A triagem de antecedentes de mídia social é o processo de avaliar a presença on-line de uma pessoa ou entidade, principalmente em plataformas de mídia social como Facebook, Twitter, Instagram e LinkedIn. Envolve a análise sistemática de sua pegada digital, incluindo postagens, comentários, compartilhamentos e comportamento on-line geral, para obter informações sobre seu caráter, valores e riscos potenciais.

Compreendendo as verificações de antecedentes de mídias sociais

Em sua essência, a triagem de mídia social visa fornecer uma compreensão abrangente da personalidade digital de um indivíduo ou organização. No mundo interconectado de hoje, onde as vidas pessoais e profissionais geralmente se cruzam on-line, essa prática se tornou cada vez mais relevante para várias partes interessadas, incluindo empregadores, marcas, pesquisadores e pesquisadores.

Quem usa a triagem de mídia social?

Situações de pré-contratação

Empregadores e recrutadores estão recorrendo cada vez mais à análise de antecedentes nas redes sociais durante o processo de contratação para obter informações sobre os candidatos a emprego, além de seus currículos e entrevistas. Ao avaliar o comportamento on-line de um candidato, os empregadores podem avaliar seu profissionalismo, habilidades de comunicação e possíveis sinais de alerta que podem afetar sua adequação para uma função.

Setor público

Agências governamentais e setor público as organizações geralmente realizam verificações de antecedentes nas redes sociais para garantir a integridade e a adequação de seus funcionários, especialmente aqueles em posições ou funções confidenciais que envolvem a confiança do público.

Mídia e entretenimento

No setor de mídia e entretenimento, a análise de antecedentes de mídia social é crucial para avaliar a presença on-line, a reputação e as possíveis controvérsias de um candidato que podem afetar sua capacidade de representar a organização.

Setores financeiros e de seguros

As instituições financeiras e de seguros confiam na verificação de antecedentes nas redes sociais para avaliar o caráter e as habilidades de tomada de decisão de seus funcionários, especialmente aqueles em funções voltadas para o cliente ou posições que envolvem o tratamento de informações financeiras confidenciais.

Outros setores

A análise de antecedentes de mídia social também é amplamente usada em setores como saúde, educação e organizações sem fins lucrativos para garantir que seus funcionários estejam alinhados com os valores e a missão da organização e para mitigar riscos potenciais.

Por que a triagem nas redes sociais?

Identificação de bandeiras vermelhas e riscos potenciais

A análise de antecedentes nas redes sociais permite que os empregadores identifiquem possíveis sinais de alerta, como comportamento impróprio, opiniões controversas ou falta de profissionalismo. Ao abordar essas preocupações no início do processo de contratação, as organizações podem mitigar os riscos e garantir que tomem decisões informadas que se alinhem à cultura e aos valores da empresa.

Avaliando a adequação e o alinhamento cultural

A triagem de mídia social também pode ajudar os empregadores a avaliar a adequação cultural e o alinhamento de um candidato com a missão, os valores e as metas da organização. Ao analisar o comportamento on-line, os interesses e as afiliações de um candidato, os empregadores podem obter informações sobre sua personalidade, estilo de comunicação e compatibilidade potencial com a equipe e a cultura da empresa.

Reduzindo a rotatividade de funcionários e economizando custos

Um dos benefícios mais significativos da análise de antecedentes em mídias sociais é seu potencial de reduzir a rotatividade de funcionários e economize custos para organizações. O processo de contratação, a integração e o treinamento podem ser caros, e a falta de produção durante esse período pode impactar ainda mais os resultados financeiros. Ao realizar uma análise completa das mídias sociais, os empregadores podem tomar decisões de contratação mais informadas, reduzindo a probabilidade de contratar candidatos que podem não ser adequados e, por fim, deixar a organização.

O processo de triagem envolve

Identificação de contas

Ao adicionar um assunto ao Ferretly, você reunirá todas as informações disponíveis sobre ele, incluindo pseudônimos, endereços conhecidos, números de telefone, e-mail, empregador, faculdade, ensino médio, idade e contas de mídia social. Quanto mais detalhes você tiver, melhor. Usando esses identificadores, nossa equipe de analistas pesquisa contas ativas nas sete principais plataformas de mídia social. As plataformas cobertas são Facebook, Instagram, Twitter, TikTok, LinkedIn, Pinterest e Reddit.

