Análise de redes sociais como estratégia de apoio à vigilância em saúde durante a Covid-19

Autores

DOI:

https://doi.org/10.1590/s0103-4014.2020.3499.016

Palavras-chave:

Vigilância em saúde, Redes sociais, Aprendizado de máquina, Covid-19

Resumo

O grande volume de dados gerados em redes sociais é usado por empresas para monitoramento das opiniões do público sobre seus produtos e serviços. Na área da Saúde, esses dados podem conter informações também aplicáveis na vigilância, como na avaliação do impacto de políticas públicas ou na identificação de fake news. Este trabalho apresenta resultados de estudos demonstrando como a análise de dados de redes sociais pode ser utilizada nas atividades de vigilância, tendo como estudo de caso a pandemia da Covid-19. Foi utilizada uma abordagem baseada em Ciência de Dados, com extração de informações através de algoritmos de aprendizado de máquina. Os resultados indicam que essa abordagem pode revelar importantes informações para as atividades de vigilância, trazendo uma visão em tempo real de aspectos relacionados à pandemia.

Downloads

Os dados de download ainda não estão disponíveis.

Biografia do Autor

  • Fernando Xavier, Universidade de São Paulo. Escola Politécnica

    Fernando Xavier é doutorando em Engenharia de Computação pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, pesquisador do Grupo de Estudos em Saúde Planetária do Instituto de Estudos Avançados da USP. @ – fxavier@usp.br / https://orcid.org/0000-0001-5797-7339.

  • João Rodrigo W. Olenscki, Universidade de São Paulo. Escola Politécnica

    João Rodrigo W. Olenscki é aluno de graduação em Engenharia Mecatrônica pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (USP). @ – joao.olenscki@usp.br / https://orcid.org/0000-0002-9948-541X.

  • Andre Luis Acosta, Universidade de São Paulo. Faculdade de Saúde Pública

    Andre Luis Acosta é doutor em Ecologia pela Universidade de São Paulo, post-doc na Faculdade de Saúde Pública (USP), pesquisador no Centro Brasil-Reino Unido de Descoberta, Diagnóstico, Genômica e Epidemiologia de Arbovírus. Membro do Grupo de Estudos em Saúde Planetária do Instituto de Estudos Avançados da USP. @ – andreluisacosta@gmail.com / https://orcid.org/0000-0002-4244-9637.

  • Maria Anice Mureb Sallum, Universidade de São Paulo. Faculdade de Saúde Pública

    Maria Anice Mureb Sallum é doutora em Saúde Pública e professora do Departamento de Epidemiologia da Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo. Participa do projeto Centro Brasil-Reino Unido de Descoberta, Diagnóstico, Genômica e Epidemiologia de Arbovírus. Membro do Grupo de Estudos em Saúde Planetária do Instituto de Estudos Avançados da USP. @ – masallum@usp.br / http://orcid.org/0000-0002-7051-2891.

  • Antonio Mauro Saraiva, Universidade de São Paulo. Escola Politécnica

    Antonio Mauro Saraiva é doutor em Engenharia de Computação e Professor da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. Coordenador do Grupo de Estudos em Saúde Planetária do Instituto de Estudos Avançados da USP. @ – saraiva@usp.br / https://orcid.org/0000-0003-2283-1123.

Downloads

Publicado

2020-08-09

Edição

Seção

Pandemia pela Covid-19

Como Citar

Análise de redes sociais como estratégia de apoio à vigilância em saúde durante a Covid-19. (2020). Estudos Avançados, 34(99), 261-281. https://doi.org/10.1590/s0103-4014.2020.3499.016