BR512023003728-1 Um software para identificação de doenças tropicais utilizando tweets - XDoencasTweets

DEPOSITADO

Autores

  • Vladimir Alencar UEPB

Palavras-chave:

Algoritmos Bayesianos, Análise de Sentimentos, Stream de dados, Twitter, X, Doenças Tropicais

Resumo

O software foi criado com o objetivo de identificar e analisar os focos de febre amarela no Brasil por meio do Twitter. Para isso, foram verificadas as mensagens dos usuários da rede social que relataram sintomas da doença ou ainda mensagens com alguma relação ao dado pesquisado. O modelo criado teve uma taxa de precisão de 90% de acertos no dataset de treino/teste, já as correlações dos dados coletados do twitter com os dados oficiais da Secretaria de Vigilância Sanitária foram de 70%. Assim, a partir dos resultados obtidos na análise de correlação, foi possível concluir que as informações contidas na rede social do Twitter podem ser usadas como fonte de dados para análise e previsão de epidemias.

Biografia do Autor

Vladimir Alencar, UEPB

  I am a Ph.D. Professor & Data Scientist.

I have a Ph.D. in Natural Resources with an emphasis on optimization models based on linear programming (2009, UFCG, Brazil). 
I have a Master's Degree in Computer Science (1992, UFCG, Brazil).
I have two degrees:  Computer Science (1990, UFCG, Brazil) and Radiology (2017, Faculdade Mauricio de Nassau, Brazil).
​
I work as a Professor and Researcher at Universidade Estadual da Paraiba (UEPB), Campina Grande, PB,  Brazil.
​
I am a Data Scientist, Data Analyst and Data Engineering. 
I work with Big Data Analytics, SQL e NoSQL, Machine Learning, Python, C/C++, Linux, Cloud Computing,  Epidemiology,  Social Media Analysis, Deep Learning, and Artificial Intelligence.
 
​I'm the Director of a Data Analysis Laboratory (LANA), UEPB, Campina Grande, Brazil.

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Publicado

20.12.2023

Áreas do portfólio

Ciências Exatas e da Terra

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