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http://hdl.handle.net/1843/73820| Type: | Artigo de Evento |
| Title: | A COVID-19 no Twitter: correlacionando vocabulário com agravamento e atenuação da pandemia no Brasil |
| Other Titles: | COVID-19 on Twitter: correlating vocabulary with worsening and mitigation of the pandemic in Brazil |
| Authors: | Pedro Loures Alzamora Ana Paula C. Silva Wagner Meira Junior Marcelo Sartori Locatellli Marcelo Ganem Thiago Henrique Moreira Santos Daniel Victor Ferreira Tereza Bernardes Ramon Adrian Salinas Franco Janaína Guiginski Evandro L. T. P. Cunha |
| Abstract: | O presente estudo busca caracterizar o primeiro ano da pandemia de COVID-19 no Brasil como um fenomeno social por meio da analise da correlacao entre o agravamento/atenuacao da pandemia e o vocabulario uti- lizado no Twitter nas semanas que precedem essas variac oes. Entre outros re- sultados, observou-se que termos politicamente motivados e com teor negativo s ̃ao mais prevalentes nas semanas que precedem o aumento do numero de ca- sos/mortes, ao passo que o uso de termos relacionados a conteudos midiaticos (internet, musica, televisao) ́e intensificado nas semanas que antecedem a queda da quantidade de casos/mortes. Tais resultados sugerem a possibilidade de utilizacao do metodo aqui introduzido para a analise de fenomenos sociais a partir de dados computacionalmente leves e totalmente anonimizados proveni- entes de redes sociais online. |
| Abstract: | This study characterizes the first year of the COVID-19 pandemic in Brazil as a social phenomenon by analyzing the correlation between the aggra- vation/attenuation of the pandemic and the vocabulary used on Twitter in the weeks that precede these variations. Among other results, we observed that po- litically motivated terms and words with a negative tone are more prevalent in the weeks that precede the increase in the number of cases/deaths, while the use of terms related to media content (internet, music, television) is intensified in the weeks preceding the drop in the number of cases/deaths. Such results suggest the possibility of using the method introduced here for the analysis of social phenomena using computationally light and totally anonymized data from online social networks. |
| Subject: | Redes Sociais On-line COVID-19 Mineração de dados (Computação) |
| language: | por |
| metadata.dc.publisher.country: | Brasil |
| Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Publisher Initials: | UFMG |
| metadata.dc.publisher.department: | ICX - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO |
| Rights: | Acesso Aberto |
| metadata.dc.identifier.doi: | https://doi.org/10.5753/brasnam.2022.223330 |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/73820 |
| Issue Date: | 2022 |
| metadata.dc.url.externa: | https://sol.sbc.org.br/index.php/brasnam/article/view/20525 |
| metadata.dc.relation.ispartof: | Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining |
| Appears in Collections: | Artigo de Evento |
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