Sistema Automatizado para Coleta e Visualização de Enquetes do LinkedIn com Python e Streamlit

Este documento descreve o funcionamento de um sistema desenvolvido para análise de dados provenientes de enquetes publicadas em grupos do LinkedIn. O objetivo principal do projeto foi analisar respostas coletadas a partir de enquetes e visualizar os dados de forma clara e interativa por meio de gráficos no Streamlit.

Para visualizar o aplicativo, acesse: https://linkedin-poll-dashboard.streamlit.app/

Visão Geral do Projeto

O sistema foi desenvolvido com base na necessidade de organizar e interpretar os resultados de diversas enquetes realizadas no LinkedIn. Com isso em mente, foi criada uma solução composta por três etapas principais:

1. Publicação e coleta de enquetes no LinkedIn

2. Extração e organização dos dados por meio de automação

3. Visualização dos resultados utilizando uma interface gráfica

Etapas do Sistema

1. Coleta de Dados das Enquetes

A primeira fase consistiu na publicação de enquetes em diferentes grupos do LinkedIn com o objetivo de engajar os participantes e incentivar respostas relevantes. As respostas foram armazenadas pela própria plataforma.

2. Extração Automatizada com Selenium e PyAutoGUI

Para capturar os resultados dessas enquetes, foi desenvolvido um sistema automatizado com as seguintes tecnologias:

• Selenium: utilizado para navegar pelas páginas do LinkedIn e localizar os elementos HTML que continham os dados das enquetes.

• PyAutoGUI: empregado para interações de automação de interface, como movimentação do mouse, cliques e navegação fora do escopo usual do navegador.

Esses dados foram extraídos e salvos em arquivos no formato .CSV, o que permitiu sua posterior análise e tratamento.

3. Organização e Visualização com Streamlit

Com os arquivos .CSV gerados, os dados foram carregados em um aplicativo construído com o framework Streamlit usado para criar uma interface web simples e interativa que permite visualizar os resultados por meio de gráficos e outras representações visuais.

Essa aplicação permitiu:

• Avaliar a performance das enquetes

• Comparar o engajamento dos diferentes grupos

• Medir o impacto dos conteúdos publicados

Tecnologias Utilizadas

O sistema foi construído com as seguintes ferramentas e bibliotecas:

• Python: linguagem base de todo o projeto

• Selenium: automação de navegação web

• PyAutoGUI: automação de interface do usuário

• CSV: formato escolhido para armazenar os dados brutos

• Streamlit: framework para criação da interface gráfica interativa

Considerações Finais

Este sistema viabiliza não apenas a coleta automatizada de dados de enquetes no LinkedIn, mas também oferece uma visualização clara e eficiente das informações, contribuindo para uma melhor compreensão do comportamento dos participantes e eficácia dos conteúdos publicados.

A implementação de um sistema como este é útil para análises de engajamento, estudos de opinião e coleta de feedback em redes sociais profissionais. Aplicável em qualquer rede social que tenha o formato de enquetes no conteúdo, como por exemplo: LinkedIn, Twitter (X), Telegram, entre outras…