| Autor: |
Pedro Loures Alzamora, Marcelo Sartori Locatelli, Marcelo Ganem, Thiago Henrique Moreira Santos, Daniel Victor Ferreira, Tereza Bernardes, Ramon A. S. Franco, Janaína Guiginski, Evandro L. T. P. Cunha, Ana Paula Couto da Silva, Wagner Meira Jr. |
| Rok vydání: |
2022 |
| Zdroj: |
Anais do XI Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM 2022). |
| DOI: |
10.5753/brasnam.2022.223330 |
| Popis: |
O presente estudo busca caracterizar o primeiro ano da pandemia de COVID-19 no Brasil como um fenômeno social por meio da análise da correlação entre o agravamento/atenuação da pandemia e o vocabulário utilizado no Twitter nas semanas que precedem essas variações. Entre outros resultados, observou-se que termos politicamente motivados e com teor negativo são mais prevalentes nas semanas que precedem o aumento do número de casos/mortes, ao passo que o uso de termos relacionados a conteúdos midiáticos (internet, música, televisão) é intensificado nas semanas que antecedem a queda da quantidade de casos/mortes. Tais resultados sugerem a possibilidade de utilização do método aqui introduzido para a análise de fenômenos sociais a partir de dados computacionalmente leves e totalmente anonimizados provenientes de redes sociais online. |
| Databáze: |
OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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