| Journal: | Em Questao |
| Database: | CLASE |
| System number: | 000526436 |
| ISSN: | 1808-5245 |
| Authors: | Cordeiro, Douglas Farias1 Rocha, Anelise Souza1 Vieira, Larissa Machado1 Cassiano, Kátia Kelvis1 Silva, Núbia Rosa Da2 |
| Institutions: | 1Universidade Federal de Goias, Faculdade de Informacao e Comunicacao, Goiania, Goias. Brasil 2Universidade Federal de Goias, Instituto de Biotecnologia, Goiania, Goias. Brasil |
| Year: | 2021 |
| Volumen: | 27 |
| Number: | 3 |
| Pages: | 42-67 |
| Country: | Brasil |
| Language: | Inglés |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Descriptivo |
| Spanish abstract | Este artigo tem como objetivo quantificar e qualificar as informações que circulam nas redes sociais sobre o COVID-19, os assuntos abordados nas postagens, bem como as possíveis relações com outros assuntos, eventos ou eventos sociais, de forma a gerar um panorama representativo da percepção e reação social à pandemia de coronavírus. Para isso, técnicas estatísticas, mineração de dados e aprendizado de máquina são utilizadas para a caracterização, detecção de padrões e agrupamento de dados textuais. Os experimentos são realizados em um conjunto de dados textuais extraídos de um grupo público brasileiro sobre o COVID-19 da rede social Facebook. As análises estatísticas são cruzadas com dados sobre o avanço do número de infectados e com eventos político-sociais específicos, revelando variações e influências em termos de participação e engajamento no grupo analisado. Além disso, através dos resultados obtidos pelo método de agrupamento utilizado, são detectados dois grupos principais de postagens, o primeiro apresentando um padrão de conteúdo voltado para questões governamentais e o segundo para questões pessoais. Os resultados alcançados permitem ainda uma reflexão sobre os possíveis impactos sociais da criação ou ausência de políticas públicas para o enfrentamento da pandemia COVID-19 |
| English abstract | This article aims to quantify and qualify the information circulating in social media groups about COVID-19,the subjects covered in posts, as well as the possible relations with other subjects, events or social events, in order to generate a representative panorama of perception and social reaction to the coronavirus pandemic. For this, statistical techniques, data mining and machine learning are used to the characterization, pattern detection, and grouping of textual data. The experiments are carried out on a dataset of textual data extracted from a Brazilian public group about COVID-19(SARS-cov-2)of the social network Facebook. Statistical analyzes are crossed with data on the advance of the number of infected, and with specific political-social events, revealing variations and influences in terms of participation and engagement in the analyzed group. In addition, through the results obtained by the clustering method used, two main groups of posts are detected, the first presenting a content pattern geared to governmental issues, and the second to personal issues. The results achieved still allow a reflection on the possible social impacts of the creation or absence of public policies to deal with the COVID-19 pandemic |
| Disciplines: | Ciencias de la comunicación |
| Keyword: | Sociología de la comunicación, COVID-19, Redes sociales, Grupos sociales, Minería de datos, Análisis descriptivo, Internet |
| Full text: | https://www.seer.ufrgs.br/index.php/EmQuestao/article/view/106683/61845 |
