Análise de dados de conteúdos do TikTok relacionados ao Transtorno do Espectro Autista

Samuel Assis Vieira

O TikTok, com milhões de usuários em todo o mundo, emergiu como um fenômeno significativo na esfera da internet. Fundado em 2017, o aplicativo chinês agora reúne mais de um bilhão de usuários ativos diariamente em todo o mundo, com cerca de 80 milhões desses usuários situados no Brasil (Revista Exame, 2023). Este trabalho analisa o papel do TikTok como plataforma de disseminação de informações sobre o Transtorno do Espectro Autista (TEA) e examina as implicações dessa disseminação para a compreensão pública e a percepção do TEA.
O TikTok, amplamente adotado por pessoas de todas as idades, concentra discussões sobre uma variedade de tópicos relevantes para a sociedade, frequentemente trazidos à tona pelos próprios usuários da plataforma. No entanto, muitas vezes, a abordagem desses tópicos carece do cuidado técnico e validação necessários por parte dos produtores de conteúdo. Grande parte dos conteúdos consiste em opiniões e experiências pessoais de indivíduos comuns, alinhando-se com o propósito fundamental da plataforma de criar conexões interpessoais.
Dentro desse ecossistema, destacam-se as discussões sobre questões técnicas e complexas da área da saúde, incluindo o Transtorno do Espectro Autista. Observa-se a existência de uma comunidade no TikTok dedicada à disseminação de informações e experiências relacionadas ao TEA, identificada pelo uso de hashtags como #autismo, #tea, #autism, entre outras. No entanto, essa abundância de informações, frequentemente desprovidas de validação por especialistas no campo da saúde, suscita preocupações. A disseminação de informações  potencialmente imprecisas pode causar confusão entre aqueles que consomem esse conteúdo, levando a uma interpretação incorreta do TEA. Isso, por sua vez, pode fomentar a prática do autodiagnóstico com base em informações incorretas, ampliando a ilusão de compreensão profunda sobre o assunto.


2023/2 - MSI2

Orientador: Ana Paula Couto da Silva

Palavras-chave: análise de dados, nlp, tiktok, autismo

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