36503 - ANÁLISE DE SENTIMENTOS DE TWEETS DE DOR FÍSICA OU PSICOLÓGICA NA PANDEMIA DE COVID-19
DIEGO DIOVANNY MORAES POLONIO NARDOTTO - FACULDADE DE MEDICINA, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA, BRASÍLIA, BRASIL, HERVALDO SAMPAIO CARVALHO - FACULDADE DE MEDICINA, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA, BRASÍLIA, BRASIL, FELIPE JEZINI NETTO - FACULDADE DE MEDICINA, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA, BRASÍLIA, BRASIL, MARIA EDUARDA PONTE DE AGUIAR - FACULDADE DE MEDICINA, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA, BRASÍLIA, BRASIL, MARIANA ARAÚJO LIMA ELIAS - FACULDADE DE MEDICINA, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA, BRASÍLIA, BRASIL, MARCOS HEITOR ROCHA DOS REIS DUQUE - FACULDADE DE MEDICINA, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA, BRASÍLIA, BRASIL, IÊDA MONALISA DA SILVA RIOS - HOSPITAL UNIVERSITÁRIO DE BRASÍLIA, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA - EMPRESA BRASILEIRA DE SERVIÇOS HOSPITALARES, BRASÍLIA, BRASIL, ELAINE COSTA - HOSPITAL UNIVERSITÁRIO DE BRASÍLIA, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA - EMPRESA BRASILEIRA DE SERVIÇOS HOSPITALARES, BRASÍLIA, BRASIL, CARLOS HENRIQUE REIS ESSELIN RASSI - HOSPITAL UNIVERSITÁRIO DE BRASÍLIA, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA - EMPRESA BRASILEIRA DE SERVIÇOS HOSPITALARES, BRASÍLIA, BRASIL, ALEXANDRE ANDERSON DE SOUSA MUNHOZ SOARES - HOSPITAL UNIVERSITÁRIO DE BRASÍLIA, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA - EMPRESA BRASILEIRA DE SERVIÇOS HOSPITALARES, BRASÍLIA, BRASIL, CARLOS CASTILLO-SALGADO - EPIDEMIOLOGY DEPARTMENT, JOHNS HOPKINS UNIVERSITY BLOOMBERG SCHOOL OF PUBLIC HEALTH, BALTIMORE, U.S.A.
Objetivos: Descrever por meio da análise de emoções e sentimentos de tweets o comportamento da expressão de dor física e associada a sofrimento mental na população brasileira ao longo do tempo.
Métodos: Utilizou-se a Interface de Programação de Aplicações do Twitter para minerar tweets de abril a outubro de 2020 na população brasileira que contivessem informações a respeito de dor física ou associada a sofrimento mental. Eles foram classificados por um algoritmo de análise de sentimentos e emoções, caracterizados de acordo com as categorias “positivo”, “alegria”, “surpresa”, “neutro”, “negativo”, “tristeza”, “raiva”, “medo” e “aversão". Um tweet poderia ser caracterizado dentro de mais de uma categoria. Os tweets foram tabulados, a frequência de cada uma dessas categorias em cada dia calculada, os dados foram corrigidos para as semanas epidemiológicas e normalizados. As séries temporais foram plotadas com o uso da linguagem R, dividindo-se as categorias entre as não associadas e as associadas a sentimento negativo.
Resultados: As expressões emocionais não associada e associada a sentimentos negativos apresentaram comportamento distinto ao longo do tempo. Os picos de postagens não negativas estavam associados a vales de negativas, sendo que após a 33ª semana houve um aumento vertiginoso de postagens associadas a sentimentos negativos, com estabilização até a 40ª semana.
Conclusões: A análise de sentimentos demonstrou ser uma ferramenta útil para a avaliação da reação das pessoas aos sintomas de dor física e associada a sofrimento mental ao longo do tempo, devendo ser correlacionada com outros eventos concomitantes aos observados no mesmo período.
|
