A humanidade adentra a década de 2020 vivenciado a mais grave crise sanitária do último século devido ao surto de um novo coronavírus. Altamente contagiosa, a doença COVID-19 se alastrou rapidamente pelo mundo, tornando-se, portanto, uma pandemia.
Tendo o isolamento social como um dos instrumentos mais efetivos para frear o avanço da COVID-19, as atividades produtivas e de interação social tiveram que ser paralisadas por tempo indeterminado, com exceção de algumas atividades que são essenciais à sobrevivência da população. Ou seja, em um curto espaço de tempo, uma parcela dos trabalhadores deixou de exercer suas atividades laborais, outros tiveram que se adaptar ao trabalho remoto e, inúmeras pessoas precisaram continuar suas atividades profissionais para que os serviços e produtos que são indispensáveis à população continuem disponíveis, como alimentos, serviços de saúde e serviços de limpeza e de segurança pública.
Todas essas mudanças refletiram na piora das condições laborais, gerando grande apreensão por parte dos brasileiros em relação a manutenção de emprego e a garantia de renda para a sobrevivência neste contexto pandêmico. Há de se ter presente que, desde 2015, o Brasil experimenta a mais profunda crise econômica do período recente. Essa crise, que vinha refletindo no avanço do desemprego, da informalidade e da subocupação da força de trabalho, fez com que o país já entrasse na pandemia em contexto de aumento da vulnerabilidade econômica, situação que tem se agudizado.
Assim, à medida que a pandemia avança o mercado de trabalho vai se deteriorando mais e, a população vai se ressentindo da perda de renda e de emprego. Investigar as percepções da população sobre os impactos socioeconômicos da pandemia é uma tarefa não-trivial, mas, em alguma medida, factível de ser empreendida por meio da coleta de informações nas redes sociais. O texto se presta a esse propósito, a saber o que as pessoas têm postado na rede social Instagram sobre os efeitos negativos da pandemia no mercado de trabalho, ou seja, no aumento da vulnerabilidade econômica.
As postagens nas redes sociais são uma rica e constantemente atualizada fonte de dados. O compartilhamento de informações já se demonstrou muito útil para o estudo das mais diferentes questões, e alguns trabalhos já revelaram que a interação nas redes sociais tem o potencial de indicar qual é a percepção da população com relação ao novo coronavírus.
Medford et al. (2020) destacaram que os dados do Twitter já foram utilizados para verificar surtos de doenças e a disseminação de informações de saúde durante epidemias virais, mas que uma análise na mudança de atividade, de conteúdo e dos sentimentos do Twitter sobre a evolução dos estágios iniciais de uma pandemia ainda não havia sido feita.
Utilizando uma amostra dos tweets em língua inglesa, entre os dias 14 e 28 de janeiro, e as hashtags – #2019nCoV, #coronavirus, #nCoV2019, #wuhancoronavirus e #wuhanvirus – para identificar os tweets relacionados ao novo surto de coronavírus, os autores identificaram um aumento dos tweets associados ao número de infectados nos estágios iniciais da disseminação de COVID-19 e de tweets com sentimentos negativos e de conteúdo racial. As principais emoções captadas foram de medo, surpresa e raiva.
Abd-Alrazaq et al. (2020) exploraram os tópicos principais relacionados à pandemia de COVID-19 postados no Twitter, entre fevereiro e março de 2020. Por meio do método de Latent Dirichlet Allocation (LDA) e da análise de sentimentos identificaram quatro temas principais das postagens, em inglês, que possuíam os termos "corona", "2019-nCov" e "COVID-19", são eles: a origem do vírus; suas fontes; seu impacto nas pessoas, países e na economia e; maneiras de reduzir o risco de infecção. Também verificaram que, na maioria dos tópicos, o sentimento foi mais positivo do que negativo, sendo mais negativo nos que abordavam as mortes causadas pelo novo coronavírus e de aumento do racismo.
Ressalta-se que em ambos os estudos os impactos econômicos que a pandemia já havia causado, ou que ainda eram esperados, foram identificados como um dos principais tópicos debatidos. O fato reforça o potencial que a análise das postagens em redes sociais tem em mostrar a percepção da população com relação ao efeito da pandemia de COVID-19 na economia e no mercado de trabalho.
