X PRÊMIO SEAE– 2015
Tema 2. Regulação da Atividade Econômica
Inscrição: 15
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CLASSIFICAÇÃO: Menção
Honrosa
Título da Monografia:
Monitoramento de Redes Sociais na Regulação do Mercado de Seguros e Previdência
Eduardo Fraga Lima de Melo (representante)
(36 anos)
Rio de Janeiro - RJ
Doutor em Administração (Finanças) – UFRJ (2008)
Analista Técnico - Superintência de Seguros Privados – SUSEP.
Coautores:
1 - Sergio Luis Franklin Junior
Doutor em Engenharia de Produção pela PUC-RJ.
Analista Técnico - Superintendência de Seguros Privados – SUSEP.
2 - Paulo Roberto Miller Fernandes Vianna Junior
Mestre em Finanças e Economia Empresarial - FGV.
Coordenador do Grupo de Trabalho da Supervisão Eletrônica – Comissão de Informações,
Estudos e Pesquisas – CIES.
X Prêmio SEAE 2015
TEMA: Regulação da Atividade Econômica
Monitoramento de Redes Sociais na Regulação do Mercado de
Seguros e Previdência
Resumo
Em uma iniciativa inédita na regulação de seguros e previdência no mundo,
apresentamos o desenvolvimento, implantação e resultados de rotinas que, em
software totalmente gratuito (programa R), capturam, filtram e tratam mensagens
relacionadas ao mercado regulado pela Superintendência de Seguros Privados –
SUSEP nas principais redes sociais da atualidade: Twitter e Facebook. No Twitter,
as
mensagens
postadas
(tweets)
caracterizadas
como
“reclamações”
ou
“insatisfações” contra entes regulados são totalizadas por data e por companhia
gerando séries temporais e informações úteis no processo regulatório. Além das
seguradoras, corretores são alvos também destas rotinas. Já no Facebook,
analisamos as mensagens postadas na página da SUSEP e em relevante número de
sites de defesa do consumidor, e identificamos todas as reclamações e insatisfações
manifestadas.
Tais informações definitivamente auxiliam o processo de regulação e supervisão,
afinal ao implantar a solução proposta neste trabalho, o Estado busca a
manifestação de consumidores a respeito dos serviços prestados por entes
regulados, exercendo um papel ativo, em contraponto à prática comum, e mais
passiva, de agir somente após reclamações chegarem a seu conhecimento. Outros
resultados deste monitoramento são a produção de nuvens de palavras mais citadas
nas mensagens e que servem de termômetro ou para análise de sentimento
referente aos mercados regulados.
Palavras-chave: reclamações, redes sociais, mercado de seguros e previdência.
X Prêmio SEAE 2015
TEMA: Regulação da Atividade Econômica
Monitoramento de Redes Sociais na Regulação do Mercado de
Seguros e Previdência
Agosto/2015
Resumo
Em uma iniciativa inédita na regulação de seguros e previdência no mundo,
apresentamos o desenvolvimento, implantação e resultados de rotinas que, em
software totalmente gratuito (programa R), capturam, filtram e tratam mensagens
relacionadas ao mercado regulado pela Superintendência de Seguros Privados –
SUSEP nas principais redes sociais da atualidade: Twitter e Facebook. No Twitter,
as mensagens postadas (tweets) caracterizadas como “reclamações” ou
“insatisfações” contra entes regulados são totalizadas por data e por companhia
gerando séries temporais e informações úteis no processo regulatório. Além das
seguradoras, corretores são alvos também destas rotinas. Já no Facebook,
analisamos as mensagens postadas na página da SUSEP e em relevante número
de sites de defesa do consumidor, e identificamos todas as reclamações e
insatisfações manifestadas. Tais informações definitivamente auxiliam o processo
de regulação e supervisão, afinal ao implantar a solução proposta neste trabalho, o
Estado busca a manifestação de consumidores a respeito dos serviços prestados
por entes regulados, exercendo um papel ativo, em contraponto à prática comum,
e mais passiva, de agir somente após reclamações chegarem a seu conhecimento.
Outros resultados deste monitoramento são a produção de nuvens de palavras
mais citadas nas mensagens e que servem de termômetro ou para análise de
sentimento referente aos mercados regulados.
Palavras-chave: reclamações, redes sociais, mercado de seguros e previdência.
1
1. Introdução
Por meio do uso de software totalmente gratuito (programa R),
apresentamos neste trabalho o desenvolvimento de rotinas que capturam, filtram e
tratam mensagens relacionadas ao mercado regulado pela SUSEP nas principais
redes sociais da atualidade: Twitter e Facebook. Tal iniciativa é pioneira na
regulação e supervisão de mercados de seguros e previdência no mundo e vai ao
encontro da necessidade de tornar a administração pública mais eficiente e eficaz
na execução de sua missão, levando em conta soluções menos onerosas e mais
adaptadas a hábitos e costumes contemporâneos de consumidores de serviços de
entes regulados.
Com o uso cada vez mais difundido e a presença cada vez maior da
população nas chamadas mídias sociais, é latente, até mesmo mandatório, a
necessidade de que supervisores e reguladores, de qualquer atividade econômica,
estejam “conectados” e atentos aos movimentos e dados gerados nestes fóruns.
Um estudo realizado pelo SurveyMonkey em 2014 (ver Figura 1), em parceria com
a Social@Ogilvy, mostrou que os brasileiros são os que passam mais tempo online
nas redes (mídias) sociais. De acordo com os dados, os brasileiros totalizam 13,8
horas mensais. Os russos ficam em segundo lugar com 10,8 horas mensais, e os
argentinos ficam em terceiro, com 10,2 horas. Os brasileiros também estão entre
os que mais compartilham conteúdo nas redes sociais (71% dos internautas nas
redes), ficando atrás apenas da China (80%) e de Hong Kong (73%).
2
Adicione-se a isto o advento do Big Data, turbinado pelo declínio nos custos
de estocagem e processamento de dados assim como o aumento na
conectividade, mudanças fundamentalmente encontradas, por exemplo, no
ambiente onde seguradores e entidades de previdência operam. A cada ano são
gerados mais dados do que a quantidade gerada em todos os anos anteriores pela
humanidade.
O
grande
crescimento
da
disponibilidade
destes
dados
provavelmente aumentará a contribuição econômica e social de reguladores à
sociedade em geral, assim como de regulados, ao aumentar o entendimento
destes entes a respeito das deficiências no mercado de interesse e as reais
necessidades dos consumidores destes serviços. No que se refere ao mercado de
seguros e previdência, análise de dados sempre esteve na raiz do modelo de
negócio, logo nada mais do que natural que a SUSEP, como órgão supervisor e
auxiliador na regulação deste mercado, faça uso de diferentes fontes de dados em
sua missão.
Neste sentido, a Autarquia não poderia deixar de acompanhar, monitorar e
fazer uso das informações geradas nas redes sociais. Cabe destacar que a
solução aqui apresentada foi completamente desenvolvida internamente e em
software gratuito. Neste sentido, tem-se uma promissora nova ferramenta de
busca proativa de reclamações contra entes regulados fornecendo dados valiosos
para auxiliar a sua atividade de regulação, fiscalização e indução do crescimento
do mercado.
3
Figura 1. Chamada de reportagem a respeito de estudo executado pela
SurveyMonkey,
publicada
em
23/07/2014
(http://www.techtudo.com.br/noticias/noticia/2014/07/brasileiros-lideram-rankingde-horas-gastas-em-redes-sociais-diz-estudo.html).
