Pandemia de COVID-19 en Brasil

un análisis de noticias y comentarios de usuarios

Autores/as

  • Lucas Rodrigues Universidade Federal do Oeste do Pará
  • Ana Prado Universidade Federal do Pará
  • Fábio Manoel França Lobato Universidade Federal do Oeste do Pará https://orcid.org/0000-0002-6282-0368

DOI:

https://doi.org/10.22478/ufpb.2763-9398.2022v16n.61265

Palabras clave:

Desinformación, Redes Sociales, COVID-19, Periodismo online, Brasil

Resumen

En medio de la pandemia del nuevo coronavirus, la proliferación de desinformación y noticias falsas disputan espacios de discurso en entornos virtuales con el periodismo, especialmente en las redes sociales. Este fenómeno incluye el discurso de odio y las declaraciones de negación, que cuestionan la investigación científica de las consecuencias de la contaminación a gran escala. A la luz de estos hechos, este trabajo examina dos aspectos clave de este fenómeno: cuál es el contenido producido por los usuarios sobre noticias relacionadas con la pandemia y cómo los usuarios de internet interactúan con este contenido. Para ello, se analizaron cinco portales periodísticos utilizando métodos de procesamiento del lenguaje natural y ciencia de datos, como el análisis de sentimientos, el modelado de temas, el análisis de legibilidad y temporalidad. Los resultados alcanzados nos permiten presenter un panorama de la recepción de noticias y desinformación en los principals portales de noticias brasileños.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Lucas Rodrigues, Universidade Federal do Oeste do Pará

Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação pelo Instituto de Engenharia e Geociências da Universidade Federal do Oeste do Pará (UFOPA), em Santarém, PA, Brasil (2018-2023). Atualmente é membro bolsista no grupo de pesquisa do Laboratório de Computação Aplicada (LACA-UFOPA). Desde 2018 tem atuado em projetos com a linha de pesquisa em Inteligência Computacional. Mais especificamente, atua com análise de redes sociais e mineração de dados.

Ana Prado, Universidade Federal do Pará

Professora Adjunta da Faculdade de Comunicação da Universidade Federal do Pará. Bacharel em Comunicação Social - Jornalismo pela Universidade Federal do Pará, mestra em Comunicação e Cultura Contemporâneas pela Universidade Federal da Bahia e doutora em Ciências da Informação e Estudos Midiáticos pela Universidade Fernando Pessoa - Porto (Portugal). Como jornalista trabalhou durante seis anos no jornal paraense O Liberal e três anos no Beira do Rio (jornal da UFPA). Como radialista, atuou entre 2005 e 2018 na Rádio Unama FM, onde foi responsável pela implantação e gerência por quase quatro anos. Como docente na Universidade da Amazônia implantou o curso de Jornalismo, coordenou o curso de Comunicação Social por 12 anos e ministrou disciplinas na graduação e pós-graduação tais como Jornalismo Impresso, Jornalismo Digital, Metodologia de Pesquisa, Radiojornalismo, Jornalismo Especializado, Internet e Democracia. Implantou e coordena o curso de pós-graduação lato sensu "Comunicação Científica na Amazônia", no Núcleo de Altos Estudos Amazônicos, da UFPA, onde também foi responsável pelo setor de Comunicação e Difusão Cientifica do Naea/UFPA, até julho de 2018, do qual fez parte do quadro técnico concursada. Tem interesse de pesquisa nas áreas de Estudos de Teoria e História do Jornalismo, Jornalismo e Política, Internet, Crítica de Mídia, Mídias Sociais e Rádio. Na área de extensão tem interesse em projetos da área da Educação Midiática.

Fábio Manoel França Lobato, Universidade Federal do Oeste do Pará

Professor adjunto do Instituto de Engenharia e Geociências da Universidade Federal do Oeste do Pará (IEG). Pesquisador do Programa de Pós-Graduação em Propriedade Intelectual e Transferência de Tecnologia para Inovação (PROFNIT-UFOPA) e do Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Computação e Sistemas da Universidade Estadual do Maranhão (PECS-UEMA). Colabora com o Programa de Pós-Graduação em Pesquisa e Teoria do Comportamento da Universidade Federal do pará (PPGPTC-UFPA). Pertence ao quadro de pesquisadores do Social CRM Research Center (SCRC), vinculado à Universidade de Leipzig, Alemanha. Possui graduação em Engenharia da Computação (2010), mestrado (2011) e doutorado (2016) pela Universidade Federal do Pará e University of Kent (período sanduíche). Realizou pesquisas de pós-doutoramento na Universidad Del País Vasco (2018), envolvendo a geração de morfologias neuronais utilizando aprendizagem profunda. Tem experiência de pesquisa, desenvolvimento tecnológico e inovação na área de Computação, com ênfase em Sistemas de Informação, atuando principalmente nos seguintes temas: Inteligência Computacional, Análise de Redes Sociais, Gestão de Relacionamento com Clientes e Tecnologias Sociais. É representante da UFOPA junto a Sociedade Brasileira de Computação (SBC). Coordena o Grupo de Estudo e Pesquisa em Computação Aplicada (GREP.ComPA-UFOPA). É editor associado ao periódico Electronic Markets, membro do corpo editorial da Revista E-tech: Tecnologias para Competitividade Industrial e atuou como revisor em mais de 10 periódicos e conferências indexadas pelo Qualis da

