Modelo de Probabilidade de Elaboração (ELM)

O ELM propõe que a persuasão se dá a partir da ativação de duas rotas cognitivas: central e periférica, que quando ativadas favorecem mudanças de atitude (^{Petty & Cacioppo, 1986}). De forma geral, a rota central consiste em um maior controle consciente do indivíduo. Nessa rota, o consumidor é motivado a obter maiores informações sobre os produtos e, a partir disso, aceitar ou não os argumentos apresentados na mensagem. Na rota central, o indivíduo tem altos níveis de envolvimento, de forma que exista uma intensa elaboração cognitiva dos argumentos presentes na mensagem (^{Andrade et al., 2011}; ^{Petty & Cacioppo, 1984}, ¹⁹⁸⁶).

Já na rota periférica, o consumidor não necessita de um maior controle consciente, pois exige baixa elaboração da mensagem persuasiva. Exemplo de rota periférica é quando o indivíduo aceita um argumento da mensagem que leva em consideração elementos atrativos (cor, música, dentre outros) ou autoridade da fonte (pessoa de referência na área, celebridade, etc.). Geralmente, os consumidores que tendem a ter baixo envolvimento com as mensagens apresentadas não consideram os prós e os contras da questão, favorecendo uma mudança de atitudes. Porém, essas mudanças são consideradas relativamente temporárias se comparadas às que ocorrem pela rota central (^{Kamlot, 2012}; ^{Petty & Cacioppo, 1984}).

A ativação da rota depende de alguns fatores como Nível de Envolvimento, Necessidade de Cognição e Habilidade de Elaboração (^{Muniz & Maffezzolli, 2012}; ^{Petty & Cacioppo, 1984}). O Nível de Envolvimento é caracterizado pelo grau de relevância pessoal. Sobre este fator, o envolvimento do indivíduo motiva pessoas a processarem mensagens a partir de argumentos primários, no qual os consumidores levam em conta atributos e benefícios da marca, ou periféricos, no qual não apresentam atributos da marca mas visam criar uma atmosfera favorável, como por exemplo, a fonte da mensagem (Muniz & Maffezzolli, 2012; Petty & Cacioppo, 1984).

Já a Necessidade de Cognição refere-se à tendência de um indivíduo se envolver e avaliar esforços cognitivos no processo de informação persuasiva (^{Cacioppo et al., 1984}). De acordo com ^{Gomes et al. (2013}), pessoas com baixos valores de necessidade de cognição evitam atividades cognitivamente exigentes, ou seja, exigem menor esforço cognitivo do indivíduo.

A Habilidade de Elaboração, por sua vez, refere-se à habilidade e motivação para avaliar e processar mensagens (^{Petty & Cacioppo, 1986}). De acordo com ^{Petty e Cacioppo (1986)}, indivíduos que têm alta probabilidade de elaboração tendem a utilizar a rota central, já que serão influenciados por argumentos objetivos e relevantes de uma mensagem, diferentemente de um indivíduo que possui baixa habilidade de elaboração que tende a ser influenciado por argumentos periféricos.

Emoções e o Modelo de Probabilidade de Elaboração (ELM)

Sabe-se que as emoções são fenômenos de grande relevância em processos persuasivos. Como definição, o termo emoção é entendido como o estado de sentimentos específicos, tais como: raiva, felicidade, tristeza, surpresa, medo, dentre outros (^{Petty & Briñol, 2014}). Assim, o ELM propõe que mudanças de atitudes são resultados de diferentes processos psicológicos, que podem ser fatores individuais e/ou situacionais. Esses fatores podem determinar o quão motivado um indivíduo vai estar envolvido em uma mensagem e dependendo do nível de elaboração, alto ou baixo, as emoções podem se apresentar de maneiras diferentes, podendo influenciar o processo de mudança de atitude (^{Petty & Briñol, 2014}). O ELM propõe quatro maneiras pelas quais as emoções podem influenciar atitudes por meio da cognição primária.

Em primeiro lugar, quando a elaboração do indivíduo é baixa, as emoções podem servir como simples indicações. Isto é, quando uma pessoa não está muito envolvida em uma mensagem persuasiva, as emoções podem ter impacto na mudança de atitude, pois se a mensagem estiver associada a um sentimento positivo, provavelmente essa mensagem será mais apreciada e considerada do que se fosse associada a um sentimento negativo (^{Petty & Briñol, 2014}).

