qua, 21 julho 2021 18:37

MBA em Ciência de Dados é destaque nacional com análise de 1,2 milhão de postagens sobre Covid-19 no Twitter

Artigo de equipe da Unifor  que coletou e analisou textos com evidências de estados afetivos alterados foi selecionado para evento nacional de computação

Uma geração inteira vai lembrar-se de 2020 como o ano no qual a pandemia de Covid-19 chegou ao Brasil e causou milhares de mortes. Pesquisa recente de uma equipe de docentes e egresso do MBA em Ciência de Dados da Universidade de Fortaleza foi apresentada no X Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM 2021). O estudo analisou o impacto da doença causada pelo novo coronavírus no Brasil nas postagens na rede social Twitter no período de 2 de fevereiro a 1º de maio de 2020. 

O BraSNAM 2021 integra a programação do XLI Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC 2021), que teve como tema “Inovação e Transformação Digital: Enfrentando a Complexidade e as Incertezas do Mundo Contemporâneo”. Nesta edição o evento está sendo realizado online, no período de 18 a 23 de julho. O trabalho “Covid-19 e Tweets no Brasil: coleta, tratamento e análise de textos com evidências de estados afetivos alterados em momentos impactantes” ,  dos pesquisadores Mario Maia, egresso do MBA em Ciência de Dados, Erneson Oliveira e  Luciano Gallegos, envolveu mais de 1,2 milhão de tuítes durante os primeiros meses da pandemia no Brasil.

O coordenador do MBA em Ciência de Dados, Marcus Miranda, ressalta a repercussão que pesquisas desenvolvidas por egressos e professores do curso da Pós-Unifor têm obtido.  “Os alunos do MBA em Ciência de Dados da Universidade de Fortaleza estão ganhando o mundo com trabalhos nesta área. Não é fácil estruturar um conjunto de conhecimentos para formar o cientista de dados,  visto que é uma área muito interdisciplinar, mas sem dúvida nenhuma acertamos, porque formamos os profissionais mais capacitados para atuar no mercado”, avalia. O professor ressalta ainda que a estrutura curricular do MBA é única e conta com professores do Laboratório de Ciência de Dados e Inteligência Artificial (LCDIA) da Unifor, que realizam diariamente grandes projetos na área.

Mudança de sentimentos

O artigo da equipe da Unifor foi selecionado, entre mais de 60 submissões de pesquisadores, para ser apresentada no BraSNAM 2021. O Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining reúne pesquisadores e profissionais interessados em análise de redes sociais e áreas afins.

“A coleta e o tratamento destes textos referem-se ao período de março a junho de 2020, para então analisarmos as tendências de sentimentos compartilhadas pelas pessoas, durante a epidemia de Covid-19 no Brasil”, explica o professor Luciano Gallegos, pesquisador chefe da Universidade de Fortaleza e membro do Laboratório de Inteligência Artificial e Ciência de Dados (LCDIA). Ele explica ainda que os tuítes possibilitaram que fossem encontradas evidências de mudança dos estados afetivos analisados em momentos relevantes, como o primeiro caso confirmado e a primeira morte no Brasil pelo Covid-19, “observando altas variações de sentimentos antes e a estabilização desses sentimentos imediatamente após estes momentos”.

“Ao todo, foram 86 cidades brasileiras com tweets de pessoas analisadas, e identificamos três períodos relevantes: o primeiro caso de Covid-19 e da primeira morte por Covid-19 no Brasil, observando a estabilização dos scores de sentimentos após cada um destes marcos, evidenciando uma tendência de adaptação hedônica destes usuários de Twitter”, explica um trecho do artigo. A adaptação hedônica significa a tendência observada nos humanos para regressar rapidamente a um nível relativamente estável de felicidade apesar da ocorrência de importantes acontecimentos positivos ou negativos ou de mudanças de vida.

O estudo da equipe da Unifor constatou na análise de resultados a demarcação de três períodos diferentes em um gráfico de séries temporais diárias:  até a data do primeiro caso de Covid-19 ocorrido no Brasil (26 de fevereiro de 2020), até a primeira morte por Covid-19 no Brasil (12 de março de 2020), e após a primeira morte causadas pelo novo coronavírus. Nesta série temporal de 90 dias de coleta de dados, nota-se a estabilização das pontuações de sentimentos. 

Egresso do MBA em Ciência de Dados, Mario Maia considera que o curso proporcionou uma grande imersão na comunidade acadêmica. “A abordagem dos assuntos, a excelência do corpo docente e o intercâmbio de informações entre os colegas foram instigantes ao aprendizado. No decorrer do curso, tive a oportunidade de trabalhar em um projeto de pesquisa no Laboratório de Ciência de Dados e Inteligência Artificial (LCDIA), sob a orientação do Professor Luciano Gallegos, o que rendeu este artigo”, explica. Mario espera dar continuidade ao trabalho, relacionando os dados disponíveis a outros fatores que possam influenciar os textos compartilhados no Twitter, tais como variáveis demográficas e socioeconômicas.

Metodologia 

Os textos de cada um dos 1.219.482 de tuítes selecionados foram classificados pelos pesquisadores com o auxílio de algoritmo de análise de sentimentos. Por meio da identificação, extração, quantificação de estados afetivos e informações subjetivas, a análise de sentimentos pode classificar a polaridade de um determinado texto, no qual há aspectos que podem ser classificados como positivos, negativos ou neutros. Dentre vários analisadores de sentimentos disponíveis, foram utilizados VADER e o Senticnet. Segundo os autores, a decisão se baseou no fato de ambas as ferramentas serem largamente utilizadas e validadas pela comunidade científica.

MBA em Ciência de Dados

O MBA é voltado para egressos de cursos da área de Informática e Direito, profissionais que atuam na área de Desenvolvimento de Software, assim como profissionais de outras áreas com aptidões em programação. O curso da Pós-Unifor forma profissionais qualificados para realizar projetos de desenvolvimento e administração de soluções de Big Data com tecnologias que permitam operar grandes volumes de dados processados. O especialista em Ciência de Dados e Big Data Analytics também se familiariza com os fundamentos de análise de dados, usando as linguagens R e Python. Esses novos profissionais estão aptos a atuar em um contexto no qual predomina a tomada de decisões, baseada na análise de grandes volumes de dados.