Análise de redes sociais pode avisar sobre deslocamentos em crises ^{CEFR B2}

O estudo mostra que dados digitais de redes sociais podem fornecer sinais úteis para alertas precoces sobre deslocamentos forçados, complementando fontes tradicionais quando estas são difíceis de recolher. Segundo a agência da ONU para refugiados, o número de pessoas deslocadas no mundo quase dobrou na última década, e em 2024 uma em cada 67 pessoas fugiu de suas casas. A pesquisa foi publicada em EPJ Data Science e analisou quase 2 milhões de publicações em três línguas na plataforma X.

A equipa estudou três casos: Ucrânia, Sudão e Venezuela. Concluiu que rótulos de sentimento (positivo, negativo, neutro) são mais fiáveis do que rótulos de emoção (alegria, raiva, medo) para prever quando as pessoas se deslocam, com utilidade especial para estimar timing e volume de movimentos transfronteiriços. Modelos de linguagem pré‑treinados deram o aviso precoce mais eficaz, pois identificam padrões na linguagem usando aprendizagem profunda.

Os autores notam que o método funciona melhor em contextos de conflito, como na Ucrânia, e tem desempenho inferior em crises económicas mais lentas, como a da Venezuela. Também alertam para o risco de falsos alarmes e defendem que a análise de redes sociais funcione como gatilho para investigações mais profundas, especialmente se cruzada com indicadores económicos e relatórios de campo. O estudo sugere explorar a relação entre sentimento e emoção, usar tradução automática para cobrir mais línguas e acrescentar dados de outras redes sociais.

O trabalho recebeu financiamento da National Science Foundation e do Massive Data Institute da Georgetown University. Fonte: University of Notre Dame.