Em segundo lugar, quando a elaboração é alta, as emoções podem servir de argumentos. Isto é, quando um indivíduo se encontra muito envolvido com uma mensagem, todas as informações relevantes naquele contexto serão julgadas. Logo, se as reações emocionais de um indivíduo forem julgadas como relevantes, as emoções podem favorecer a mudança de atitude em relação à mensagem (^{Petty & Briñol, 2014}).

Em terceiro lugar, quando a elaboração é alta, as emoções podem influenciar também na cognição. Ou seja, as emoções podem melhorar a recuperação de informações emocionalmente congruentes com a mensagem persuasiva e inibir emoções incongruentes para aquele momento. Nesse sentido, se um indivíduo apresentar pensamentos positivos, isso influenciará na interpretação das mensagens de forma mais favorável (^{Petty & Briñol, 2014}).

Por último, as emoções podem influenciar a quantidade de pensamento quando a elaboração é sem restrições. Em uma situação de elaboração sem restrições, o indivíduo ainda não tem ideia exata da relevância pessoal da mensagem e com isso não tem compreensão da elaboração da mensagem, se será alto ou baixo. Nesse contexto, as emoções podem influenciar a forma como o indivíduo vai codificar a mensagem, ou seja, a emoção vai indicar se a mensagem será elaborada a partir da rota central ou periférica (^{Petty & Briñol, 2014}).

Tendo em vista a importância da influência das emoções na persuasão, as empresas buscam, a partir de mensagens persuasivas, mudar o estado de ânimo ou associar produtos e marcas com respostas afetivas positivas. Nesse sentido, a empresa fazer o indivíduo se sentir bem pode ser um atributo fundamental para a escolha de compra (^{Solomon, 2016}). Considerando a importância das emoções como mecanismo de persuasão no âmbito do consumo, conforme mencionado, o presente estudo teve como objetivo analisar a relação entre emoções e fraudes ao consumidor, tendo como base o ELM.

Método

Os dados obtidos nesta pesquisa passaram por três etapas: coleta de dados no Twitter; análise de sentimentos e análise de conteúdo. Para executar essas etapas foi utilizado o pacote Anaconda Navigator 3.7 e o aplicativo Web Jupyter Notebook.

No que consiste à coleta de dados no Twitter, foi realizada a extração de dados da rede social no dia da Black Friday Brasil (29/11/2019), por meio da linguagem de programação Python. Por meio da Interface de Programação de Aplicação (API), disponibilizada pelo Twitter, foi solicitado tweets com identificação para o idioma português, que apresentavam hashtags relacionadas a Black Friday Brasil, tais como: #BlackFridayBrasil, #BlackFriday2019, #BlackFriday e #BlackFraude. Dentre os tweets extraídos, foram selecionados 3.000 que apresentavam o verbo “comprar” ou palavras correlatas. Esse critério foi escolhido para que fosse feita uma análise em tweets que, de alguma forma, estivessem associados com consumo.

Em seguida, foi utilizada a técnica de Análise de Sentimentos que consiste em estudar sentimentos e opiniões, em texto, a partir de algoritmos computacionais. Essa técnica permite avaliar e classificar opiniões e a polaridade (positiva, neutra ou negativa) dos textos publicados nas redes sociais (^{Castro & Ferrari, 2016}). Para isso, foi utilizado o método de Processamento de Linguagem Natural (PLN) que tem com o objetivo compreender a linguagem humana a partir de comandos executados por computadores (modelos computacionais) (^{Kang et al., 2020}).

Para a criação do programa de PLN em Python, foi utilizada o conjunto de bibliotecas e programas NLTK (Natural Language Toolkit). Para classificar os textos, foi utilizado o método Naive Bayes, classificador probabilísticos de textos baseado no teorema de Bayes, que consiste em que a probabilidade de presença ou ausência de uma característica de uma classe apresenta independência em relação a outros recursos (^{De França & Oliveira, 2014}).

Na terceira etapa foi realizada a análise de conteúdo que consiste no tratamento de informações, por descrição sistemática e objetiva, dos conteúdos presentes nos textos, de modo a obter indicadores de modo a interpretá-las (^{Bardin, 1991}).

