A COVID-19 no Twitter: correlacionando vocabulário com agravamento e atenuação da pandemia no Brasil - Alzamora, Pedro Loures; Locatelli, Marcelo Sartori; Ganem, Marcelo; Santos, Thiago Henrique Moreira; Ferreira, Daniel Victor; Bernardes, Tereza; Franco, Ramon A. S.; Guiginski, Janaína; Cunha, Evandro L. T. P.; Silva, Ana Paula Couto da; Meira Jr., Wagner (Anais do Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM); 2022: Anais do XI Brazilian Workshop on Social Network Analysis and MiningDO - 10.5753/brasnam.2022.223330, 2022)
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.