COVID 19: O que sentem os brasileiros de acordo com o Twitter?
Palabras clave:
Processamento de Linguagem Natural, COVID-19, Mensagens do TwitterResumen
Objetivo: A pandemia causada pelo novo coronavírus (SARS-CoV-2) caracteriza-se como o maior desafio do século 21. Neste contexto, procurou-se levantar um panorama geral de dados de usuários do Twitter, no Brasil, relacionados à COVID-19. Métodos: Utilizando de técnicas de Processamento de Linguagem Natural, foi aplicado um modelo Word2Vec CBOW em um conjunto pré-processado de dados públicos em português. Este foi então analisado através de wordclouds, tabelas e gráficos t-SNE. Resultados: O modelo captou comportamentos e tendências relacionados a COVID-19, como similaridades entre palavras, os unigramas e bigramas mais frequentes e hipóteses baseadas em dados estatísticos recolhidos. Conclusão: Este estudo apresenta uma análise inicial de mensagens do Twitter, em português, relacionadas à COVID-19. Os resultados foram promissores e evidenciaram o potencial da aplicação do aprendizado de máquina em assuntos importantes, como uma crise de saúde mundial.
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Publicado
2021-03-15
Cómo citar
Paiva, G. P. M., Schneider, E. T. R., Cezar, J. O., Oliveira, L. F. A. de, Andrioli, J. V., Barra, C. M. C. M., … Gumiel, Y. B. (2021). COVID 19: O que sentem os brasileiros de acordo com o Twitter?. Journal of Health Informatics, 12. Recuperado a partir de https://jhi.sbis.org.br/index.php/jhi-sbis/article/view/842
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