Para o caso brasileiro, foi identificado um estudo cujo objetivo foi o uso de redes sociais como ferramenta complementar às atividades de vigilância em saúde. Xavier et al (2020), utilizando-se dados do Twitter de 16 de março a 16 de maio, notaram o aumento das postagens, ao longo do tempo, relacionadas à Covid-19. Os autores acompanharam postagens referente ao tratamento da doença, na qual houve predominância do termo cloroquina, e sintomas, que apresentou um claro aumento no número de postagens relativas à febre. Também foram analisadas as postagens referentes às ações adotadas na pandemia, tendo uma das medidas com maior discussão nas redes a questão do lockdown. Pelo método de análise de sentimentos os autores apontaram que predominaram opiniões sobre lockdown classificadas como neutras, tendo quantitativo semelhante as tidas como favoráveis e contrárias.
Nota-se que entre os aspectos analisados na literatura que usa redes sociais para entender a pandemia de Covid-19, não houve consideração sobre a percepção da situação econômica e, dado a relevância do tópico, o presente trabalho irá focar nesta lacuna existente, com um olhar sobre a situação do mercado de trabalho, a saber, de vulnerabilidade econômica da população. O Instagram foi a mídia escolhida por sua capacidade de influenciar a sociedade, inclusive sendo utilizada por diferentes atores, como políticos, para atingir grande contingente populacional (FERREIRA et al, 2020), o que é possível dado que é a segunda rede social mais popular no Brasil quando considerada a proporção de visitas (STATISTA, 2021)[1].
O texto encontra-se dividido em duas seções além desta introdução e das considerações finais. Na primeira seção é apresentada a fonte de dados e a metodologia utilizada. Na segunda seção tem-se a exposição e discussão dos dados coletados no Instagram por meio de hashtags (#) referentes à vulnerabilidade econômica.
Conjunto de dados. Os dados utilizados foram coletados do Instagram, que é uma das redes sociais mais utilizadas no mundo. Estima-se que, em 2018, o Instagram possuía mais de 1 bilhão de usuários ativos mensais, sendo que, em outubro de 2020, o Brasil foi o terceiro país com maior público nessa rede social (STATISTA, 2020a e 2020b).
Os principais dados coletados e analisados foram os dados textuais dos posts do Instagram no intervalo entre 01/01/2020 e 13/09/2020. A coleta de dados engloba 70 dias antes da Organização Mundial da Saúde considerar a COVID-19 como uma doença pandêmica, assim é levantado um período pré-pandemia, que serve como balizador das postagens, e o impacto inicial da mesma na sociedade, considerando mais de 6 meses de pandemia.
A coleta foi realizada por meio do software Instaloader, com script desenvolvido na linguagem Python. Ressalta-se que não foram utilizadas informações que identifiquem os usuários nessa análise e que, para preservá-los, a base de dados coletada não é disponibilizada e apenas dados agregados são expostos no presente texto.
A busca dos posts foi executada por meio de filtros por hashtags (#), que são utilizadas pelos usuários como forma de identificação do assunto da postagem. As hashtags foram escolhidas por indicarem prejuízos no mercado de trabalho relacionados, principalmente, a perda de postos de trabalho. As hashtags selecionadas foram: #demissão, #demitida, #demitido, #desempregada, #desempregado, #desemprego, #falido e #reduçãodejornada.
Os posts coletados também foram identificados como estando, ou não, "relacionados" à pandemia. Caso a postagem tivesse uma das seguintes string – "coron", "covid", "quarent", "homeoffice", "pand", "vírus" – era enquadrada como relacionada à COVID-19.
Para a análise do conteúdo dos textos das postagens foi feito um tratamento dos dados para melhor entendimento. Iniciou-se pela conversão das palavras para caixa baixa e da remoção da acentuação e de caracteres de pontuação e números. Também foram retiradas as palavras que não trazem informação sobre o assunto do texto, conhecidas como stopwords, como artigos e verbos auxiliares. Ressalta-se que as hashtags marcadas nos posts foram desconsideradas da análise, o que permite uma melhor identificação do que está sendo citado no texto, assim como as palavras acesse e link, muito utilizadas pelos usuários, porém, que não contribuem para o entendimento do conteúdo das postagens.
Estatísticas Básicas. Para obtenção de algumas estatísticas relevantes para entender melhor a base coletada, foram calculadas frequência diária de postagens que incluíam as hashtags selecionadas, para cada hashtag isoladamente, além da proporção mensal de posts relacionados à pandemia. Essa análise permite verificar se houve aumento das postagens no período de pandemia e, também, em que medida estavam relacionadas a mesma.
