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Banca de QUALIFICAÇÃO: MARIA DA PENHA DE ANDRADE ABI HARB

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: MARIA DA PENHA DE ANDRADE ABI HARB
DATA: 18/12/2020
HORA: 09:00
LOCAL: GOOGLE MEET
TÍTULO:

UM FRAMEWORK PARA AFERIR O IMPACTO DA INFODEMIA NO COMPORTAMENTO DA POPULAÇÃO: UM ESTUDO DE CASO RELACIONADO À PANDEMIA DE COVID-19


PALAVRAS-CHAVES:

pandemia, infodemia, desinformação, comportamento, aprendizado de máquina


PÁGINAS: 50
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO:

A humanidade vem sofrendo, ao longo da sua história, com as diversas epidemias de doenças infecciosa como por exemplo, peste negra, febre amarela, cólera, hiv, entre outras. Durante esse tempo, os processo de globalização, juntamente com os avanços da medicina e tecnologia alteraram a forma como essa pandemias são vivenciadas. Com a velocidade que as informações trafegam, a internet tornou-se um importante fonte de pesquisas para usuários de todo o mundo. Atualmente, um novo coronavírus (chamad Sars-Cov-2) originado da China, provocou a maior pandemia vivenciada na era da tecnologia. No surgiment de uma doença desconhecida (ou pouco conhecida) a população realiza buscas de informação relacionada à enfermidade, tais como, sintomas, medidas de prevenção, ações governamentais. Os dados pesquisado podem gerar um padrão sobre o comportamento da população e são usados para prever e modela epidemias, tornando-se recursos poderosos para analisar a conduta de indivíduos em um país. No atu cenário, a Organização Mundial de Saúde (OMS) declarou que está lutando não apenas contra uma epidem internacional, mas também contra uma infodemia nas redes sociais e mídias de informações. Estudo mostram que pesquisas relacionadas à COVID-19 dispararam conforme a pandemia estava s desenvolvendo. No início pouca informação se conhecia sobre o vírus, o que gerava dúvidas na populaçã bem como incertezas nas informações encontradas. O rápido avanço da doença e suas consequências e enorme quantidade de informações pouco estruturadas, algumas das quais eram desinformação, expõe o usuários da rede às infinidades de fontes de informação, aumentando a probabilidade de também encontra notícias falsas e desinformação, bem como o compartilhamento das mesmas. Podendo, assim, interfer positivamente ou negativamente no avanço da pandemia. Entender este aspecto da pandemia é interessant para tornar necessária a adoção de ações oportunas e efetivas para determinar que tipos de respostas medidas de controle e prevenção devem ser requeridos por autoridades, pesquisadores. Assim, nesse cenário, esta proposta de tese apresenta um modelo usando técnicas de aprendizado de máquina para med o impacto da infodemia na população, usando como estudo de caso à pandemia de Covid-19 no Brasil.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1353026 - CARLOS RENATO LISBOA FRANCES
Interno - 2522772 - JASMINE PRISCYLA LEITE DE ARAUJO
Interno - 1769974 - MARCELINO SILVA DA SILVA
Externo à Instituição - NANDAMUDI LANKALAPALLI VIJAYKUMAR
Externo à Instituição - SOLON VENÂNCIO DE CARVALHO
Notícia cadastrada em: 16/12/2020 11:53
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