Para verificar se os tweets coletados apresentaram emoções que estão relacionadas a fraudes ao consumidor, foram utilizados os relatórios de reclamações disponibilizados pelo Programa de Proteção e Defesa do Consumidor (PROCON) da cidade de São Paulo: Balanço Black Friday 2019, com reclamações registradas no dia 29/11 até as 20 h, e a lista das 10 empresas mais reclamadas na Black Friday disponibilizado pelo site Reclame Aqui, com reclamações registradas do período das 11 h do dia 27/11 às 1 1h do dia 01/12.

Além disso, durante essa etapa de análise, foi verificado se os tweets apresentavam argumentos para serem classificados em rota central e rota periférica a partir do ELM.

Resultados

Em primeiro lugar, testou-se a acurácia do modelo de análise de sentimentos por meio do método Naive Bayes, tendo sido identificado o valor de 0,80, indicando adequação do modelo. De maneira geral, o modelo indicou maior tendência para sentimentos negativos (55,17 %), seguido de sentimentos neutros (31,60 %) e, por último, sentimentos positivos (13,23 %). Para melhor compreensão dos dados, foi calculado a Precisão, Recall e o F1-Score de cada classe (Tabela 1).

Tabela 1: Precisão, Sensibilidade e F1-Score das classes da análise de sentimento 

Apesar das métricas de precisão mostrarem bons resultados, a métrica de Recall da classe positiva apresenta resultado baixo. O recall é o valor da comparação das situações que foram classificadas manualmente como positivas e quantas estavam corretas de acordo com a classificação automática. Sobre este dado, vale considerar que a Black Friday no Brasil recebe um nome negativo: Black Fraude, por razão das práticas de fraude. Durante a classificação manual, percebeu-se que mesmo que um indivíduo apresente sentimentos positivos em relação ao evento, o mesmo ao utilizar o termo Black Fraude, como por exemplo: “nossa tô felizona com minhas comprinhas da black fraude”, dificulta a análise. Assim, considerando que as etapas de testes e precisão apresentaram resultados satisfatórios e não houve modificação da tendência de sentimentos apresentados no evento em relação aos tweets classificados manualmente, o modelo foi mantido com as ressalvas.

Na análise de conteúdo, os 3.000 tweets foram divididos em 6 (seis) categorias diferentes. As categorias foram definidas a partir da frequência que esses temas eram apresentados nos tweets: Fraude (211 tweets); Atitude frente à Black Friday (952 tweets); Percepção de Promoções (694 tweets); Fatores Influenciadores - Ausência de Dinheiro (208 tweets); Fatores Influenciadores - Dúvidas sobre Promoção (140 tweets) e Não se Aplica (795 tweets).

Todos os tweets, exceto os da categoria Não se Aplica, foram classificados em rota cognitiva central ou periférica. Para classificar em rota central, foram considerados tweets em que os consumidores apresentavam maior envolvimento com a mensagem. Nessa categoria, foram considerados tweets que apresentaram argumentos de indivíduos motivados a obterem maiores informações em relação ao evento e/ou aos produtos, que justificaram a percepção sobre a Black Friday com argumentos claros ou que apresentaram contra-argumentos como justificativa para mudarem de opinião ou atitude em relação algum episódio no dia do evento.

Já na rota periférica foram classificados tweets em que os indivíduos mostraram baixo envolvimento com a mensagem. Nessa categoria, foram considerados tweets que apresentaram argumentos claros de que indivíduos foram enganados por não prestarem atenção em informações de anúncios ou por fazerem escolhas a partir de atributos de marcas no momento da compra. Foram considerados também indivíduos que se arrependeram por ter realizado compras por impulsividade ou que justificaram não apresentar motivação para pensar sobre o fato do evento ter grandes números de fraude. Vale ressaltar que não foi possível a classificação de todos os tweets, tendo em vista que foi comum a apresentação de opiniões, descrições de compras, dificultando a classificação em alguma rota de forma precisa. Assim, dos 2.205 tweets, 37,36 % foram classificados, sendo 94,3 % por rota central e 5,7 % por rota periférica.

