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http://hdl.handle.net/1843/73820
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator | Pedro Loures Alzamora | pt_BR |
dc.creator | Ana Paula C. Silva | pt_BR |
dc.creator | Wagner Meira Junior | pt_BR |
dc.creator | Marcelo Sartori Locatellli | pt_BR |
dc.creator | Marcelo Ganem | pt_BR |
dc.creator | Thiago Henrique Moreira Santos | pt_BR |
dc.creator | Daniel Victor Ferreira | pt_BR |
dc.creator | Tereza Bernardes | pt_BR |
dc.creator | Ramon Adrian Salinas Franco | pt_BR |
dc.creator | Janaína Guiginski | pt_BR |
dc.creator | Evandro L. T. P. Cunha | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2024-08-12T21:20:59Z | - |
dc.date.available | 2024-08-12T21:20:59Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.citation.issue | 6 | pt_BR |
dc.citation.spage | 157 | pt_BR |
dc.citation.epage | 168 | pt_BR |
dc.identifier.doi | https://doi.org/10.5753/brasnam.2022.223330 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/1843/73820 | - |
dc.description.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. | pt_BR |
dc.description.resumo | 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. | pt_BR |
dc.format.mimetype | pt_BR | |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Minas Gerais | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | ICX - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFMG | pt_BR |
dc.relation.ispartof | Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Social networking, Web sites | pt_BR |
dc.subject | COVID-19 | pt_BR |
dc.subject | Mining, Data | pt_BR |
dc.subject.other | Redes Sociais On-line | pt_BR |
dc.subject.other | COVID-19 | pt_BR |
dc.subject.other | Mineração de dados (Computação) | pt_BR |
dc.title | A COVID-19 no Twitter: correlacionando vocabulário com agravamento e atenuação da pandemia no Brasil | pt_BR |
dc.title.alternative | COVID-19 on Twitter: correlating vocabulary with worsening and mitigation of the pandemic in Brazil | pt_BR |
dc.type | Artigo de Evento | pt_BR |
dc.url.externa | https://sol.sbc.org.br/index.php/brasnam/article/view/20525 | pt_BR |
Appears in Collections: | Artigo de Evento |
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