No Twitter, os dados compartilhados pela API – interface de programação de aplicativo – refletem as informações que os usuários compartilharam publicamente. Sendo assim, a API permite que desenvolvedores tenham acesso a dados públicos e criem softwares que se integrem ao Twitter, ou que pesquisadores consigam realizar análises a partir desses dados – como uma análise de conteúdo acerca dos posts, imagens e hashtags postadas.
Já no caso do WhatsApp, por ser um aplicativo privado, com dados protegidos por criptografia, não é possível realizar análises automatizadas, como as feitas no Twitter. Geralmente, os pesquisadores empreendem análises por meio de observação empírica e monitoramento contínuo de grupos públicos. A detecção de comportamento automatizado, portanto, é mais difícil e demanda análise da forma de escrita e interação dos usuários, quantidade e frequência das mensagens enviadas e coordenação de conteúdo entre grupos. Por fim, não há uma metodologia definitiva para estudos no WhatsApp, embora existam diferentes pesquisas.
Veja a pesquisa Poder Computacional: Automação no Uso do WhatsApp nas Eleições, realizada pelo ITS Rio, em 2018.