Categorias de Análise

A categoria Fraude integra os tweets que apresentaram experiências de consumidores durante o evento referentes a alguma situação de fraude. Dos 211 tweets, 92,4 % apresentaram sentimentos negativos e 7,6 % apresentaram sentimentos neutros. Nessa categoria, o modelo não classificou nenhum tweet como positivo. Do total de tweets dessa categoria, foi possível classificar 16,63 % tweets pela rota cognitiva central e 2,36 % tweets classificados pela rota cognitiva periférica.

Na categoria Atitude frente à Black Friday foram classificados 952 tweets que apresentavam opiniões de consumidores em relação ao evento da Black Friday e sua relação com as fraudes. Na análise de sentimentos desta categoria, 75,4 % apresentaram sentimentos negativos, 18 % apresentaram sentimentos neutros e 6,6 % apresentaram sentimentos positivos. Em relação à classificação dos tweets e as rotas cognitivas, 34,55 % dos tweets foram classificados em rota central e 3,04 % em rota periférica.

Na categoria Percepção de Promoções foram classificados 694 tweets em que os consumidores percebiam promoções durante o evento. Na análise de sentimento dessa categoria, 45,7 % apresentaram sentimentos positivos, 39 % apresentaram sentimentos neutros e, por último, 15,2 % apresentaram sentimentos negativos. Do total de tweets dessa categoria, 9,65 % foram classificados em Rota Central e 1,87 % em Rota Periférica.

Considerando que essas categorias estão relacionadas com a percepção sobre o evento, foram verificadas a quantidade de vezes que empresas que estavam presentes nos relatórios de reclamações do Procon/SP e do site Reclame Aqui foram mencionadas. No total, os relatórios apresentam 17 empresas e todas elas estavam presentes nos tweets e foram mencionadas 1013 vezes. Empresas que não estavam nos relatórios foram mencionadas 288 vezes, como mostra a Tabela 2.

Tabela 2: Menções de empresas que estão presentes e ausentes no relatório de reclamações da Black Friday Brasil 

Considerando que diversos fatores podem influenciar na mudança de atitude, durante a análise de conteúdo, identificou-se que os temas: sem dinheiro para realizar compras e dúvidas sobre promoção durante o evento apareciam com frequência, dessa forma, foram considerados como duas categorias de análise. Os tweets dessas duas categorias não foram classificados, individualmente, nas rotas cognitivas, isso porque, na categoria Ausência de Dinheiro, todos os tweets apresentam uma única justificativa - não poder consumir por não ter dinheiro. Já na categoria de Dúvidas sobre Promoção, todos os tweets são perguntas sobre promoções no dia do evento.

Na categoria Fatores Influenciadores - Ausência de Dinheiro, dos 208 tweets, 78,4 % apresentaram sentimentos negativos, 17,8 % apresentaram sentimentos neutros e 3,8 % apresentaram sentimentos positivos. Já na categoria Fatores Influenciadores - Dúvidas sobre Promoção, na análise de sentimentos, dos 140 tweets analisados, 85,7 % apresentaram sentimentos neutros, 12,1 % negativos e por último, 2,1 % apresentaram sentimentos positivos.

Por último, a categoria Não se Aplica englobou 795 tweets que tinham assuntos diversos que não se enquadram, de forma direta, com as experiências de consumo na Black Friday ou que não se encaixavam em outras categorias, apresentando conteúdos relacionados à política, relacionamentos amorosos entre outros. No entanto, todos os tweets dessa categoria foram considerados durante a análise de sentimento.

Discussão

A presente pesquisa teve como objetivo analisar a relação entre emoções e fraudes ao consumidor, tendo como base o ELM. Para isso, foram coletados dados no Twitter durante o evento brasileiro em 2019 e realizadas análises de sentimento e de conteúdo.

De maneira geral, o evento da Black Friday apresentou sentimentos negativos, totalizando 55,17 % do total dos tweets da análise de sentimentos. Nota-se que essas emoções negativas podem estar relacionadas à vivência de fraude (ex. categoria fraude) bem como à percepção de impossibilidade de comprar (ex. categoria ausência de dinheiro). Chama atenção que a literatura aponta que quando as necessidades dos indivíduos não são satisfeitas tendem a provocar emoções negativas (^{Hawkins & Mothersbaugh, 2018}). Assim, seja pela fraude (que impede o alcance da compra com as condições vantajosas esperadas) ou pela falta de dinheiro (que inviabiliza a compra) as necessidades acabam não sendo satisfeitas.

