A COVID-19 no Twitter: correlacionando vocabulário com agravamento e atenuação da pandemia no Brasil

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

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DC Field	Value	Language
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	pdf	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
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