Análise Textual. Considerando apenas as postagens identificadas como relacionadas à pandemia, dado o objetivo de analisar a percepção dos efeitos da pandemia no mercado de trabalho, iniciou-se pela verificação das 30 palavras mais frequentes das postagens (unigrama) e a ocorrência conjunta de dois termos (bigramas), de cada hashtag isoladamente. Nas análises subsequentes não foram mais realizadas distinções por hashtag utilizada e, passou-se para a análise de tópicos (LDA).
Para analisar os principais assuntos discutidos sobre o impacto da pandemia no contexto ecônomico Brasileiro, aplicou-se o modelo LDA (Latent Dirichlet Allocation) nos dados coletados. O LDA é um modelo probabilístico generativo de um corpus – corpus é uma coleção de documentos, que, por sua vez, são definidos como uma sequência de palavras. Um modelo generativo gera aleatoriamente os dados a partir das variáveis latentes, com os termos de cada documento sendo as variáveis observadas e as distribuições de tópicos as variáveis não observáveis, com os parâmetros das distribuições de tópicos dados a priori. Nesse modelo os documentos passam a ser compreendidos como uma mistura aleatória de tópicos latentes, com cada tópico caracterizado por uma distribuição sobre palavras (BLEI; NG; JORDAN, 2003).
O LDA é utilizado para facilitar a exploração de um grande volume de dados, reduzindo os textos analisados e identificando tópicos latentes. Os tópicos são estruturados com valor semântico e são formados por grupos de palavras que, com frequência, ocorrem juntas. A análise do grupo de palavras de um tópico fornece indícios do tema/assunto que ocorre em um subconjunto de documentos (no caso, de postagens no Instagram), sendo que os documentos passam a ser entendidos como uma mistura aleatória sobre tópicos latentes (BLEI; NG; JORDAN, 2003; FALEIROS; LOPES, 2016).
A amostragem da distribuição dos tópicos é feita pela distribuição de Dirichlet e, no processo generativo, o resultado dessa amostragem é utilizado para alocar as palavras nos tópicos (FALEIROS; LOPES, 2016). A Figura 1 ilustra o processo do modelo LDA. Inicia-se com uma quantidade M de documentos (no caso, de postagens), com cada documento formado por N palavras que, quando tratadas pelo modelo geram K tópicos. Em cada tópico é possível verificar a frequência das palavras (psi) e a distribuição dos tópicos em cada documento (phi), ou seja, o quanto cada tópico representa do documento.
Além de ser necessário definir previamente o número de tópicos (K) também é preciso definir os parâmetros de concentração, denominados de α e β. O α define por quantos tópicos os documentos serão compostos e, por sua vez, o β define o número de palavras que irão compor cada tópico. Para ambos, quanto maior o seu valor, mais específica se torna a distribuição, respectivamente, de tópicos por documento e de palavras por tópico.
Figura 1 – Fluxo do modelo de LDA
Fonte: https://github.com/chdoig/pytexas2015-topic-modeling/blob/master/images/lda-3.png.
Para realizar a análise de tópicos foi utilizada a biblioteca gensim do Python. A definição do número ideal de tópicos foi feita pela execução de múltiplos modelos de LDA com diferentes números de tópicos (entre 2 e 30) e pelo cálculo da pontuação de coerência (que mede a coerência semântica das palavras dentro do tópico) e da perplexidade (verifica a precisão da probabilidade das palavras do documento de teste, conforme a distribuição de tópicos por palavras obtidas pelo modelo), ambas combinadas com a inspeção visual dos tópicos (FALEIROS; LOPES, 2016). Assim, foi escolhido o número de 3 tópicos, definidos pelas 20 palavras mais frequentes (com α = 0,9 e β = 0,3).
Limitação dos dados. A coleta de postagens no Instagram, por meio das hashtags utilizadas, possui algumas limitações. Uma delas é a impossibilidade de filtrar as postagens pelo idioma, o que é parcialmente contornado pela coleta apenas de hashtags em português, possivelmente utilizadas quando toda a postagem foi escrita na mesma língua. É preciso destacar que a língua portuguesa é o idioma oficial de nove países, o que inviabiliza a afirmação de que os posts refletem a realidade brasileira. Porém, como já citado, há grande presença de brasileiros no Instagram, o que aumenta as chances de as postagens terem sido feitas por brasileiros. A coleta por meio da hashtag também não representa todas as postagens feitas no período especificado, mas sim uma amostra das mesmas.
