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Pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), em São Carlos, desenvolveram uma ferramenta para mineração de dados e textos para ajudar na análise da evolução da pandemia de Covid-19.

A ferramenta, que recebeu o nome de Websensors, extrai dados de textos de notícias, obtendo informações sobre acontecimentos, datas e locais relacionados à ocorrência da Covid-19, permitindo formular modelos de propagação da doença incluindo modelos preditivos já existentes, ou seja, que usem funções matemáticas aplicadas aos dados para identificar padrões e ajudar a prever ocorrências.

A ferramenta utiliza uma metodologia de mineração de eventos estruturada em cinco etapas: identificação do problema; pré-processamento; extração de padrões; pós-processamento; e uso do conhecimento

Os dados diários de propagação internacional da Covid-19 são coletados no Data Repository by Johns Hopkins CSSE, e as notícias, em mais de 100 idiomas, obtidas por meio do GDELT Project. A partir daí, são utilizados algoritmos que transformam o conteúdo em eventos georreferenciados.

Em seguida uma rede neural recebe como entrada as curvas de contágio de alguns países. Segue-se uma avaliação do modelo utilizado e, por fim, os resultados são disponibilizados. Todo o conhecimento obtido sobre a Covid-19 pode ser acessado na plataforma Websensors, ainda em fase de ajustes, mas que publica diariamente previsões da curva de contágio para os próximos sete dias no Brasil.