Identificação de microtendências na moda por meio da análise de sentimentos no Instagram

Abstract

A digitalização e a personalização do consumo alteraram a estrutura produtiva da moda contemporânea, inserindo-a no estágio da “moda consumada”. Este artigo aborda a sobrecarga dos designers e o problema da obsolescência programada, propondo como solução a identificação de microtendências por meio da Análise de Sentimento (AS) no Instagram. O objetivo é validar uma metodologia que alinhe o reaproveitamento de matérias-primas ociosas no estoque às demandas estéticas da Geração Z (nascidos entre os anos de 1997 e 2012) por meio da criação de coleções cápsulas. A pesquisa classifica-se como quali-quantitativa de base tecnológica, fundamentada na lógica indutiva e estruturada sob o método Design Science Research (DSR) para o desenvolvimento de um artefato de curadoria estratégica. Os procedimentos envolveram a raspagem de dados no Instagram com as ferramentas InstaData Scraper e InstaData, seguida do Processamento de Linguagem Natural (PLN) via dicionário léxico VADER em ambiente Python. Os resultados demonstram que a integração entre a sensibilidade do designer e a precisão técnica permite decifrar o Zeitgeist, transformando dados brutos em decisões com maior assertividade comercial e transformando matéria-prima obsoleta em inovação ética.