Apesar da predominância de emoções negativas na análise do evento, chama atenção a categoria Percepção de Promoções com apenas 15,2 % de emoções negativas. Levando em consideração que a Black Friday é um evento no qual as pessoas buscam promoções, quando as encontram, tendem apresentar felicidade, o que corrobora com o fato da maioria dos tweets dessa categoria serem positivos.

Apesar da importância da compreensão das emoções durante o evento, estas não devem ser interpretadas de forma isolada, sendo preciso analisar dimensões do processamento da informação, conforme proposto pelo ELM. Especificamente sobre a categoria Fraude, além de uma prevalência de emoções negativas, conforme já mencionado, podemos observar também uma maior parcela de tweets classificados pela rota central, isto é, indivíduos que estavam próximos a serem vítimas de fraude, mudaram de opinião antes da finalização da compra, apresentando contra-argumentos para a mudança de atitude. Também foi possível classificar tweets por rota periférica (embora em menor número), ou seja, consumidores que argumentaram terem percebido que foram vítimas de fraude apenas após finalizarem uma compra.

Considerando que o objetivo da Black Friday é proporcionar promoções, o evento pode apresentar distrações, como por exemplo, diversas mensagens persuasivas com descontos. Em situações com muitas distrações, dependendo do conteúdo da mensagem e dos pensamentos que são desencadeados, o indivíduo pode aceitar a mensagem de forma cuidadosa ou não (^{Petty et al., 1976}). Diante disso, o consumidor é persuadido de forma cuidadosa quando uma mensagem apresenta argumentos desfavoráveis no qual existe a possibilidade de apresentar contra-argumentos, como no caso dos tweets classificados em rota central. Ou pode também ser persuadido de forma reduzida, isto é, quando uma mensagem apresenta argumentos favoráveis e que consequentemente apresenta pensamentos similares ao indivíduo, ou seja, que permite fazer alguma associação simples quanto a aceitabilidade da mensagem (Petty & Cacioppo, 1986; ^{Petty et al., 1976}).

Nesse último caso, quando indivíduos não estão envolvidos com uma mensagem, as emoções podem ter grande impacto na mudança da atitude. É necessário ressaltar que o efeito das emoções na mudança de atitude depende da extensão da elaboração e do momento que acontece a emoção, principalmente quando a emoção serve para validar um pensamento (^{Petty & Briñol, 2014}). Vale também destacar que atitudes que são influenciadas por processos de baixa elaboração tendem a ser mais fracas e menos estáveis (Petty & Cacioppo, 1986; ^{Petty & Briñol, 2014}). Isso pode explicar o fato de um consumidor, que apresente baixo envolvimento, perceber uma mensagem favorável no momento da compra, contudo, depois de um período, identificar a fraude, corroborando com a classificação dos tweets em rota periférica nessa categoria.

Sobre a categoria Atitude frente à Black Friday, observou-se que 75,1 % apresentaram sentimentos negativos, indicando atitude negativa em relação ao evento. A Black Friday no Brasil tem, em parte, sua popularidade negativa por conta das reclamações relacionadas à fraude ao consumidor ao longo das edições. Em situações como essa, as pessoas tendem a mostrar alto nível de envolvimento, considerando que existe a ameaça de apresentar resultados negativos, diferente de estados positivos que mostra que o ambiente é seguro e indica a necessidade de baixo nível de esforço cognitivo (^{Petty & Briñol, 2014}; ^{Schwarz et al., 1991}). Tal entendimento foi corroborado por nossos dados, tendo em vista que a grande maioria dos tweets dessa categoria foram classificados na rota central. Nota-se que, na maioria dos tweets classificados em rota central, havia comparação de preços, ou seja, eram apresentados contra-argumento para justificar a atitude negativa em relação ao evento, comparando os preços de produtos antes e durante a Black Friday.