Conforme afirmado, o trabalho aqui apresentado representa uma iniciativa
inédita na regulação de seguros e previdência no mundo. Por meio do
desenvolvimento de rotinas em software totalmente gratuito (programa estatístico
R), são capturadas, filtradas e tratadas mensagens relacionadas ao mercado
regulado pela SUSEP nas principais redes sociais da atualidade: Twitter e
Facebook. No Twitter, as mensagens postadas (tweets) caracterizadas como
“reclamações” são totalizadas por data e por ente regulado gerando informações
que são muito úteis no processo regulatório. Além das seguradoras, corretores são
alvos também destas rotinas. No Facebook, as mensagens postadas na página da
SUSEP e em um número de sites de defesa do consumidor são analisadas, e
todas as reclamações e insatisfações manifestadas por consumidores são
identificadas.
Tais informações certamente auxiliam o processo de regulação e
supervisão, afinal ao implementar a solução proposta neste trabalho, o Estado
passa a buscar a manifestação de consumidores a respeito dos serviços prestados
4
por entes regulados, exercendo um papel ativo, em contraponto à prática comum,
e mais passiva, de agir somente após reclamações de consumidores de serviços e
produtos de entes regulados chegarem a seu conhecimento.
Assim como outros órgãos supervisores, a SUSEP ainda enfrenta desafios
para se consolidar institucionalmente e para se articular com outros organismos
que atuam de forma complementar à sua missão, como é o caso de organizações
de defesa do consumidor. Sua atuação impacta diretamente no dia a dia dos
consumidores, pois à SUSEP cabe, por atos normativos e administrativos,
fiscalizar, guiar, corrigir e suplementar as falhas do sistema de mercado, como o
desequilíbrio entre consumidores – parte mais vulnerável na relação de consumo –
e fornecedores (seguradores, entidades de previdência, corretores e sociedades
de capitalização), sempre preservando o interesse público.
Para contextualizar o papel da SUSEP na atividade regulatória do mercado
de seguros e previdência, e motivar ainda mais as aplicações das ferramentas
desenvolvidas e apresentadas nesse trabalho, cabe destacar que Salomão Filho
(2001) afirma que regulação, em seu sentido amplo, abrange toda forma de
organização da atividade econômica através do Estado, seja a intervenção através
da concessão de serviço público ou no exercício de poder de polícia
administrativo.
Conforme pontua Aragão (2002), a edição de regras, a garantia de sua
aplicação e a punição de infrações seriam as três funções inerentes à regulação.
Do ponto de vista político e econômico, regulação governamental significa a
5
imposição de regras à ação de atores privados (eventualmente estatais) que
atuam em determinados mercados. Essas regras podem ser determinadas por
meio de atos normativos, sanções, supervisão ou, eventualmente, pela própria
inação. A regulação mais do que somente corrigir imperfeições mercadológicas,
incide sobre uma série de produtos e serviços que são caros aos cidadãos. A
regulação, portanto, incide sobre áreas de interesse público, a fim de preservar e
promover direitos fundamentais – como o acesso a serviços essenciais e a
proteção da saúde e da vida. Segundo Justen Filho (2005), a regulação
econômico-social consiste na atividade estatal de intervenção indireta sobre a
conduta dos sujeitos públicos e privados, de modo permanente e sistemático, para
implementar as políticas de governo e realizar direitos fundamentais. Entendemos,
portanto, que a realização dos direitos fundamentais é o cerne da atividade
regulatória (Sodré et al., 2010). Assim, fica muito bem caracterizado o dever de se
levar em consideração as manifestações de consumidores. Tendo em vista o alto
grau de uso de redes sociais por brasileiros de forma geral, é natural que estas
manifestações sejam lá colocadas e por isso a solução apresentada nesta
monografia torna-se muito interessante.
Ao discorrerem sobre regulação social muitos autores de viés economicista
passam pela necessidade de preservação do interesse público, mas não o
colocam como fim último da regulação. É a intervenção do Estado na economia
para o bem da economia (mercado). De acordo com IDEC (2011), esse é o
pensamento que parece prevalecer no movimento de criação e implantação do
atual modelo de regulação estatal. Trata-se de um problema estrutural, que pode
ser considerado o centro emanador de muitos dos problemas regulatórios que
6
afetam
a
sociedade.
Tem-se,
por
exemplo,
regulamentos
e
processos
fiscalizatórios de agências focados na figura do ente regulado, relegando-se o
consumidor e seus direitos – como o direito de acesso de serviços com qualidade
– a um segundo plano. É exatamente para rebater tal posicionamento e
pensamento que o trabalho que apresentamos propõe uma solução, diga-se
gratuita, de monitoramento ativo de reclamações de consumidores, onde
atualmente eles têm mais atuado ou interagido, que são as redes sociais.
Neste sentido, entendemos que uma regulação social condizente com os
preceitos constitucionais tem como finalidade precípua a promoção do interesse
público e a garantia de direitos fundamentais. Sob esse prisma, a intervenção do
Estado na economia passa a ser meio para a promoção de direitos. Nessa esteira,
se, em determinado setor sensível à sociedade, o mercado fosse perfeito, mesmo
assim permaneceria a necessidade de regulação, entendida como a intervenção
do Estado na economia para a promoção do bem-estar social e certamente uma
das ferramentas para se atingir tal objetivo é por meio do monitoramento de
reclamações de consumidores.
Um dos papéis da regulação é diminuir alguns dos hiatos existentes na
relação empresa-consumidor. Assim, percebe-se, claramente, um alto grau de
assimetria entre os atores impactados e interessados na regulação (Proença e
Prado, 2011):
• Assimetria de informação – as empresas que atuam nos setores regulados detêm
todo o conhecimento relativo ao seu negócio – informações técnicas, econômicas,
7
concorrência, tendências mundiais, novas tecnologias – e esse fato é inerente à
atividade econômica.
• Assimetria de recursos técnicos e financeiros – os quadros especializados, além
dos recursos disponíveis às empresas (consultores, escritórios de advocacia e
ainda mobilização do seu próprio quadro técnico), em uma situação de consulta
pública, por exemplo, são infinitos perto daqueles disponíveis aos consumidores.
• Assimetria de oportunidades – o acesso ao regulador é muito mais facilitado para
o setor regulado, já que seus executivos e técnicos podem, a todo momento, levar
demandas e apresentar seus pleitos, seja no próprio ambiente, em reuniões
acordadas, em fóruns técnicos, onde há clara interlocução entre reguladores e
regulados, como simpósios, congressos etc.; ou até mesmo no ambiente da
empresa, quando técnicos do regulador demandam informações, dados, estudos e
esclarecimentos para subsidiar processos de fiscalização e acompanhamento do
setor.
• Assimetria de linguagem – a tecnicidade dos termos adotados no ambiente dos
reguladores torna difícil a compreensão por parte do consumidor, que desconhece
até mesmo os seus direitos relativos aos serviços regulados. A complexidade está
presente na linguagem das normas administrativas, na divulgação de minutas de
novos regulamentos, nas informações disponíveis sobre o setor regulado e até
mesmo na comunicação sobre os mecanismos de participação disponíveis.
8
Sabe-se que os entes regulados dedicam-se a prestar serviços visando à
maximização dos interesses de seus investidores, que não necessariamente
coincidem com o interesse da coletividade. Esse cenário leva o consumidor a uma
vulnerabilidade multidimensional. O limitado poder de negociação frente às
grandes corporações faz com que o cidadão-consumidor esteja mais sujeito a
sofrer lesões econômicas e a suportar os diversos riscos da atividade empresarial
desenvolvida pelos entes regulados. Uma forma natural para exacerbar este
limitado poder de negociação é por meio de reclamações e insatisfações.