Coleta de dados

Nossa máquina de aprendizado de IA reunirá dados publicamente disponíveis, incluindo publicações, comentários, compartilhamentos e afiliações a grupos, das contas identificadas. O Ferretly nunca acessará postagens de perfis privados, pedirá senhas ou enviará solicitações de amizade.

Análise

Avalie os dados coletados para identificar padrões, sentimentos, afiliações e possíveis áreas de preocupação ou alinhamento com valores ou critérios específicos. Uma maneira de fazer isso é atribuir cada postagem sinalizada a uma das onze comportamentos predefinidos.

1. Imagens sangrentas

Os algoritmos da Ferretly são treinados para detectar imagens representando desfigurações, feridas abertas, queimaduras e cenas de crimes. Esse conteúdo gráfico pode ser indicativo de exposição à violência ou a eventos traumáticos, o que pode levantar preocupações sobre o bem-estar de um indivíduo ou riscos potenciais.

2. Imagens de nudez

A IA do Ferretly pode identificar nudez explícita, conteúdo adulto e imagens pornográficas. Esses tipos de imagens podem sinalizar possíveis problemas relacionados a comportamento impróprio, exploração ou envolvimento em atividades ilícitas.

3. Imagens de medicamentos

Imagens de pílulas, seringas, parafernália, tabagismo, bebida e injeções são sinalizadas pelos algoritmos da Ferretly. Essas imagens podem indicar abuso de substâncias ou envolvimento com drogas ilegais, o que pode ter sérias implicações para a saúde, a segurança e o local de trabalho de um indivíduo.

4. Linguagem depreciativa

Os recursos de processamento de linguagem natural do Ferretly permitem detectar xingamentos ou declarações depreciativas direcionadas às características físicas de um indivíduo, como peso, altura, aparência ou inteligência. Essa linguagem pode ser um sinal de intimidação, assédio ou falta de respeito pelos outros.

5. Declarações preconceituosas

Declarações depreciativas, abusivas ou ameaçadoras contra grupos específicos com base em raça, religião ou orientação sexual são identificadas pela Ferretly. Esses tipos de declarações podem ser indicativos de atitudes discriminatórias, discursos de ódio ou possíveis ideologias extremistas.

6. Retórica política e governamental

Declarações focadas em políticas governamentais, ações, políticos específicos ou ideologias são sinalizadas por Ferretly. Embora o discurso político seja um direito fundamental, a retórica extrema ou inflamatória sobre esses tópicos pode sinalizar uma possível radicalização ou envolvimento em grupos extremistas.

7. Ameaças de violência

Os algoritmos da Ferretly são treinados para detectar ameaças explícitas de dano ou intenção de infligir perda de vidas a outras pessoas. Essas ameaças devem ser levadas a sério e podem indicar riscos potenciais de violência ou comportamento criminoso.

8. Indicadores de automutilação

Indicações de querer se machucar ou se suicidar, bem como menções de suicídio ou comportamento suicida em outras pessoas, são identificadas por Ferretly. Esses indicadores podem sinalizar problemas de saúde mental ou a necessidade de intervenção e apoio imediatos.

9. Conteúdo sugestivo

Expressões relacionadas a má conduta sexual, linguagem humilhante ou possível assédio sexual são sinalizadas pela Ferretly. Esse conteúdo pode ser um sinal de comportamento impróprio, assédio ou ambiente tóxico.

10. Palavrões e linguagem obscena

Embora os palavrões em si nem sempre sejam preocupantes, Ferretly pode detectar linguagem obscena, xingamentos, palavrões e palavras e frases grosseiras ou vulgares. O uso excessivo dessa linguagem pode ser um indicador de problemas de raiva, falta de autocontrole ou comportamento desrespeitoso.

11. Menções sobre drogas e álcool

Declarações relacionadas a drogas e uso de drogas, incluindo gírias, nomes de ruas e frases, são identificadas por Ferretly. Essas menções podem sinalizar problemas de abuso de substâncias, envolvimento em atividades ilegais ou riscos potenciais ao bem-estar de um indivíduo.

Palavras-chave

Além desses 11 indicadores comportamentais, o Ferretly permite que os usuários forneçam dados personalizados palavras-chave para sinalizar postagens com base em termos ou frases de interesse específicos. Esse recurso permite uma abordagem personalizada para identificar possíveis preocupações ou áreas de foco.