Nesse sentido, considerando que os consumidores apresentaram alto envolvimento nessa categoria, as emoções negativas, proveniente do evento Black Friday, se tornam uma evidência relevante para a tomada de decisão (^{Petty & Briñol, 2014}). Um fator importante a se considerar nessa categoria é o medo do consumidor ser enganado. O medo é uma emoção que não tende a funcionar sob condições de baixo pensamento, isso porque as pessoas tendem a buscar suas implicações (^{Petty & Briñol, 2014}), o que demanda maior elaboração da mensagem. Na Black Friday, o medo de práticas de fraudes torna as pessoas mais envolvidas nas mensagens persuasivas, favorecendo com que sigam recomendações adequadas para evitar tais situações. O site do PROCON/SP realiza ações antes e durante o evento, recomendando que as pessoas façam pesquisas de preços em site de comparação e em lojas virtuais e físicas com a finalidade de não cair em promoções falsas¹. Dessa forma, considerando a atitude negativa em relação ao evento, os consumidores podem aceitar mais essas recomendações de órgãos responsáveis pelo consumidor para evitar consequências adversas.

Um elemento importante para a análise dessa categoria é o momento de definição da atitude em relação ao evento. Quando indivíduos já apresentam atitudes prévias, tendem a confiar em sua opinião existente e apresentam pouca necessidade de analisar novas informações (^{Petty & Briñol, 2014}). Nesse sentido, o fato de um consumidor ter uma atitude negativa antes do evento pode reduzir a elaboração das mensagens e, embora diminua as chances de cair em uma fraude, pode favorecer com que não perceba possíveis promoções durante o evento.

Sobre a categoria Percepção de Promoções, diferente das categorias Fraude e Atitude frente à Black Friday, prevaleceram emoções positivas. Conforme mencionado, essas emoções positivas podem ser explicadas pelo fato do evento envolver uma busca por promoções e boas oportunidades de compra. Ou seja, as pessoas ficam felizes se as expectativas aparentemente são atingidas.

Nessa categoria, foi possível classificar a maioria dos tweets em rota central. De acordo com ^{Briñol et al. (2007}), quando as pessoas estão felizes, existe maior confiança nos pensamentos gerados por uma mensagem, impactando nas mudanças de atitude. Além disso, quando a elaboração é alta, os sentimentos positivos podem influenciar na cognição, ou seja, quando se está feliz existe a possibilidade de aumentar as lembranças associadas à felicidade e, com isso, interpretar de forma mais positiva as informações apresentadas (^{Petty & Briñol, 2014}).

Um ponto que chama atenção nessa categoria é que indivíduos apresentam percepções diferentes em relação às empresas, encontrando um maior número de possibilidades de empresas em promoção. Das 17 empresas reclamadas nos relatórios, 12 foram mencionadas 116 vezes. Já 68 empresas que não estavam nos relatórios foram mencionadas 109 vezes, sendo a categoria que apresentou o maior número de menções de empresas não reclamadas. Esses dados mostram que, dependendo do nível de elaboração de uma mensagem persuasiva, as emoções podem se apresentar de maneira diferentes para cada pessoa (^{Petty & Briñol, 2014}).

Ademais, essa categoria classificou 9,65 % de tweets por rota periférica, contudo, é válido destacar que quando um consumidor não permanece envolvido com os argumentos apresentados em uma mensagem, emoções positivas também podem se associar com argumentos periféricos (^{Petty et al., 1993}; ^{Petty & Briñol, 2014}), tornando essas pessoas vulneráveis a práticas de fraude. Isso porque as emoções positivas, em situações de baixa elaboração, tendem a influenciar as atitudes, de forma direta, e não os pensamentos sobre a mensagem (^{Petty et al., 1993}).

Além das categorias analisadas, considerando que o ELM propõe que as mudanças de atitude podem ser influenciadas por fatores individuais e situacionais (^{Petty & Briñol, 2014}), durante a Análise de Conteúdo, foram selecionadas duas categorias de Fatores Influenciadores: Ausência de Dinheiro e Dúvidas sobre Promoção, no qual se percebeu a presença de argumentos que impediam os indivíduos de consumirem na Black Friday.

Na categoria Fatores Influenciadores - Ausência de dinheiro, a maioria apresentou sentimentos negativos (78,4 %). Considerando que todos os tweets mostraram o argumento da impossibilidade de fazer compras na Black Friday por não ter dinheiro, acredita-se que essa categoria apresenta grande nível de envolvimento dos consumidores, ou seja, estão motivados a processarem mensagens a partir de argumentos primários (^{Muniz & Maffezzoli, 2012}). Dessa forma, considerando a elaboração alta, as emoções provenientes desta categoria se tornam argumentos, isso porque essa emoção é relevante para favorecer ou não a mudança de atitude (^{Petty & Briñol, 2014}).