A adequada regulação depende do equilíbrio entre os diferentes interesses
nela envolvidos. Nesse sentido, é importante entender como funcionam os
processos e mecanismos de relacionamento entre os diferentes stakeholders e os
entes reguladores, e como esses relacionamentos podem influenciar a pauta de
atuação do regulador. Entendemos como stakeholders na área de regulação todos
os atores que, individual ou coletivamente, tenham algum interesse sobre as
atividades regulatórias. Podem ser os consumidores individuais, associações de
consumidores, Procons, empresas e associações de classe do setor regulado,
trabalhadores e suas associações, além do próprio governo, entre outros. De
modo geral, há um amplo consenso de que os entes regulados têm uma posição
privilegiada no relacionamento com os reguladores, mas os esforços por parte de
reguladores para minimizar esse desequilíbrio parecem ser ainda insuficientes.
Como forma de enfrentar esta situação, entendemos que as rotinas aqui
desenvolvidas podem ser facilmente implantadas para que reguladores façam o
melhor uso, em seus processos decisórios e regulatórios, de informações
prestadas por consumidores em redes sociais.
9
Obviamente que as ferramentas desenvolvidas neste trabalho não
substituem e nem pretendem sugerir a substituição de canais tradicionais de
recepção de reclamações, incluindo as ouvidorias. Apenas, entendemos que esta
ferramenta complementa a ação supervisória, onde o órgão age de forma proativa,
sem custos e aproveitando-se de informações disponíveis em redes sociais.
Dentre diferentes formas de participação popular previstas em reguladores, as
ouvidorias são unidades que recebem e analisam as reclamações e sugestões
formuladas por agentes regulados, usuários ou consumidores, além de propor
medidas para atendê-las. É de acordo com essa linha de pensamento que autores
(ver por exemplo Salgado e Motta (2007) e Cuéllar (2001)) defendem a criação de
ouvidorias em todas as entidades e o aperfeiçoamento das existentes, com o
intuito de reforçar o controle social e melhorar a governança. Em primeira análise,
a Ouvidoria pode ser compreendida como o elo entre a instituição e a sociedade,
uma vez que interage com os mais variados agentes: cidadãos-usuários,
empresas reguladas, comunidades, órgãos de todas as esferas de governo, etc.
Trata-se, assim, de uma área facilitadora, que disponibiliza e administra os canais
necessários para que os interessados registrem suas demandas. Em contraponto,
as ferramentas que desenvolvemos buscam as manifestações, reclamações e
insatisfações nas redes sociais. Tal procedimento representa uma postura mais
ativa no relacionamento com a sociedade em geral.
Esta monografia está organizada da seguinte forma: na seção 2 são
apresentadas as características das redes sociais objetos do monitoramento. Na
seção 3, dedicamos algumas linhas à apresentação do programa R assim como
10
sobre as funções que utilizamos para capturar as mensagens das duas redes
sociais Twitter e Facebook. Os resultados das rotinas desenvolvidas estão na
seção 4 e, por fim, na seção 5 são elaboradas algumas considerações finais a
respeito deste trabalho.
2. Redes Sociais
Nesta seção descrevemos as características das redes sociais que
utilizamos para realizar o monitoramento das mensagens relacionadas ao mercado
de seguros e previdência para fins de regulação. Como dito anteriormente, foram
usados o Twitter e o Facebook, que são as redes sociais mais utilizadas
atualmente.
Sobre o Twitter
O Twitter é uma rede social e um servidor para microblogging, que permite
aos usuários enviar e receber atualizações pessoais de outros contatos (em textos
de até 140 caracteres, conhecidos como tweets), por meio do site na Internet do
serviço, por SMS e por softwares específicos de gerenciamento. As atualizações
são exibidas no perfil do usuário, em tempo real, e também enviadas a outros
usuários seguidores que tenham assinado para recebê-las. As atualizações de um
perfil ocorrem por meio do site do Twitter, por RSS, por SMS ou programa
especializado para gerenciamento. O serviço é gratuito pela Internet.
11
O Twitter foi criado em Março de 2006 por Jack Dorsey, Evan Williams, Biz
Stone e Noah Glass e foi lançado em Julho de 2006 nos EUA. A ideia inicial dos
fundadores era que o Twitter fosse uma espécie de "SMS da internet" com a
limitação de caracteres de uma mensagem de celular. Inicialmente chamada Twttr
(sem vogais), o nome da rede social, em inglês, significa gorjear. A ideia é que o
usuário da rede social está "piando" pela internet. Desde sua criação, o Twitter
ganhou extensa notabilidade e popularidade por todo o mundo.
No dia 12 de setembro de 2013, por meio do perfil da empresa no próprio
Twitter, foi informado que ela havia enviado à SEC (CVM dos EUA) documentos
confidenciais para sua abertura de capital na Bolsa de Valores, operação também
conhecida como IPO (Oferta Pública Inicial, em inglês). No dia 7 de novembro de
2013, o Twitter fez sua estreia na Bolsa de Nova York. Todas as 70 milhões de
ações colocadas no mercado foram vendidas. Seu valor chegou a subir até 90%
em relação ao valor estipulado inicialmente na abertura do pregão. Na ocasião, a
empresa captou US$1,82 bilhão no mercado e foi avaliada em US$24,57 bilhões1.
A
estimativa
do
número
de
usuários
é
baseada
em
pesquisas
independentes já que, por anos, a empresa não informava oficialmente o número
de contas ativas. Em novembro de 2008, estimou-se que o Twitter possuía entre 4
a 5 milhões de usuários. Já em maio de 2009, outro estudo analisou mais de 11
milhões
1.
e
meio
de
contas
de
usuários.
Posteriormente,
em 14
de
http://www.valor.com.br/empresas/3332060/em-sua-estreia-na-bolsa-twitter-termina-o-dia-comvalorizacao-de-73
12
Setembro de 2010, o Twitter divulgou em seu próprio site o número total de
usuários registrados: 175 milhões.
Atualmente, a rede social conta com 284 milhões de usuários registrados,
porém, pouco mais de 24 milhões dos 284 milhões de usuários do Twitter nunca
tuitaram, retuitaram ou curtiram uma mensagem publicada no microblog. As
informações são da própria empresa e estão em um documento enviado à SEC
(equivalente nos Estados Unidos à brasileira CVM) em 11 de janeiro de 2015.
O Twitter é uma das principais ferramentas de divulgação de manifestações
sociais. Se destacou na mídia o uso do Twitter durante as manifestações políticas
ocorridas na Moldávia em reação ao resultado das eleições legislativas no início
de 2009. A ferramenta também esteve presente no debate político e na
movimentação da oposição durante a Eleição presidencial do Irã em 2009. Durante
o “apagão” elétrico de 2009, as primeiras informações das regiões atingidas
pelo blecaute foram fornecidas através dos usuários do Twitter, através de
postagens via celular, e lida por emissoras de rádio que faziam plantão naquele
momento. Em janeiro de 2010 foi realizada a primeira conexão e acesso pessoal
à Internet de origem espacial, utilizando o Twitter. O astronauta Timothy Creamer,
escreveu "Hello Twitterverse" no serviço de microblogging. As grandes
manifestações ocorridas no Brasil em 2013 também foram bastante alavancadas
em função desta rede social.
O
Twitter
também
tem
sido
constantemente
utilizado
por
grandes empresas para a divulgação de suas marcas, através de constantes
13
atualizações, sempre ligando o "consumidor" a uma página onde possa encontrar
mais informações sobre o serviço ou produto oferecido. Além disso, o Twitter tem
se mostrado um ótimo instrumento para o fortalecimento das marcas no ambiente
virtual, pois agrega seguidores que recebem as atualizações enviadas pelas
empresas, porém ainda é uma ferramenta que deve ser melhor explorada para
esse fim.
