Aplicação de regressão linear múltipla para analisar a relação entre buscas por palavras-chave na internet e casos de COVID-19 no Brasil

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5585/exactaep.2022.20401

Palavras-chave:

COVID-19. Regressão linear múltipla. Ciência de dados. Google Trends.

Resumo

Esforços em diversas áreas do conhecimento científico, sobretudo na de infodemiologia, têm se dedicado a propor soluções para os problemas socioeconômicos provocados pela pandemia da SARS-CoV-2 e do isolamento social decorrente dela. O estudo de insights sobre como a COVID-19 está se disseminando em determinadas regiões é uma alternativa eficaz para lidar com este desafio. Este artigo analisa, de forma exploratória, a relação entre os dados publicamente disponíveis de índices relativos de busca por palavras-chave no Google Trends® e os dados governamentais de notificação de infectados pela doença em Minas Gerais, Rio de Janeiro e São Paulo. Em uma análise longitudinal, constata-se que as pesquisas por “Teste de COVID” e “Sintomas de COVID” são explicativas para o número de casos notificados nestas localidades. Este estudo fornece percepções iniciais para auxiliar pesquisas no uso das buscas online, relacionadas à doença, como variáveis explicativas adicionais a modelos preditivos, resguardadas suas devidas limitações

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Biografia do Autor

Letícia Alexandre Furletti, Pontificia Universidade Catolica de Minas Gerais - PUC Minas / Belo Horizonte (MG)

Graduanda em Engenharia de Produção pela Pontificia Universidade Catolica de Minas Gerais. Atua como desenvolvedora no Grupo de Engenharia de Dados (PUC-MG), onde programa em linguagem R desde 2020. Tambem atuou por 2 anos como pesquisadora e gestora de projetos no Grupo de Empreendedorismo Tecnológico e Inovação (PUC-MG).

Ítalo Lelis De Carvalho, Pontificia Universidade Catolica de Minas Gerais - PUC Minas / Belo Horizonte (MG)

Bacharelando em Engenharia de Software pela PUC-Minas. Participação em competições nacionais (OBR e CBR) e internacionais (LARC e RoboCup) de Robótica e do Grupo de Estudo de Engenharia de Dados (GED) da PUC-Minas. Possui experiência como Bolsista de Iniciação Científica na área de robótica cooperativa.

Hendrigo Batista Da Silva, Pontificia Universidade Catolica de Minas Gerais - PUC Minas / Belo Horizonte (MG)

Orientador no Grupo de Engenharia de Dados e professor no Departamento de Engenharia de Produção.

Letícia de Castro Peixoto, Pontificia Universidade Catolica de Minas Gerais - PUC Minas / Belo Horizonte (MG)

Doutora em Ciência da Informação pela UFMG, é Engenheira Química pela pela Universidade Federal de Minas Gerais, Mestre em Administração pela PUC MINAS/FDC. Cursou MBA pela University of Technology, Sidney (UTS) e Master of Engineering pela University of Technology, Sidney (UTS). Possui mais de 20 anos de experiência profissional sendo 12 deles na área de consultoria de Business Intelligence (BI), atuando na gestão de projetos e nas frentes de consultoria de processos e das ferramentas tecnológicas de BI da SAP que apóiam o processo de planejamento. Trabalhou em consultorias portuguesas (Grupo Tecnidata), americanas (Bearing Point) e indianas (Infosys) realizando projetos nas empresas: Novartis, Souza Cruz (BAT), Cosan, Camargo Corrêa, ArcelorMittal, Schincariol, Zilor, Holcim, Veracel, Cimpor, Zillo Lorenzeti, Cintra, Schincariol, Gerdau e outras. No início da carreira, trabalhou 4 anos como engenheira de projetos na AmBev. Leciona na PUC Minas desde 2009 nos departamento de Engenharia de Produção do Campus Praça da Liberdade, onde é coordenadora de pesquisa do curso e coordena projeto de Extensão de gameficação em Engenharia de Produção. Participa do Núcleo Docente Estruturante (NDE) do curso.

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Publicado

16.02.2022

Como Citar

Furletti, L. A., De Carvalho, Ítalo L., Da Silva, H. B., & Peixoto, L. de C. (2022). Aplicação de regressão linear múltipla para analisar a relação entre buscas por palavras-chave na internet e casos de COVID-19 no Brasil. Exacta, 21(4), 892–904. https://doi.org/10.5585/exactaep.2022.20401

Edição

v. 21 n. 4 (2023): out./dez.

Seção

Artigos

Licença

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