Pandemia de COVID-19 no Brasil

uma análise sobre notícias e comentários de usuários

Autores

  • Lucas Darlindo Freitas Rodrigues Universidade Federal do Oeste do Pará
  • Dra. 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

Palavras-chave:

Desinformação, Mídias Sociais, COVID-19, Jornalismo online, Brasil

Resumo

Em meio à pandemia do novo coronavírus a proliferação da desinformação e notícias falsas disputa espaços de fala em ambientes virtuais com o jornalismo, sobretudo, nas mídias sociais. Tal fenômeno inclui discursos de ódio e enunciados negacionistas, que põem em xeque a investigação científica sobre as consequências da contaminação em larga escala. À luz destes fatos, este trabalho examina dois aspectos-chave desde fenômeno: qual o conteúdo produzido pelos usuários sobre notícias relacionadas à pandemia e como os internautas interagem com esse conteúdo. Para tal, cinco portais jornalísticos foram analisados utilizando-se de métodos de Processamento de Linguagem Natural e de Ciência de dados, como análise de sentimentos, modelagem de tópicos, análise de legibilidade e temporalidade. Os resultados alcançados permitem-nos apresentar um panorama da recepção das notícias e desinformação nos principais portais de notícias brasileiros.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Lucas Darlindo Freitas 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.

Dra. 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

Referências

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.

Downloads

Publicado

2022-04-21

Como Citar

RODRIGUES, L.; PRADO, A.; LOBATO, F. M. F. Pandemia de COVID-19 no Brasil: uma análise sobre notícias e comentários de usuários. Culturas Midiáticas, [S. l.], v. 16, p. 26, 2022. DOI: 10.22478/ufpb.2763-9398.2022v16n.61265. Disponível em: https://periodicos.ufpb.br/ojs/index.php/cm/article/view/61265. Acesso em: 28 mar. 2024.