No artigo publicado em 14 de abril de 2009, no The New York Times,
a jornalista Claire Cain Miller afirmou que a utilidade mais produtiva do Twitter tem
sido para aquelas empresas que desejam ouvir os clientes e oferecer reações
imediatas às opiniões deles. Nesta esteira, a Google e a Microsoft entraram em um
acordo com o Twitter para que os tweets postados diariamente pelos milhões de
usuários da rede social apareçam nos resultados dos buscadores, tanto da
Google, quanto da Microsoft, no caso o Bing. A Google está pagando US$ 15
milhões e a Microsoft US$ 10 milhões e serão os primeiros a fazer experiências
com os dados coletados. A Yahoo também pode vir a fazer parte desse acordo.
Sobre o Facebook
O Facebook é um site e serviço de rede social lançado em 2004, operado e
de propriedade privada da Facebook Inc. Foi fundado por Mark Zuckerberg e por
seus colegas de quarto da faculdade Eduardo Saverin, Dustin Moskovitz e Chris
Hughes. A composição do site foi inicialmente limitada pelos fundadores aos
estudantes da Universidade de Harvard, mas foi expandida para outras faculdades
14
na área de Boston, da Ivy League e da Universidade de Stanford. O site
gradualmente adicionou suporte para alunos em várias outras universidades antes
de abrir para estudantes do ensino médio e, eventualmente, para qualquer pessoa
com 13 anos ou mais. Atualmente, o Facebook possui mais de 1,44 bilhão de
usuários em todo o mundo, está disponível em mais de 70 línguas, e é
considerada a rede social mais popular do mundo. A Facebook Inc. fez a sua
oferta pública inicial em maio de 2012. Possui 10.800 empregados no mundo e
escritórios em 15 países. A sede da empresa fica em Menlo Park, California , EUA.
Ela é dona do Instagram (300 milhões de usuários) e WhatsApp (700 milhões de
usuários).
Os usuários do Facebook precisam se registrar antes de utilizar o site.
Depois de registrado, o usuário pode criar um perfil pessoal, também chamado de
Linha de Tempo (Timeline), adicionar outros usuários como “amigos” e publicar
textos, fotos e vídeos (i.e., postagens) controlando quem pode vê-la (público,
amigos, personalizado). Além disso, os usuários podem participar de grupos de
interesse comum organizados por escola, trabalho ou faculdade, ou outras
características, categorizar seus amigos em listas como "as pessoas do trabalho"
ou "amigos íntimos", e trocar mensagens, incluindo notificações automáticas
quando atualizarem o seu perfil. Um crescente número de empresas está criando
suas próprias Páginas no Facebook. As Páginas servem para empresas, marcas e
organizações compartilharem suas histórias e se conectarem com as pessoas.
Podem ser criadas e gerenciadas somente por representantes oficiais dessas
empresas/organizações. As Páginas se parecem com os perfis pessoais, mas
oferecem ferramentas exclusivas que ajudam a empresa/organização a gerenciar
15
e controlar a interação com os seus usuários. Mais do que o número de seguidores
de uma Página ou o número de curtidas em uma postagem, o engajamento é
realmente
o
que
interessa.
Engajamento
representa
a
interação
e
o
relacionamento com marca.
O Feed de Notícias da página do usuário (News Feed) é uma lista
atualizada constantemente com histórias de pessoas e Páginas que o usuário
segue no Facebook. As histórias do Feed de Notícias são influenciadas pelas
conexões e atividades do usuário no Facebook, e incluem atualizações de status,
fotos, vídeos, links, atividades de aplicativos e curtidas. Isso ajuda o usuário a ver
mais histórias que sejam do seu interesse, compartilhadas pelos amigos com
quem ele mais interage. O número de comentários e curtidas que a publicação
recebeu, bem como o tipo da história (por exemplo: foto, vídeo, atualização de
status), também podem torná-la mais propensa a aparecer no Feed de Notícias do
usuário. O controle sobre o que o que é mostrado no Feed de Notícias é feito por
meio de um algoritmo sofisticado que é proprietário do Facebook. Este algoritmo
usa técnicas de aprendizagem de máquina (machine learning) para selecionar
quais “notícias” são mais importantes para cada usuário. Estima-se que mais de
100.000 fatores sejam utilizados para a escolha destas notícias.
O Facebook permite uma interação mais direta dos usuários com as
postagens utilizando três métricas principais:
• Curtida: Para mostrar acordo/concordância com a postagem.
• Comentário: Para deixar um comentário dentro de uma postagem.
16
• Compartilhamento: Para enviar a postagem para amigos ou publicar a
postagem na linha do tempo do usuário.
Entendemos que
as
características
destas
redes
sociais motivam
sobremaneira o uso das informações lá geradas em um processo de
regulação/supervisão. Aliás, observar as “reclamações” ou “insatisfações” com
serviços prestados pelos entes supervisionados pode servir para identificar
práticas comerciais inadequadas ou, até mesmo, eventuais problemas de
solvência ou financeiros, além de poder indicar necessidades específicas de
consumidores não atendidas por meio dos produtos ofertados. E tal captura não
necessariamente fica restrita aos limites de nosso país. A rotina que preparamos
pode ser facilmente adaptada para captura de reclamações contra holdings ou
seguradoras internacionais de grupos econômicos que operam no Brasil. Neste
sentido, estaríamos antecipando problemas e monitorando práticas de companhias
de um mesmo grupo ainda que operem na Europa, nos EUA ou outro lugar do
mundo em que consigamos efetuar a leitura das mensagens em sua língua
original.
É baseado nestes fatos que desenvolvemos na SUSEP rotinas de
monitoramento de comentários, postados no Twitter e no Facebook, a respeito do
mercado supervisionado pela autarquia. Para isto, utilizamos um software
totalmente gratuito – o pacote R. A princípio, estão sendo colhidos indicadores
(mensagens, comentários, curtidas, etc.) relacionados a seguradores e corretores.
Destes indicadores, são filtrados aqueles que caracterizem algum tipo de
“reclamação” ou “insatisfação” com o contrato de seguro. Depois de filtrados,
17
totalizamos estas “reclamações” por seguradora e por dia, sendo gerados gráficos
e tabelas.
Há alguns pontos que devemos chamar a atenção no projeto que a SUSEP
tem executado neste campo. Primeiramente, em nosso conhecimento, tal iniciativa
é inédita na supervisão de seguros no mundo. Em segundo lugar, também é
inédita a ação de monitoramento à distância de corretores de seguros. Por isso,
acreditamos que há muitos passos a serem percorridos aproveitando-se
informações de redes/mídias sociais para a missão institucional da SUSEP.
3. O software R e os pacotes TwitteR e Rfacebook
O R é uma linguagem e um ambiente de desenvolvimento integrado para
cálculos estatísticos e gráficos.
por Robert
Gentleman no
Foi
criado
Departamento
originalmente
de
Estatística
por Ross
da
Ihaka e
Universidade
de Auckland, Nova Zelândia, e foi desenvolvido por um esforço colaborativo de
pessoas em vários locais do mundo. O nome R provém, em parte, das iniciais dos
criadores e também de um jogo figurado com a linguagem S (da Bell Laboratories,
antiga AT&T). Para mais detalhes a respeito da hisória deste programa ver “A Brief
History of R: Past and Future History”, de Ross Ihaka, Auckland, Nova Zelândia.