Relatórios

Seus resultados são compilados em um relatório abrangente que inclui um resumo, pontuação nas redes sociais, detalhes de cada atributo comportamental e postagens sinalizadas. O relatório destaca os principais insights, os riscos potenciais e uma avaliação geral do comportamento on-line do sujeito. Os relatórios da Ferretly podem até mesmo ser rotulados em branco para nossos parceiros.

Informações do relatório

Pontuação do assunto

Os relatórios da Ferretly fornecem uma grande quantidade de informações para ajudar os usuários a entender a presença e o comportamento on-line de um indivíduo. No centro de cada relatório está a pontuação do assunto, variando de 0 a 1000, que representa a proporção de postagens sinalizadas em relação às postagens gerais analisadas, combinada com o sentimento geral. Essa pontuação oferece um resumo rápido, mas é importante interpretá-la no contexto do setor, da função e das circunstâncias específicas do assunto.

Observe que a pontuação não é um indicador do risco de um candidato para a organização se for contratado. A pontuação e o sentimento do assunto não devem ser usados para Casos de uso permitidos pela FCRA como decisões de contratação antes do emprego.

Nuvem de palavras

Para enriquecer ainda mais a análise, o Ferretly gera uma nuvem de palavras visualmente impressionante que destaca as palavras usadas com mais frequência nas postagens do assunto, fornecendo informações sobre seus interesses, preocupações e estilo de comunicação. Complementando isso, há um gráfico de sentimento ao longo do tempo, que traça o sentimento médio de todas as postagens em um período específico.

Volumes do canal

Ferretly fornece uma visão geral dos volumes de canais do assunto, detalhando o número de postagens feitas em diferentes plataformas de mídia social. Essas informações podem ser valiosas para entender a presença on-line e os níveis de engajamento de um indivíduo em vários canais.

Web e notícias

A análise de antecedentes de mídia social da Ferretly inclui um recurso na web e de notícias que verifica a Internet em busca de postagens relevantes sobre o assunto. Ele retorna as 24 postagens mais relevantes de toda a web e de sites de notícias, fornecendo uma visão abrangente da presença on-line do assunto.

Relatórios Whitelabel

Para nossos parceiros, a Ferretly oferece uma solução de etiqueta branca que permite que empresas e organizações coloquem sua marca no relatório sem problemas. Esse recurso permite que os usuários personalizem a aparência dos relatórios, garantindo uma experiência consistente e profissional alinhada com a identidade da marca. Ao colocar os relatórios da Ferretly em branco, nossos parceiros podem apresentar informações e dados valiosos em um formato que reforça sua marca e mantém uma identidade visual coesa.

Integrações

A Ferretly oferece integrações de API com várias plataformas de RH e recrutamento para agilizar o processo de verificação de antecedentes de mídia social dos candidatos. Algumas das principais integrações incluem Accio, Greenhouse, Tazworks e Fountain, bem como nossa própria API aberta para integrações de terceiros. Essas integrações permitem que os usuários solicitem relatórios de mídia social diretamente de seu sistema preferido. O processo de integração é simples, com etapas claras fornecidas nos respectivos guias de integração na nossa página de ajuda.

Compromisso com a conformidade legal e ética

Estamos comprometidos em cumprir as leis federais e estaduais, incluindo a Fair Credit Reporting Act (FCRA), as diretrizes da Equal Employment Opportunity Commission (EEOC), o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) e a Lei de Proteção de Dados (DPA). Nosso compromisso com a conformidade legal e ética garante que nossas práticas de triagem sejam justas, transparentes e respeitem a privacidade.

Conclusão

Em conclusão, os serviços abrangentes de análise de antecedentes de mídia social da Ferretly fornecem informações valiosas sobre a presença e o comportamento on-line de um indivíduo ou entidade. Ao aproveitar a tecnologia avançada de IA, uma equipe de analistas dedicados e um processo de triagem robusto, a Ferretly fornece relatórios detalhados que capacitam os clientes a tomar decisões informadas. Seja para fins de contratação, verificação de antecedentes, devida diligência ou gerenciamento de reputação, o compromisso da Ferretly com a conformidade legal e ética garante uma experiência de triagem justa e transparente. Com sua solução de etiqueta branca fácil de usar, relatórios personalizáveis e uma grande variedade de insights baseados em dados, a Ferretly é uma parceira confiável para navegar pelas complexidades do cenário digital e obter uma compreensão da presença on-line de um assunto.

Para saber mais sobre Triagem de mídia social baseada em IA da Ferretly solução, configure um demonstração hoje ou entre em contato pelo e-mail sales@ferretly.com.

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