O uso do X (Twitter) em desastres naturais: estudo de caso da enxurrada em Presidente Getúlio - SC/2020

Abstract

Este estudo adota uma abordagem qualitativa e quantitativa para analisar a atividade no Twitter antes, durante e após a enxurrada que afetou Presidente Getúlio, Santa Catarina, em dezembro de 2020. Compreendendo o período de 01/12/2020 a 31/01/2021, a pesquisa visa entender o comportamento dos usuários antes, durante e depois do desastre. A coleta de dados foi realizada manualmente no Twitter, com busca pelo nome da cidade "Presidente Getúlio", e os tweets foram categorizados e analisados quanto à persona, idioma, conteúdo e temporalidade de 1377 tweets. A análise incluiu a construção de uma nuvem de palavras para visualizar os temas dominantes nos tweets coletados. Essa abordagem abrangente proporcionou uma compreensão completa do comportamento dos usuários diante do desastre, permitindo identificar padrões, tendências e informações significativas sobre as interações na plataforma durante o período analisado. Identificou-se um aumento significativo no volume de tweets durante o evento, com destaque para a rápida mobilização da comunidade virtual. A análise temporal e visual dos eventos pós-desastre ofereceu uma compreensão abrangente da evolução da situação, ressaltando o papel crucial do Twitter na coordenação da resposta a desastres naturais.

This study takes a qualitative and quantitative approach to analyze Twitter activity before, during, and after the flood that affected Presidente Getúlio, Santa Catarina, in December 2020. Covering the period from December 1 st , 2020 to January 31st

, 2021, the research aims to understand user behavior before, during, and after the disaster. Data collection was manually conducted on Twitter, searching for the name of the city "Presidente Getúlio" and tweets were categorized and analyzed for persona, language, content, and temporality from 1377 tweets. The analysis included constructing a word cloud to visualize dominant themes in the collected tweets. This comprehensive approach provided a complete understanding of user behavior during the disaster, allowing for the identification of patterns, trends, and significant information about interactions on the platform during the analyzed period. A significant increase in tweet volume during the event was identified, highlighting the rapid mobilization of the virtual community. Temporal and visual analysis of post-disaster events provided a comprehensive understanding of the situation's evolution, underscoring Twitter's crucial role in coordinating responses to natural disasters.