R é uma linguagem em ambiente similar ao S, podendo ser considerado
uma implementação distinta do S. Embora com importantes diferenças, muitos
códigos escritos para o S rodam de forma inalterada no R. A implementação
18
comercial de S é o S-PLUS (S+). O código fonte do R está disponível sob a
licença GNU GPL e
as
versões
binárias
pré-compiladas
são
fornecidas
para Windows, Macintosh, e muitos sistemas operacionais Unix/Linux. O R é
também altamente expansível com o uso de pacotes complementares, que são
bibliotecas para funções específicas ou áreas de estudo específicas.
Um conjunto de pacotes padrão é incluído com a instalação de R, com
muito outros disponíveis na rede de distribuição do R (em inglês CRAN). A
linguagem R é largamente usada entre estatísticos e data miners para desenvolver
programas de estatística e análise de dados. Pesquisas e levantamentos de data
miners mostram que a popularidade do R aumentou substancialmente nos últimos
anos.
O R disponibiliza uma ampla variedade de técnicas estatísticas e gráficas,
incluindo modelagem linear e não linear, testes estatísticos clássicos, análise de
séries temporais, classificação, agrupamento e outras. Além disso, a comunidade
R é reconhecida por suas ativas contribuições. Muitas das funções padrões do R
são escritas no próprio R, o que torna fácil para os usuários seguirem as escolhas
algorítmicas feitas. Para tarefas computacionais intensivas, os códigos C, C++,
e Fortran podem ser ligados e chamados durante a execução. Usuários
experientes podem escrever código C ou Java para manipular diretamente objetos
R.
Devido à sua herança do S, o R possui fortes recursos de programação
orientada por objetos, mais que a maioria das linguagens de computação
19
estatística. Ampliar o R também é facilitado pelas suas regras de contexto lexical.
Outra força do R são os gráficos estáticos, que podem produzir imagens com
qualidade para publicação, incluindo símbolos matemáticos. Além disso, gráficos
dinâmicos e interativos estão disponíveis através de pacotes adicionais.
Para acesso às bases de dados do Twitter e do Facebook por meio do
programa estatístico R, de distribuição gratuita, foram usadas as Interfaces para
Programação de Aplicações (Application Programming Interfaces, APIs) dessas
redes sociais. As APIs são formadas por um conjunto de rotinas, protocolos e
ferramentas que permitem o desenvolvimento de novas aplicações que se
comunicam com estas redes sociais principais por meio dessas interfaces. No
passado, APIs eram mais restritas a sistemas operacionais. Hoje diversos sites
têm APIs que permitem a criação de programas para operações específicas por
desenvolvedores independentes ou não. Uma boa API permite o desenvolvimento
de programas, aplicativos e pacotes de maneira simples e compositiva. Exemplos
de sites/redes socais com API: Youtube, Amazon, Facebook, Twitter, Instagram,
Spotify, etc.
Para acessarmos as mensagens do Twitter, utilizamos o pacote TwitteR
(Gentry, 2014). Este pacote fornece uma interface à API do Twitter, é bem
estruturado (inclusive classes de objetos novas) e possui uma série de funções
para acessar e extrair informações do Twitter. Para acessar a API do Twitter é
fundamental fazer uma autenticação. Esta autenticação é feita utilizando um
mecanismo
de
autenticação
chamado
Oauth
(mais
informações
20
http://oauth.net/about/). O pacote TwitteR faz a autenticação considerando e
utilizando esse mecanismo.
Em relação ao Facebook, basicamente a API do Facebook fornece
informação sobre as páginas. Praticamente nenhuma informação sobre os
usuários é fornecida utilizando a API. Tal prática é justificada pela empresa como
proteção à privacidade. Mas, para nossas aplicações, não é necessário o acesso a
informações de usuários. O pacote no R para acessar a API do Facebook é o
Rfacebook, desenvolvido por Barberá (2015). Este pacote reúne um conjunto de
funções específicas para conectar o R com a API do Facebook e permite captar
informações sobre postagens e páginas.
4. Resultados
Nesta seção, apresentamos os resultados das rotinas preparadas para
captura e filtro das mensagens no Twitter e no Facebook. Além disso, é mostrado
também exemplo de como é utilizado o monitoramento de reclamações como
alerta para execução de atividades regulatórias mais específicas como, por
exemplo, ações supervisórias.
21
4.1 Rotinas preparadas para o Twitter
Por ter caráter público e padronizar o tipo de postagem (até 140 caracteres),
o Twitter é uma ótima rede para quem quer capturar e analisar dados. A primeira
rotina que desenvolvemos para acessar os dados do Twitter possibilita gerar uma
nuvem de palavras relacionadas aos mercados supervisionados pela SUSEP. Tal
nuvem é dinâmica e representa o que tem sido mais comentado pelos titulares de
conta no Twitter, seja no último minuto, seja na última semana, enfim, no período à
escolha de quem está fazendo a análise, limitado a 9 dias passados. A nuvem de
palavras pode ser utilizada para termos conhecimento e mapearmos o que tem
sido comentado na Internet a respeito de assuntos de interesse do regulador.
Para obtê-la, são capturados, diariamente, os tweets que apresentam
palavras relacionadas ao mercado supervisionado pela SUSEP (por exemplo:
previdência, microsseguro, garantia estendida, etc.), efetua-se a contagem de
todas as palavras nestas mensagens e a nuvem é preparada com base nas
frequências relativas. Os critérios para captura das mensagens para construção da
nuvem estão no Anexo I desta monografia. A Figura 2 apresenta um exemplo de
nuvem preparada com mensagens enviadas entre os dias 09/06 e 18/06/2015. O
algoritmo que construímos para montagem das nuvens de palavras está no Anexo
III.
22
Figura 2. Nuvem de palavras gerada para termos associados aos mercados
supervisionados pela SUSEP, com base em tweets capturados entre os dias
09/06/2015 e 18/06/2015.
No dia 17/06/2015, a Presidência da República vetou a reforma da
previdência elaborada no Congresso e enviou uma Medida Provisória revisando os
critérios para concessão de aposentadorias pelo Regime Geral de Previdência
Social. Tais notícias fizeram com que os termos “aposentadoria” e “previdência”,
“nova”, “regras” se destacassem entre os tweets que possuam termos com alguma
relação com as atribuições da SUSEP.
Outro produto da análise das mensagens enviadas no Twitter é o
monitoramento de postagens classificadas como “reclamação” contra entes
supervisionados pela SUSEP ou “insatisfação” com serviços por eles prestados.
Primeiro, são capturadas as mensagens nas contas de Twitter de um número de
seguradoras (aquelas que possuem conta nesta rede social) e também as
postagens, de usuários em geral, que citam termos relacionados ao mercado
23
segurador, de previdência, resseguro e capitalização. Como exemplo de critério
para captura destas mensagens, utilizamos, para busca, os termos “susep”, “caixa
seguros”, “sulamerica”, etc. Tanto os critérios para captura das mensagens quanto
aqueles que as filtram estão no Anexo II deste artigo. Esta lista é constantemente
atualizada com base na leitura de mensagens de reclamações a fim de se obter
outras palavras comuns a estes tipos de postagens.
Posteriormente, executamos um filtro que separa os tweets que sejam
caracterizados como “reclamação” ou “insatisfação”. Como exemplo de critério que
classifica uma mensagem como “reclamação”, usamos trechos como “sinistro não
pago”, “indenização atrasada”, “não resolveu”, etc. Separadas as reclamações,
totalizamos as mensagens por ente supervisionado e por dia, formando, assim,
uma serie temporal para cada sociedade regulada. O algoritmo de nossa
programação está no Anexo IV.