Já na categoria Fatores Influenciadores - Dúvidas sobre Promoção, 85,7 % apresentaram sentimentos neutros. Os tweets dessa categoria englobam apenas perguntas de consumidores sobre promoções durante o evento, sem se expressar de maneira positiva ou negativa. De forma geral, essa categoria, mostra que os consumidores, para não serem alvos de fraude, buscam por outros meios informações relevantes sobre o evento, o que pode se enquadrar na rota central (^{Petty et al., 1983}).

Além disso, essa categoria corrobora com o entendimento que indivíduos são motivados a buscar opiniões de outras pessoas para orientar suas ações. Dessa forma, o indivíduo evita ter consequências negativas, sejam elas comportamentais, afetivas ou cognitivas em caso de tomar alguma decisão errada (^{Festinger, 1950}; ¹⁹⁵⁴; ^{Petty & Cacioppo, 1981}). No caso da Black Friday, obter informações de outras pessoas que tiveram experiências negativas ou positivas em um determinado aspecto, pode ser uma fonte importante para a tomada de decisão do consumidor.

Considerando que as duas rotas cognitivas, central e periférica, não são mutuamente excludentes e pode existir um continuum no processo de elaboração, essa categoria, por apresentar em sua maioria sentimentos neutros e mostrar que indivíduos estão, em um primeiro momento, envolvidos com a mensagem, podem utilizar das respostas para determinar o quanto vão pensar sobre uma mensagem (^{Petty & Cacioppo, 1981}; ^{Petty & Briñol, 2014}).

Dessa forma, considerando todos os pontos colocados nas categorias anteriores, dependendo das emoções provenientes das respostas, isso poderá influenciar a relevância da mensagem para os indivíduos, fazendo com que a elaboração da mensagem seja alta ou baixa, ou seja, se continuará por rota central ou se será por rota periférica (^{Petty & Briñol, 2014}).

Considerações Finais

Acreditamos que a presente pesquisa possui algumas contribuições. A nível teórico, foi possível verificar que, em sua maioria, sentimentos negativos estavam relacionados à fraude ao consumidor e que as emoções funcionam de maneiras diferentes para os consumidores no dia do evento. Foram encontrados sentimentos positivos e negativos e estes serviram de argumentos para aqueles que apresentaram alta elaboração ou servindo de simples indicações para consumidores com baixa elaboração das mensagens (^{c & Briñol, 2014}).

Em uma perspectiva metodológica, acreditamos que a presente pesquisa, ao utilizar o PLN, pode inspirar novos estudos no Brasil, algo que já tem tido maior espaço na literatura internacional (^{Ataman & Özgüner, 2021}; ^{Manguri et al., 2020}; ^{Saura et al., 2019}).

A análise do comportamento dos indivíduos em redes sociais, somado com estratégias qualitativas e quantitativas já usuais na psicologia, podem contribuir com uma visão mais integrada do comportamento do indivíduo em diferentes domínios, a exemplo do contexto de consumo.

Em uma perspectiva aplicada, acreditamos que o presente estudo também evidenciou a importância do monitoramento nas redes sociais durante eventos de consumo. Aplicar esse método durante eventos, sobretudo na Black Friday, permite que órgãos de proteção ao consumidor tenham controle sobre o que está ocorrendo e consigam tomar as devidas providências para que o evento apresente menos práticas de fraude, protegendo o consumidor.

Contudo, algumas limitações devem ser ressaltadas. Por motivos da Black Friday no Brasil manifestar, pelos consumidores, um nome irônico e, também, apresentar escassez quanto a bancos de dados voltados para criação de modelos de Análise de Sentimentos a partir de método supervisionado no contexto supracitado, houve dificuldade na classificação da polaridade positiva, apresentando um valor inferior aos demais. Dessa maneira, novos estudos podem utilizar um número maior de tweets para classificação e treinamento do modelo no que diz respeito, sobretudo, a polaridade positiva, de modo a buscar minimizar o impacto das ironias e sarcasmos no modelo.