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Pesquisadores do Instituto de Economia identificaram relação entre palavras contidas em tweets e casos e mortes por Covid-19 no Brasil. Ao todo, foram analisados mais de 510 mil posts.<<<===+===.=.=.= =---____-------- ----------____---------____::____ ____= =..= = =..= =..= = =____ ____::____-----------_ ___---------- ----------____---.=.=.=.= +====>>>
Por Gabriella Ramos, g1 Campinas e Região
Postado em 20 de maio de 2023 às 07h00m
Post. N. - 4.626
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Twitter pode ser usado para mapear e controlar epidemias emergentes, aponta pesquisa da Unicamp — Foto: Dado Ruvic/ Reuters
Uma pesquisa conduzida no Instituto de Economia (IE) da Unicamp, em parceria com a Universidade do Texas, nos Estados Unidos, identificou a relação entre palavras contidas em tweets e a evolução de casos e mortes provocadas pela Covid-19 no Brasil. As postagens nas redes sociais poderiam, inclusive, ajudar a prever e controlar outras epidemias emergentes, segundo os pesquisadores.
Os resultados da pesquisa foram publicados recentemente no Jornal da Unicamp. Coordenador do estudo, o professor Alexandre Gori Maia explica que a ideia era explicar como o comportamento das pessoas influenciaria a dinâmica da pandemia. Ao todo, foram analisados mais de 510 mil tweets, publicados em novembro de 2020, em 3.599 municípios brasileiros.
"Nós procuramos menções que tivessem as relações mais fortes com os casos de Covid um mês depois. Pegamos primeiro quais eram os temas mais debatidos no Twitter no mês e, depois, nós fizemos o que chamamos de análise de sensibilidade, relacionando cada um desses temas aos casos de Covid um mês depois", detalha.
Eventualmente, foram selecionados cinco temas que apresentaram correlações mais fortes com a pandemia: a Covid-19; intervenções não farmacológicas, como o uso de máscara e isolamento social; opiniões relacionadas à saúde; opiniões políticas; e discussões sobre a vacina.
A partir da definição dos temas, o grupo passou a monitorar a incidência de palavras-chave para traduzir a relação entre os termos e a disseminação do vírus. Entre as 14 palavras-chave utilizadas no estudo, estavam "quarentena", "isolamento", "máscara", "vacinação", "CoronaVac" e "comunismo".
"Quando havia um debate muito forte numa determinada localidade sobre Covid, isso expressava a percepção de risco das pessoas em relação ao avanço da pandemia. ‘Ah, eu descobri que meu primo está com Covid e vou comentar no Twitter’. A partir dessa frequência, nós conseguimos identificar que houve um avanço da pandemia um mês depois", explica.
Maia destaca que a principal vantade do uso das redes sociais para acompanhamento de epidemias é a possibilidade de acesso em tempo real às informações. A partir das percepções da população no dia a dia, seria possível prever o avanço da pandemia em determinada localidade.
"Nós percebemos que quanto maior o uso, as discussões relacionadas aos temas de vacina, normalmente havia um menor número de casos de Covid um mês depois. Essas discussões estavam refletindo as percepções dos comportamentos de saúde das pessoas", destaca o pesquisador.
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O professor Alexandre Gori Maia, coordenador do estudo — Foto: Antonio Scarpinetti/Unicamp
Aplicações futuras
O pesquisador destaca que, no futuro, o mapeamento de epidemias pelas redes sociais poderia ser utilizado para aperfeiçoar modelos epidemiológicos. "O número de casos registrados no hospital ou testes positivos poderia complementar [os tweets], para passar uma informação mais precisa e identificar com uma antecedência maior possíveis focos", afirma.
"Por exemplo, se eu identificar muitos comentários de discussão sobre Covid ou sobre aversão às medidas de isolamento social numa determinada localidade, isso permitiria que o agente tentasse entender o que está acontecendo ali. [...] Eu não eu não precisaria, por exemplo, fazer uma política com uma intervenção muito ampla. Eu focalizaria e pouparia recursos", diz Maia.
Maia ressalta que a análise dos dados também poderia ser utilizada em situações nas quais testes não estejam disponíveis em tempo real, ou quando não há testes em massa, para acompanhar as percepções das pessoas e do comportamento em relação à epidemia, que podem resultar no maior ou menor número de casos no futuro.