Citas

AGGARWAL, Jai; RABINOVICH, Ella; STEVENSON, Suzanne. Exploration of gender differences in COVID-19 discourse on reddit. arXiv preprint arXiv:2008.05713, 2020.

ALI, Syed Mohd et al. Big data visualization: Tools and challenges. In: 2016 2nd International Conference on Contemporary Computing and Informatics (IC3I). IEEE, 2016. p. 656-660.

BAINES, Rebecca L.; REGAN DE BERE, Sam. Optimizing patient and public involvement (PPI): Identifying its “essential” and “desirable” principles using a systematic review and modified Delphi methodology. Health Expectations, v. 21, n. 1, p. 327-335, 2018.

CARVALHO, Wellington; GUIMARÃES, Ádria Silva. Desinformação, Negacionismo e Automedicação: a relação da população com as drogas “milagrosas” em meio à pandemia da COVID-19. InterAmerican Journal of Medicine and Health, v. 3, 2020.

CHEN, Yanqing; SKIENA, Steven. Building sentiment lexicons for all major languages. In: Proceedings of the 52nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers). 2014. p. 383-389.

CIRQUEIRA, Douglas et al. A literature review in preprocessing for sentiment analysis for Brazilian Portuguese social media. In: 2018 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI). IEEE, 2018. p. 746-749.

GANDIA, Rodrigo Marçal et al. Credibilidade e Confiabilidade das Redes Sociais nas Eleições. Revista Estudos Em Comunicação, v. 28, p. 201–218, 2015.

LI, Shaohua et al. Generative topic embedding: a continuous representation of documents. In: Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers). 2016. p. 666-675.

LIU, Qian et al. Health communication through news media during the early stage of the COVID-19 outbreak in China: digital topic modeling approach. Journal of medical Internet research, v. 22, n. 4, p. e19118, 2020.

NAEEM, Salman Bin; BHATTI, Rubina; KHAN, Aqsa. An exploration of how fake news is taking over social media and putting public health at risk. Health Information & Libraries Journal, v. 38, n. 2, p. 143-149, 2021.

PRANTL, David; PRANTL, Martin. Website traffic measurement and rankings: competitive intelligence tools examination. International Journal of Web Information Systems, 2018.

RAMÍREZ-GALLEGO, Sergio et al. A survey on data preprocessing for data stream mining: Current status and future directions. Neurocomputing, v. 239, p. 39-57, 2017.

RECUERO, Raquel; SOARES, Felipe. O Discurso Desinformativo sobre a Cura do COVID-19 no Twitter: Estudo de caso. E-Compós. 2021.

RODRIGUES, Lucas; JUNIOR, Ademir; LOBATO, Fabio. Notícias relacionadas a pessoas com deficiência: uma análise do conteúdo gerado pelos usuários em postagens de mídias sociais. In: Anais do XVI Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional. SBC, 2019. p. 811-822.

RODRIGUES, Lucas; JUNIOR, Antonio Jacob; LOBATO, Fábio. Análise de discursos em notícias sobre homofobia, racismo e sexismo em comentários de portais brasileiros de notícias. Anais do Computer on the Beach, v. 12, p. 467-474, 2021.

SAIF, Hassan et al. Contextual semantics for sentiment analysis of Twitter. Information Processing & Management, v. 52, n. 1, p. 5-19, 2016.

UNESCO, 2019. Jornalismo, Fake News & Desinformação. Manual para Educação e Treinamento em Jornalismo. p. 07-31. Disponível em: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000368647?fbclid=IwAR1ltj8iF00MPv69hOx4WViYAHzMUlp8VoYlT0Mepi_TYL_utbV5xIgnnEk. Acesso em: 02 de agosto de 2021.

Publicado

2022-04-21

Cómo citar

RODRIGUES, L.; PRADO, A.; LOBATO, F. M. F. Pandemia de COVID-19 en Brasil: un análisis de noticias y comentarios de usuarios. Culturas Midiáticas, [S. l.], v. 16, p. 26, 2022. DOI: 10.22478/ufpb.2763-9398.2022v16n.61265. Disponível em: https://periodicos.ufpb.br/index.php/cm/article/view/61265. Acesso em: 22 nov. 2024.