Na tabela abaixo (Tabela 1), apresentamos o sumário das “reclamações”
feitas entre os dias 08/06/2015 e 18/06/2015 em mensagens enviadas no Twitter
contra as sociedades seguradoras. Cabe destacar que, em função das estatísticas
serem baseadas nas mensagens escritas por usuários do Twitter, os nomes
atribuídos às seguradoras não necessariamente batem com os nomes oficiais dos
entes supervisionados. De fato, na grande maioria das vezes, os nomes lá citados
não equivalem aos oficiais, por isso agrupamos algumas seguradoras em grupos
econômicos. Como exemplo, podemos citar o “BB – grupo”. Neste grupo, estão
incluídas “reclamações” ou “insatisfações” citadas, por exemplo, contra “BB
seguros”, “BB auto”, “Brasilprev”, “BB previdência”, etc.
24
Seguradora
Número Participação
Assurant
2
6%
BB - grupo
3
9%
Bradesco
3
9%
Caixa Seguradora
1
3%
Cardif
2
6%
Itau
4
12%
Liberty
1
3%
Mapfre Seguros
2
6%
Mitsui
1
3%
Porto Seguro
2
6%
Sul America
10
30%
Tokio
1
3%
Zurich
1
3%
Tabela 1.
Distribuição
do
número
de “reclamações” contra
sociedades
seguradoras feitas por meio de mensagens no Twitter, entre os dias 08/06/2015 e
18/06/2015.
Na tabela 2, apresentamos o sumário das reclamações feitas entre os dias
08/06/2015 e 18/06/2015. Tendo em vista a impossibilidade de se extrair
mensagens com mais de 9 dias de defasagem, foi montada rotina automatizada
em que diariamente são recolhidas as mensagens a fim de se construir a referida
série temporal. O programa que monta esta série temporal iniciou sua operação no
dia 17/06/2015.
25
Data
8-Jun-15
9-Jun-15
10-Jun-15
11-Jun-15
12-Jun-15
13-Jun-15
15-Jun-15
16-Jun-15
17-Jun-15
18-Jun-15
Número
2
6
5
4
3
1
1
6
2
3
Tabela 2. Série Temporal do número agrupado de “reclamações” contra
sociedades seguradoras feitas por meio de mensagens no Twitter, entre os dias
08/06/2015 e 18/06/2015.
Conforme consulta realizada à base de dados da SUSEP em 24/06/2014,
foram obtidos 93.323 registros de corretores (pessoas físicas e jurídicas) ativos.
Tendo em vista a incapacidade de processamento deste volume de nomes de
corretores a serem buscados no Twitter, optou-se, inicialmente, por efetuar a
busca de 500 corretores por dia. Assim, em aproximadamente 6 meses, todos os
corretores seriam “monitorados” nesta mídia social. Esta rotina foi implementada a
partir do dia 01/08/2015 e, para os primeiros corretores monitorados, não houve
registro de reclamações contra estes entes regulados.
4.2 Rotinas preparadas para o Facebook
A Página Facebook da SUSEP oferece conteúdos de natureza educacional
sobre seguros, previdência complementar aberta e capitalização, e tem sido usada
26
como mais um canal informativo/educacional com o objetivo de: (i) expandir a
comunicação da autarquia com o mercado supervisionado e com a sociedade, e
(ii) contribuir para o aprimoramento do programa de educação financeira,
desenvolvido no âmbito da Estratégia Nacional de Educação Financeira (ENEF),
em benefício dos potenciais clientes e, naturalmente, do mercado supervisionado,
como um todo. A Página foi criada no ano de 2014.
O Facebook é uma rede social que permite uma interação mais direta dos
usuários com as postagens das Páginas por meio de curtidas, comentários e
compartilhamentos. Para se ter uma visão geral das principais comunicações da
SUSEP com a sociedade, geramos uma nuvem de palavras dessas postagens,
com base na frequência relativa com que cada palavra aparece nas postagens da
Página da SUSEP. A Figura 3 apresenta a nuvem de palavras preparada no dia
03/07/2015.
Figura 3. Nuvem de palavras das postagens na Página Facebook da SUSEP
gerada no dia 03/07/2015.
27
Neste dia, a Página Facebook da SUSEP exibia um total de 45 postagens,
com uma média de 16 curtidas em cada postagem. Percebe-se claramente que o
foco da comunicação da autarquia era “educação financeira para jovens”. O
histograma e as estatísticas que resumem o número de curtidas nas postagens da
Página Facebook da SUSEP podem ser encontrados, respectivamente, na Figura
4 e Tabela 3.
Figura 4. Distribuição do número de curtidas nas postagens da Página Facebook
da SUSEP.
Tabela 3. Estatísticas resumo do número de curtidas nas postagens da Página
Facebook da SUSEP
Mínimo
1° Quartil
Mediana
Média
3,00
7,00
12,00
15,89
3° Quartil
18,00
Máximo
78,00
28
Percebe-se claramente que uma postagem teve muito mais curtidas do que
as demais: quase 80 curtidas, para uma média de cerca de 16 curtidas por
postagem. O acompanhamento das postagens de maior sucesso permite que a
SUSEP identifique as postagens que melhor atingiram os objetivos informativo e
educacional. Pode-se verificar que a postagem mais popular foi uma mensagem
do tipo “Foto” trazendo o seguinte texto:
“Antes de fazer seu seguro, faça uma consulta no site da SUSEP e certifiquese de que a seguradora está autorizada a operar. Clique e saiba mais.
http://www.susep.gov.br/”.
A mensagem advém de uma campanha promovida pela SUSEP contra o
seguro comercializado por empresas sem autorização para operar, o chamado
mercado marginal ou seguro “pirata”. Esta mensagem recebeu 78 curtidas, 3
comentários e 70 compartilhamentos. É possível identificar os usuários que
curtiram, comentaram, compartilharam esta postagem e quais comentários foram
feitos. Além disso, analisando o conteúdo dos comentários é possível identificar
potenciais melhorias na forma de comunicação da SUSEP com o mercado
supervisionado, com os consumidores desse mercado e com toda a sociedade em
geral, representando um ganho para a política de regulação.
Os comentários feitos pelos usuários têm sido usados para orientar a
produção de novos conteúdo e ações educacionais. Nuvens de palavras,
29
histogramas e estatísticas de resumo também podem ser geradas para os
comentários feitos sobre as postagens da Página. Por exemplo, a Figura 5 mostra
a nuvem de palavras dos comentários feitos sobre as postagens da Página da
SUSEP gerada no dia 03/07/2015.
Figura 5. Nuvem de palavras dos comentários feitos sobre as postagens da
Página da SUSEP gerada no dia 03/07/2015
Uma ferramenta útil para avaliar o uso desta rede social, o Facebook, como
canal informativo/educacional da SUSEP, é a análise da evolução média das
curtidas por postagens da Página Facebook da autarquia. A Figura 6 mostra que a
média das curtidas por postagem ao longo dos últimos 5 meses oscilou entre cerca
de 10 a 30 curtidas por postagem.
30
Figura 6. Evolução da média de curtidas por postagem na Página Facebook da
SUSEP entre os meses de Fevereiro a Junho de 2015.
Outras ferramentas úteis, não mostradas neste relatório, incluem a análise
do número de pessoas novas que curtiram ou “descurtiram” uma Página por dia, o
número de visualizações da Página por dia, o número de pessoas compartilhando
histórias sobre a Página, o número total de pessoas que viram alguma postagem
e/ou conteúdo associado à Página, etc.
