 464-494, 2022.
ZIMMER, Michael. “But the data is already public”: on the ethics of research in Facebook. Ethics and Information Technology, v. 12, n. 4, p. 313-325, 2010.
Como citar este texto
RÚBIO, Mélker. Análise de conteúdo em redes sociais: o método de Bardin passo a passo para TCC. MR Academy, Novo Progresso, 10 nov. 2026. Disponível em: https://melkerrubio.com/analise-de-conteudo-em-redes-sociais/. Acesso em: [data do seu acesso].
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