Análise da Variação da Coesão do Discurso sobre a COVID-19 em Mídia Social

  • João Matheus N. Gonçalves Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
  • Jonice Oliveira Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) http://orcid.org/0000-0002-2495-1463
  • Fabio Porto Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC)
  • Tiago C. França Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (UFRRJ)

Resumo


Durante o curso de eventos extremos, como a pandemia de COVID-19, um grande volume de publicações acerca do tema tende a ocorrer em mídias sociais. O público relata e opina sobre o evento e também subeventos, levando a uma variação do discurso ao longo do tempo, que necessita de soluções computacionais para sua análise, devido sobretudo ao volume de dados e duração do período analisado. Neste trabalho, aplicamos o método VERSATILE, para análise de coesão textual ao longo do tempo, numa base com um grande volume de tuítes em português publicados no primeiro semestre da pandemia. Foi possível correlacionar as variações de coesão textual com os subeventos relacionados à COVID-19 no Brasil e no mundo, além de compreender melhor as métricas utilizadas para a análise.

Palavras-chave: COVID-19, eventos extremos, análise de redes sociais, processamento de linguagem natural

Referências

Antunes, C. (2005). “Lutar com as palavras: coesão e coerência”. São Paulo: Parábola Editorial.

Crossley, S.A., Kyle, K. e Dascalu, M. (2019) “The Tool for the Automatic Analysis of Cohesion 2.0: Integrating semantic similarity and text overlap”. Behav Res 51, 14–2. https://doi.org/10.3758/s13428-018-1142-4.

Fadigas, I.S. e Pereira, H.B.B. (2013) “A network approach based on cliques”. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Volume 392, 10ª edição. https://doi.org/10.1016/j.physa.2013.01.055.

Fernandes, C. M.; de Oliveira, L. A.; de Campos, M. M.; Coimbra, M. R. (2020) “A Pós-verdade em tempos de Covid 19: o negacionismo no discurso de Jair Bolsonaro no Instagram”. Liinc Em Revista, 16(2), e5317-e5317.

França, Tiago Cruz de. "ANDARE: um framework para inclusão da análise de dados de mídias sociais no contexto da preparação e resposta à emergência em situações de manifestações de massa", 2019, Tese (Doutorado) - Curso de Pós-graduação em Informática, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2019, https://tinyurl.com/tmaydae4. Acesso em: 08 Mar. 2023.

Gonçalves, J. M. N.; Oliveira, J.; Porto, F.; França, T. C. (2023) “Análise Temporal de Coesão de Discurso em Mídia Social Durante Grandes Eventos”. Anais do XII Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (pp. 234-239). SBC.

Halliday, M. e Hasan, R. (1976) “Cohesion in English”. London: Longman Group Ltd.

Lin, X.; Lachlan, K.A.; Spence, P.R. (2016) “Exploring extreme events on social media: A comparison of user reposting/retweeting behaviors on Twitter and Weibo”. Computers in Human Behavior, Volume 65, Pgs. 576-581, ISSN 0747-5632, https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.04.032.

Melo, T.; Figueiredo C.M.S. (2020) “A first public dataset from Brazilian twitter and news on COVID-19 in Portuguese”, Data in Brief, Volume 32, 106179, ISSN 2352-3409, https://doi.org/10.1016/j.dib.2020.106179.

Muttaqien, M. Z. (2019) “Systemic cohesion in social media conversations: Cases on Facebook and Twitter”. Indonesian Journal of Applied Linguistics, 9, 413-423. doi: 10.17509/ijal.v9i2.20239

Neves, J. C. B. ; França, Tiago Cruz ; Bastos, M. P.; Carvalho, P. V. R.; Gomes, J. O. (2022) “Analysis of government agencies and stakeholders? twitter communications during the first surge of COVID-19 in Brazil”. WORK-A Journal of Prevention Assessment & Rehabilitation, v. 73, p. 1-13.

Neto, M.; de Oliveira Gomes, T.; Porto, F. R.; Rafael, R. D. M. R.; Fonseca, M. H. S.; Nascimento, J. (2020) “Fake news no cenário da pandemia de Covid-19”. Cogitare enfermagem, 25.

Recuero, R. D. C. e Soares, F. B. (2021) “O Discurso Desinformativo sobre a Cura da covid-19 no Twitter: Estudo de caso”. E-Compós: Revista da Associação Nacional dos Programas de Pós-Graduação em Comunicação. Brasília, DF. Vol. 24 (2021), p. 1-29.

Saldanha, L. C. D. (2020) “O discurso do ensino remoto durante a pandemia de COVID-19”, Revista educação e cultura contemporânea, 17(50), 124-144.

Sanarmed (2020). “Linha do tempo do coronavirus no Brasil”, [link].

Tsao, S. F.; Chen, H.; Tisseverasinghe, T.; Yang, Y.; Li, L.; Butt, Z. A. (2021) “What social media told us in the time of COVID-19: a scoping review”. The Lancet Digital Health, 3(3), e175-e194.
Publicado
25/09/2023
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GONÇALVES, João Matheus N.; OLIVEIRA, Jonice; PORTO, Fabio; FRANÇA, Tiago C.. Análise da Variação da Coesão do Discurso sobre a COVID-19 em Mídia Social. In: WORKSHOP ON DATA-DRIVEN EXTREME EVENTS ANALYTICS (DEXEA) - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS (SBBD), 38. , 2023, Belo Horizonte/MG. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 300-305. DOI: https://doi.org/10.5753/sbbd_estendido.2023.235175.