A exemplo do que fizemos para o Twitter, também procuramos analisar as
postagens realizadas no Facebook classificadas como “reclamação” contra os
entes supervisionados pela SUSEP ou “insatisfação” com serviços por eles
prestados. Em geral, os usuários Facebook podem fazer postagens nas Páginas
dos entes supervisionados, no entanto as Páginas dessas empresas têm total
controle sobre as postagens que são nelas exibidas. Ou seja, o Facebook não tem
uma característica tão pública quanto o Twitter.
31
Para encontrar as reclamações e/ou insatisfações manifestadas contra
seguradoras, entidades abertas de previdência complementar e sociedades de
capitalização, recorremos às Páginas Facebook de alguns sites de reclamações e
de defesa do consumidor, como por exemplo, a própria Página Facebook da
SUSEP,
e
as
Páginas
Facebook
dos
sites
Reclame
Aqui
(http://www.reclameaqui.com/), Instituto Brasileiro de Defesa do Consumidor – Idec
(http://www.idec.org.br/),
Canal
Defesa
do
Consumidor
(http://oglobo.globo.com/economia/defesa-do-consumidor/),
e
Em
O
Globo
Defesa
do
Consumidor (http://emdefesadoconsumidor.com.br/).
A
Figura
7
mostra
uma
série
temporal
do
número
de
reclamações/insatisfações mensais apontadas nos sites listados acima nos meses
de janeiro a julho de 2015 contra algum ente supervisionado pela SUSEP
(seguradoras, resseguradoras, entidades abertas de previdência complementar e
sociedades de capitalização).
32
Figura 7. Série temporal do número agrupado de reclamações/insatisfações
mensais apontadas no Facebook contra algum ente supervisionado pela SUSEP
no período de janeiro a julho de 2015.
Tendo em vista a série ser muito curta, apenas metade de um ano, não é
possível ainda tirar conclusões defensáveis a respeito da queda apresentada no
número de reclamações capturadas no Facebook. Há iniciativas da SUSEP sendo
executadas dentro do projeto de educação financeira, mas entendemos ser muito
precoce relacionar tais ações com o comportamento de uma série de número de
reclamações tão pequena.
Por fim, para ilustrar a aplicação prática dos recursos desenvolvidos,
simulamos o caso de uma seguradora que possui um certo padrão de número
médio de reclamações por dia ao longo de um período e subitamente as
reclamações passam a se tornar mais frequentes e mais numerosas. Com
ferramentas simples, ou visuais ou com disparadores automáticos, é gerado um
33
alerta para que seja executado um monitoramento mais minucioso desta
seguradora ou, até mesmo, uma fiscalização in loco.
O disparador automático pode ser montado de inúmeras formas, mas o que
apresentamos aqui é de simples entendimento e implantação. É calculada média e
desvio padrão móveis do número de reclamações diárias dos últimos 30 dias.
Caso a nova observação (número observado de reclamações mais recente) seja
maior que a média dos últimos 30 dias com a adição de 2 desvios padrões (dos
últimos 30 dias), um alerta é gerado.
Para o exemplo simulado, a seguradora possui uma média de uma
reclamação por dia. Alguns dias não há registros de reclamações, alguns dias são
2 ou 3, etc. Entretanto, ao fim do mês de junho/início de julho, verifica-se um
aumento do número de reclamações por dia para esta seguradora. É possível
observar na Figura 8 o momento em que a série de observações ultrapassa a
média móvel com a adição de 2 desvios padrões (destacado com a seta
vermelha). Tal fato ocorre no início do mês de julho e pode indicar problemas
daquele determinado ente regulado em cumprir obrigações com os consumidores
em decorrência dos contratos assumidos. De posse deste alerta, uma ação de
fiscalização pode ser desencadeada na seguradora, ou adicionada a outros
indicadores, por exemplo, de saúde financeira.
34
30
25
20
15
Seguradora Exemplo
Média Móvel
Média + 2Desvios
10
5
0
Figura 8. Série temporal simulada de número de reclamações de uma seguradora
no Twitter e no Facebook (azul). A linha verde representa a série temporal das
médias móveis com a adição de 2 desvios padrões. A linha vermelha representa
apenas a série temporal de médias móveis (30 dias passados). O momento em
que as reclamações observadas (linha azul) ultrapassam a série verde é
destacado com uma seta (alerta).
5. Considerações Finais
Com o uso cada vez mais difundido e a presença cada vez maior da
população nas chamadas redes sociais, entendemos ser natural a necessidade de
35
que supervisores e reguladores, de qualquer atividade econômica, estejam
“conectados” e atentos aos movimentos e dados gerados nestes fóruns. Estudos
recentes indicam que os brasileiros são os que passam mais tempo online nas
redes (mídias) sociais. Além disso, os brasileiros também estão entre os que mais
compartilham conteúdo nestes veículos.
Nesta monografia, apresentamos os resultados do desenvolvimento e
implantação de rotinas para o aproveitamento das informações lá geradas em um
processo de supervisão. Afinal, identificar “reclamações” ou “insatisfações” com
serviços prestados pelos entes supervisionados pode se configurar em um ótimo
driver de práticas comerciais inadequadas ou, até mesmo, de eventuais problemas
financeiros ou de solvência, além de poder indicar necessidades específicas de
consumidores não atendidas por meio dos produtos ofertados.
É baseado nestes fatos que desenvolvemos e implantamos na SUSEP
rotinas de monitoramento de comentários, mensagens, conteúdo e postagens no
Twitter e no Facebook, a respeito do mercado de seguros e previdência. Para isto,
utilizamos um software totalmente gratuito – o programa R. A princípio, estão
sendo colhidos mensagens relacionadas a seguradores e corretores. Destas
mensagens, são filtradas aqueles que caracterizem algum tipo de “reclamação” ou
“insatisfação” com os entes regulados ou com os produtos e serviços por eles
prestados. Depois de filtrados, totalizamos estas “reclamações” por seguradora e
por dia, sendo gerados gráficos e tabelas.
36
Tais informações definitivamente auxiliam o processo de regulação e
supervisão, afinal ao implantar a solução proposta neste trabalho, o Estado passa
a buscar a manifestação de consumidores a respeito dos serviços prestados por
entes regulados, exercendo um papel ativo, em contraponto à prática comum, e
mais passiva, de agir somente após reclamações chegarem a seu conhecimento.
Um exemplo de utilização das informações capturadas e transformadas em
relatório foi fornecido. Tratou-se da simulação de um caso de aumento repentino
no
número
de
“reclamações” ou
“insatisfações” publicadas
contra uma
determinada companhia, que podem gerar alertas para uma ação mais específica
de monitoramento ou fiscalização in loco neste específico ente regulado. Além
disso, podemos citar como exemplo o uso de mensagens capturadas que citam
companhias sem autorização para operar e que, em decorrência disto, geram uma
ação regulatória ou sancionadora.
Há alguns pontos que devemos chamar a atenção no projeto que a SUSEP
tem executado neste campo. Primeiramente, em nosso conhecimento, tal iniciativa
é inédita na supervisão de seguros no mundo. Em segundo lugar, também é
inédita a ação de monitoramento à distância de corretores de seguros. Por isso,
acreditamos que há muitos passos a serem percorridos aproveitando-se
informações de mídias/redes sociais para a missão legal de reguladores.
37
6. Bibliografia
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Direito Administrativo Econômico, Rio de Janeiro: Forense.
Barberá,
Paulo.
2015.
Package
Rfacebook,
disponível
em
https://cran.r-
project.org/web/packages/Rfacebook/Rfacebook.pdf.
Cox, M. e Ellsworth, D. 1997. Application-controlled demand paging for out-of-core
visualization. In Proceedings of the 8th conference on Visualization (pp. 235-ff).
