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Tratamento precoce para Covid-19 - base de dados

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Dados coletados a partir da ferramenta Ltweet entre 14 e 28 de julho de 2021. Primeira rodada de coleta: tweets publicados de 01/01/2020 a 31/12/2020. Palavra-chave: azitromicina. (2.276Mb)
Dados coletados a partir da ferramenta Ltweet entre 14 e 28 de julho de 2021. Segunda rodada de coleta: tweets publicados de 01/01/2021 a 30/06/2021. Palavra-chave: azitromicina. (1.010Mb)
Dados coletados a partir da ferramenta Ltweet entre 14 e 28 de julho de 2021. Primeira rodada de coleta: tweets publicados de 01/01/2020 a 31/12/2020. Palavra-chave: cloroquina. (17.91Mb)
Dados coletados a partir da ferramenta Ltweet entre 14 e 28 de julho de 2021. Segunda rodada de coleta: tweets publicados de 01/01/2021 a 30/06/2021. Palavra-chave: cloroquina. (12.79Mb)
Dados coletados a partir da ferramenta Ltweet entre 14 e 28 de julho de 2021. Primeira rodada de coleta: tweets publicados de 01/01/2020 a 31/12/2020. Palavra-chave: hidroxicloroquina. (10.65Mb)
Dados coletados a partir da ferramenta Ltweet entre 14 e 28 de julho de 2021. Segunda rodada de coleta: tweets publicados de 01/01/2021 a 30/06/2021. Palavra-chave: hidroxicloroquina. (2.339Mb)
Dados coletados a partir da ferramenta Ltweet entre 14 e 28 de julho de 2021. Primeira rodada de coleta: tweets publicados de 01/01/2020 a 31/12/2020. Palavra-chave: ivermectina. (2.755Mb)
Dados coletados a partir da ferramenta Ltweet entre 14 e 28 de julho de 2021. Segunda rodada de coleta: tweets publicados de 01/01/2021 a 30/06/2021. Palavra-chave: ivermectina. (7.273Mb)
Dados coletados a partir da ferramenta Ltweet entre 14 e 28 de julho de 2021. Primeira rodada de coleta: tweets publicados de 01/01/2020 a 31/12/2020. Palavra-chave: #tratamentoprecoce. (1.220Mb)
Dados coletados a partir da ferramenta Ltweet entre 14 e 28 de julho de 2021. Segunda rodada de coleta: tweets publicados de 01/01/2021 a 30/06/2021. Palavra-chave: #tratamentoprecoce. (8.709Mb)
Dados coletados a partir da ferramenta Ltweet entre 14 e 28 de julho de 2021. Primeira rodada de coleta: tweets publicados de 01/01/2020 a 31/12/2020. Palavra-chave: #TratamentoPrecoceSalvaVidas. (4.286Kb)
Dados coletados a partir da ferramenta Ltweet entre 14 e 28 de julho de 2021. Segunda rodada de coleta: tweets publicados de 01/01/2021 a 30/06/2021. Palavra-chave: #TratamentoPrecoceSalvaVidas. (677.9Kb)
Date
2026-06-22
Author
Moraes, Maira Silva
Metadata
Show full item record
Subject
Twitter, Covid-19, Tratamento Precoce
xmlui.dri2xhtml.METS-1.0.item-type
Other
Abstract
Durante a pandemia causada pelo vírus SARS-CoV-2, conteúdos desinformativos geraram desconfiança e falsas esperanças na população, levando ao abandono de práticas sanitárias e comportamentais cientificamente validadas. A politização da Covid-19 abriu caminho para práticas de populismo médico e a criação de ignorância estratégia entre os indivíduos que, incentivados pela desinformação circulada nas mais diversas plataformas digitais sobre, entre outros temas, tratamentos alternativos e o uso off label de remédios (com/sem prescrição médica), ficaram mais expostos à doença. Isso resultou no aumento de internações, no agravamento dos casos pela aposta em protocolos equivocados e na morte de centenas de milhares de brasileiros. Diante desse contexto, esta tese objetiva compreender as contribuições do colonialismo de dados e das affordances do Twitter para potencializar a circulação de desinformação sobre o tratamento precoce para a Covid-19 no Brasil. Buscando ampliar a reflexão sobre a cultura, os meios de comunicação e as relações de poder, são articulados o Mapa das Mediações para Investigar as Mutações Culturais (Martín-Barbero e Rincón, 2019) e a abordagem proposta por van Dijck (2013) para análise de plataformas digitais. Metodologicamente, são adotados métodos mistos de pesquisa, combinando a Análise Documental de versões do Acordo do Usuário do Twitter; a Análise de Redes Sociais (ARS); e a Análise de Conteúdo de postagens sobre tratamento precoce publicadas entre janeiros de 2020 e junho de 2021. Os resultados indicam que a arquitetura sociotécnica da plataforma digital, seus mecanismos de potencialização algorítmica de postagens, suas configurações de governança e suas estratégias de extração e monetização de dados favoreceram a amplificação de narrativas desinformativas, especialmente aquelas associadas a atores com grande capital social. Observa-se, ainda, que tais processos se intensificam no contexto brasileiro e latino-americano, marcado por desigualdades estruturais, vulnerabilidades digitais e formas históricas de dependência que atravessam os usos e apropriações das tecnologias. Por fim, evidencia-se que a circulação de desinformação não pode ser compreendida como mero efeito colateral do uso das plataformas digitais, mas como expressão de uma lógica mais ampla de plataformização e colonialismo de dados, que reorganiza a esfera pública, condiciona as experiências comunicacionais e aprofunda assimetrias sociais, informacionais e políticas.
DOI:
Collections
  • Information & Media lab - InfoMedia [4]

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