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ORCID:  http://orcid.org/0009-0002-2001-9836
Document type: Dissertação
Access type: Acesso Aberto
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States
Title: Análise de estresse e resiliência durante a pandemia da COVID-19 a partir de dados de redes sociais
Alternate title (s): Analysis of stress and resilience during the COVID-19 pandemic using data from social media
Author: Peres, Diansley Raphael dos Santos
First Advisor: Barioni, Maria Camila Nardini
First coorientator: Paiva, Elaine Ribeiro de Faria
First member of the Committee: Nascimento, Marcelo Zanchetta do
Second member of the Committee: Silva, Nádia Félix Felipe da
Summary: A pandemia do coronavírus (SARS-CoV-2) assolou países de todo o mundo desde 2019, quando surgiu na China. Somente no Brasil, até outubro de 2023, mais de 37 milhões de casos da doença foram confirmados com aproximadamente 706 mil óbitos. Além dos diversos efeitos físicos da doença, efeitos psicológicos puderam ser verificados através do desenvolvimento de doenças como alcoolismo, depressão e desenvolvimento de estresse pós-traumático. Percebe-se que, durante a pandemia, as pessoas utilizaram as redes sociais com diferentes finalidades, de forma que identificar o conteúdo publicado pode contribuir para uma resposta adequada por parte das autoridades em contextos de emergência. Esse trabalho buscou, portanto, investigar o impacto da COVID-19 sobre o estresse percebido, resiliência e o Transtorno de Estresse Pós-Traumático (TEPT) em voluntários da Universidade Federal de Uberlândia usando dados de redes sociais online. Foram aplicados ainda questionários auto avaliativos para mensurar os aspectos psicológicos investigados na mineração. Como um dos resultados da pesquisa foi possível validar o algoritmo para detecção de estresse e relaxamento em textos, TensiStrength, adaptado para o português. As bases de dados extraídas com características dos voluntários possibilitaram correlacionar dados de formulários com o estresse e relaxamento presentes nos textos e estatísticas de publicações dos usuários nas redes sociais. Apesar do tamanho amostral insuficiente das bases de usuários, foi possível encontrar evidências de que o X é uma rede com maior presença de estresse em comparação com o Instagram. Em geral, o estresse presente no texto não foi diretamente proporcional ao estresse percebido no usuário. Foram verificadas correlações entre os fatores de resiliência do usuário e estatísticas de publicação extraídas das redes sociais.
Abstract: The coronavirus pandemic (SARS-CoV-2) has ravaged countries worldwide since 2019, when it emerged in China. In Brazil alone, by October 2023, more than 37 million disease cases had been confirmed with approximately 706 thousand deaths. In addition to the various physical effects of the COVID-19, psychological effects could be seen through the development of diseases such as alcoholism, depression and post-traumatic stress. It is clear that, during the pandemic, people used social networks for different purposes, so identifying published content can contribute to an adequate response by authorities in emergencies. This work therefore sought to investigate the impact of COVID-19 on perceived stress, resilience and Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD) in volunteers from the Federal University of Uberlândia using data from social networks. Self-evaluative questionnaires were also applied to measure the psychological aspects investigated in mining. As one of the research results, it was possible to validate the algorithm for detecting stress and relaxation in texts, TensiStrength, adapted to portuguese. The databases extracted with the volunteers' characteristics made it possible to correlate form data with the stress and relaxation present in the texts and statistics of users' publications on online social networks. Despite the insufficient sample size of the user bases, it was possible to find evidence that X is a network with a greater presence of stress compared to Instagram. In general, the stress present in the text was not directly proportional to the stress perceived in the user. Correlations were verified between users' resilience factors and publication statistics extracted from social networks.
Keywords: Estresse
Resiliência
TEPT
TensiStrength
Redes Sociais
Stress
Resilience
PTSD
Social Media
Area (s) of CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Program: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Quote: PERES, Diansley Raphael dos Santos. Análise de estresse e resiliência durante a pandemia da COVID-19 a partir de dados de redes sociais. 2023. 133 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2023.658.
Document identifier: http://doi.org/10.14393/ufu.di.2023.658
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41249
Date of defense: 24-Nov-2023
Sustainable Development Goals SDGs: ODS::ODS 3. Saúde e bem-estar - Assegurar uma vida saudável e promover o bem-estar para todos, em todas as idades.
Appears in Collections:DISSERTAÇÃO - Ciência da Computação

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