IEEE Computer Society Press.
Cuéllar, L. 2001. As Agências Reguladoras e seu Poder Normativo. São Paulo:
Dialética.
Gentry, Jeff. 2014. Twitter client for R. December 30, 2014.
Hoeltgebaum, H. e Neves, C. 2015. Big Data: revolução no mercado de seguros.
Caderno de Seguros, no prelo.
IDEC. 2011. Defesa do consumidor, participação social e ferramentas para a
cidadania: Um banco de dados para o monitoramento da regulação. Instituto
Brasileiro de Defesa do Consumidor. São Paulo.
Justen Filho, Marçal. 2005. Curso de direito administrativo. São Paulo: Saraiva.
38
Proença, Jadir Dias; Prado, Carlos Eduardo Resende (Orgs.). 2011. Melhoria da
regulação no Brasil: o papel da participação e do controle social. Brasília:
Presidência da República.
Salgado, L. H.; Motta R. S. da (Ed.). 2007. Regulação e Concorrência no Brasil:
governança, incentivos e eficiência. Rio de Janeiro: IPEA.
Salomão Filho, Calixto. 2001. Regulação da atividade econômica. 1ª. ed. São
Paulo: Malheiros.
Sodré, Marcelo Gomes et al. 2010. Agências Reguladoras e Tutela do
Consumidor. Instituto Brasileiro de Defesa do Consumidor (Idec)/Secretaria de
Assuntos Legislativos do Ministério da Justiça (SAL/MJ).
39
7. Anexo I (critérios para nuvem)
Exemplos de termos de busca para captura de mensagens relacionadas ao
mercado supervisionado pela SUSEP:
‘corretores de seguros’, ‘susep’, ‘apólice de seguro’, ‘contrato de seguro’, ‘seguro
de vida’, ‘previdência’, ‘título de capitalização’, ‘resseguro’, ‘brokers de resseguro’,
‘garantia estendida’, ‘aposentadoria’, ‘renda por invalidez’, ‘pensão por morte’,
‘pensão aos menores’, ‘renda com prazo mínimo’, ‘pensão ao cônjuge’, ‘seguro de
crédito’, ‘seguro prestamista’, ‘plano PGBL’, ‘plano VGBL’, ‘previdência PGBL’,
‘previdência VGBL’, ‘seguro VGBL’, ‘VAGP’, ‘VRGP’, ‘PAGP’, ‘PRGP’, ‘planos de
previdência tradicionais’, ‘pecúlio por morte’, ‘pecúlio por invalidez’, ‘seguro de
acidentes pessoais’, ‘seguro viagem’, ‘seguro automóvel’, ‘seguro residencial lar’,
‘seguro residencial assistência’, ‘seguro compreensivo’, ‘seguro empresarial
negócio’, ‘seguro condominial’, ‘seguro de grandes riscos’, ‘riscos nomeados’,
‘seguro incêndio’, ‘seguro de responsabilidade civil’, ‘seguro fiança locatícia’,
‘seguro
crédito’,
‘seguro
garantia’,
‘seguro
de
responsabilidade’,
‘seguro
transporte’, ‘seguro lucros cessantes’, ‘seguro de risco engenharia’, ‘seguro dotal’,
‘dotal misto’, ‘DPVAT’, ‘seguro educacional’, ‘seguro habitacional’, ‘seguro
agrícola’, ‘seguro rural’, ‘seguro marítimo’, ‘seguro aeronáutico’.
40
8. Anexo II (critérios para captura de mensagens e filtro de reclamação)
a. Exemplos de termos de busca para captura de mensagens
relacionadas à entes supervisionados pela SUSEP:
‘susep',
'libertyseguros',
'liberty
seguros',
'PortoSeguro',
'Sulamerica',
'Bradescoseguros', 'Caixaseguradora', 'Caixa seguros', 'azul_seguros', 'azul
seguradora', 'MAPFREbr', 'mapfre seguradora', 'Caixaseguros', 'segurosunimed',
'unimed seguros', 'HDISegurosbr','BBSeguros','BB seguros', 'alobradescoseg',
'icatuseguros',
'Chubb_Seguros',
'YasudaSeguros',
'BBseguroauto',
'SINAFSeguros',
'QBEBrasil','mapfreseg',
'CESCEBRASILSeg',
'MaritimaSegs',
'sacgcs','BradescoBVP', 'previmil', 'luterprev', 'pottencialseg', 'itau', 'itau seguros',
'FairfaxBrasil',
'Brasilprev_',
'tokiomarine_cor',
'brasilprev',
'IndianaSeguros',
'tokio
marine',
'alfaseguradora_',
'hsbc
seguros',
'alfaseguros_',
'AlfaPrevidencia', 'GeneraliBrasil', 'allianzseguros', 'mongeral', 'capemisa', 'ApLub',
'nobreseguradora', 'sul america auto', 'gboex', 'hsbcseguros', 'Ace seguradora',
'american life seguros', 'assurant seguradora', 'bmg seguradora', 'cardif seguros',
'centauro vida', 'mutual seguros',
'gente seguradora', 'icatu', 'mbm seguradora',
'metlife', 'mitsui sumitomo', 'prudential seguros', 'royal sunalliance', 'sabemi', 'suhai
seguros', 'virginia surety seguros', 'yasuda seguros', 'marítima seguros', 'zurich
seguros', 'Porto Seguro', 'pottencial seguros', 'comprev', 'indiana seguros'
41
b. Exemplos de termos que caracterizam reclamação:
“reclamação”, “atraso”, “não pagamento”, “sinistro não pago”, “não resolver”, “não
resolveu”,
“indenização
não
paga”,
“atraso
no
pagamento”,
“atraso
na
indenização”, “falta de pagamento”, “pilantragem”, “prêmio não pago”, “prêmio
atrasado”, “prêmio em atraso”, “atrasando o pagamento”, “atrasando o sinistro”,
“atrasando o benefício”, “exigências desnecessárias”, “quebra contratual”,
“indenização ridícula”, “não prevista em contrato”, “não prevista na apólice”,
“safados”, “canalhas”, “picaretas”, “companhia ineficiente”, “seguradora ineficiente”,
“benefício não pago”, “benefício em atraso”, “benefício atrasado”, “atraso no
benefício”, “demora nas demandas”, “demora no pagamento”, “não autorizei
débito”, “débito não autorizado”, “não autorizou débito”, “recusa a pagar”, “não quer
pagar”, “insiste em não pagar”.
42
9. Anexo III (algoritmo de busca e montagem de nuvens de palavras)
Toda segunda-feira às 9:00hs, executa:
1. Pesquisa e obtenção de mensagens da semana anterior com pelo menos
um dos um dos termos relacionados no Anexo I.
2. Salva as mensagens em banco de dados.
3. Cálculo da frequência de cada palavra nas mensagens da última semana.
4. Construção da nuvem com base nas frequências relativas de cada palavra.
5. Geração automática de figura em PDF em pasta específica.
43
10. Anexo IV (algoritmo de busca de mensagens e classificação de
reclamações)
Todo dia às 8:00hs, executa:
1. Pesquisa e obtenção de mensagens do dia anterior com pelo menos um dos
termos relacionados na lista “a” do Anexo II.
2. Salva as mensagens em banco de dados.
3. Verifica, para cada mensagem obtida em 1 (do dia anterior), se há algum
termo relacionado na lista “b” do Anexo II.
4. Totaliza por seguradora e por data e salva em banco de dados.
5. Caso o número de reclamações supere à média móvel com adição de 2
desvios padrões, gerar gráfico em PDF em pasta específica de Alerta.
44