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Pesquisa modela a dinâmica de espalhamento de notícias na mídia online brasileira


Terça, 06 Março 2018

Pesquisa modela a dinâmica de espalhamento de notícias na mídia online brasileira (Imagem: Google Imagens)É fato que a popularização da internet mudou a forma de comunicação das pessoas. Desde relacionamentos amorosos à exposição de produtos e serviços, o fenômeno se apresenta cada vez mais ativo. Com a divulgação de notícias não é diferente: as informações publicadas em meio digital se espalham facilmente e podem ser vistas como um processo contagioso que forma redes temporais, que representam a influência entre as matérias publicadas. Este é o ponto de vista apresentado por dois pesquisadores brasileiros em artigo científico publicado pelo periódico Social Network Analysis and Mining.

Disponível* em texto completo para usuários do Portal de Periódicos da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), o estudo teve como objetivo modelar a dinâmica em que uma notícia se espalha na mídia brasileira, com o intuito de entender quais fatores fazem com que certas notícias tenham um alcance alto na população e outras não. “Para analisar o espalhamento de notícias na mídia, escolhemos observar matérias virais sobre temas não abordados normalmente”, pontua Elisa Mussumeci, autora do trabalho.

Modelar a dinâmica de espalhamento de uma notícia utilizando modelos epidemiológicos traz um novo olhar para o estudo de propagação de informação (Ilustração: Google Imagens)A investigação incluiu o caso do atentado terrorista à revista satírica francesa Charlie Hebdo. “Trata-se de uma publicação que raramente está em evidência na mídia brasileira, mas, com o massacre, o tema se espalhou rapidamente e se tornou o principal tópico por algumas semanas”, explica Mussumeci.

A cientista indica que foram analisados somente veículos de comunicação brasileiros, como blogs e jornais que possuem RSS. “Nesse estudo não analisamos redes sociais, onde é comum encontrar ‘fake news’ (notícias falsas). O que observamos muito foi a cópia total do texto de um blog/jornal para outro”.

Segundo a pesquisadora, o fato de conseguir modelar a dinâmica de espalhamento de uma notícia utilizando modelos epidemiológicos traz um novo olhar para o estudo de propagação de informação. O algoritmo de reconstrução pode ser usado para detectar estruturas contagiosas dentro de uma ampla gama de notícias. A captura de conteúdo foi feita por meio do projeto Media Cloud – utilizado para estudar ecossistemas de mídia online. A metodologia adotada pode ser encontrada aqui.

Elisa Mussumeci desenvolveu o trabalho Reconstructing news spread networks and studying its dynamics em conjunto com o pesquisador Flávio Coelho. Ambos estão vinculados à Escola de Matemática Aplicada da Fundação Getúlio Vargas do Rio de Janeiro e utilizam a biblioteca virtual da CAPES para pesquisas. “O Portal de Periódicos da CAPES é uma referência importante para nós, embora nem todos os periódicos presentes no referencial teórico do artigo estejam disponíveis por meio dele”, registra Elisa.

Capa do periódico Social Network Analysis and Mining (Imagem: Springer Link)“O Portal é uma ferramenta muito importante para a ciência brasileira, principalmente por oferecer periódicos de acesso restrito sem custo”, complementa a autora. Ela é bolsista de mestrado da CAPES e participa de projetos de pesquisa na área de modelagem matemática, com ênfase em sistemas de recuperação de informações, processamento de linguagem natural, análise de dados e machine learning.

Para acessar o artigo científico, clique aqui ou busque a publicação Social Network Analysis and Mining no link buscar periódico do Portal. O título é multidisciplinar e atende pesquisadores e leitores interessados em computação, redes, matemática, finanças e gestão. Aceita ainda conteúdos de Ciências Sociais, Ciências da Saúde, Ciências Biológicas e Ciências Políticas.

*Verifique o conteúdo do Portal de Periódicos disponível para sua instituição

A reprodução parcial ou total de notícias é autorizada desde que seja citada a fonte: "Portal de Periódicos da CAPES"



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