No período de 01 de janeiro até 13 de setembro de 2020 foram coletadas 90.787 postagens no Instagram que utilizavam as hashtags que indicavam prejuízos no mercado de trabalho, como mostra a Tabela 1, que dispõe o número de postagens, de curtidas, de comentários e a quantidade de postagens que também continham palavras relacionadas a pandemia, para cada hashtag considerada. Destaca-se que as hashtags mais utilizadas foram a #desemprego, com mais de 48 mil posts coletados no período, #desempregado, com cerca de 25,5 mil e #demissão, com 9,6 mil postagens, enquanto as de menor postagem foram #reduçãodejornada (993 postagens), #falido (576) e #demitida (175).
Observa-se que a proporção das postagens que foram definidas como relacionadas à pandemia ficou em torno dos 20%, com menor participação nos posts que utilizaram as hashtags #desempregado, #falido e #desempregada (na casa dos 10 a 20%), seguido das #demitida, demissão, desemprego e demitido (na casa dos 20 a 30%) e com maior participação naquelas que utilizaram #reduçãodejornada (51,8%).
Tabela 1 – Número de postagens relacionadas ao mercado de trabalho, de curtidas, de comentários e quantidade delas relacionadas à pandemia por hashtag
As Figuras 2 e 3 mostram, respectivamente, a frequência diária de posts coletados, para cada hashtag e a proporção dos posts que estavam relacionados com a pandemia, em cada mês considerado. Iniciando a análise das hashtags individuais pela #demissão, nota-se um aumento moderado ao longo dos meses da pandemia, com a maior proporção de posts considerados como relacionados à pandemia ocorrendo nos meses de maio (40,7%) e abril (35,5%).
Três picos nas postagens diárias são identificados e, um olhar sobre as postagens contribuiu para identificar eventos atípicos que colaboraram para aumentar as publicações. O primeiro ocorreu no dia 16 de abril e coincide com a demissão, feita pelo presidente Jair Bolsonaro, do então ministro da saúde, Henrique Mandetta. A demissão ocorreu após período de desentendimento do então ministro com o presidente, principalmente por divergências com relação ao isolamento social. O segundo e maior pico das postagens ocorreu no dia 24 de abril, data em que a imprensa divulgou que o então ministro da justiça, Sérgio Moro, pediu demissão do cargo. O último pico foi em 15 de maio, quando o Nelson Teich, que assumiu o ministério da saúde no lugar de Henrique Mandetta, saiu do cargo que não chegou a ocupar por um mês, por discordar do presidente sobre temas como isolamento e uso de cloroquina.[2]
Outras variações da hashtag demissão coletadas foram, demitida e demitido. Verificou-se que a utilização das mesmas é inferior a #demissão e que a referente ao masculino é mais utilizada do que a referente ao feminino. Enquanto foram coletados 1.410 posts com a hashtag demitido, houve apenas 175 postagens com a demitida. No geral, as postagens com #demitido também estavam mais relacionadas a pandemia, chegando, nos meses de abril e maio, a representarem mais da metade das postagens que utilizaram essa hashtag.
Identificou-se que o pico de postagens da #demitida, no dia 06 de julho, tem relação com a divulgação da notícia de que a empresa TAESA (Transmissora Aliança de Energia Elétrica S.A.) demitiu a funcionária que foi flagrada, em reportagem do programa de TV Fantástico, não cumprindo as regras de prevenção à COVID-19 e desrespeitando o fiscal em um bar no Rio de Janeiro.[3]
Já com relação às postagens com a #demitido, nota-se um leve aumento nos dois últimos meses, além do pico no dia 16 de abril, também relacionado à demissão do ministro Henrique Mandetta. Outros acontecimentos que aumentaram as postagens foram demissões de técnicos de futebol, no dia 05 de agosto, de Josualdo Ferreira (time do Santos) e, no dia 11 de setembro, de Tiago Nunes (Corinthians).[4]
Figura 2 – Frequência diária dos posts
Figura 3 – Proporção das postagens que estava relacionado à pandemia
Outras postagens consideradas foram aquelas marcadas com hashtags relacionadas a desemprego - #desemprego, #desempregada e #desempregado. Dentre elas, a mais utilizada é a desemprego (mais de 48 mil posts coletados), seguido da desempregado (26.279) e, por fim, desempregada (4.527). Considerando a frequência diária das postagens, tem-se um comportamento semelhante entre elas, iniciando com uma frequência menor que aumenta até atingir o pico em torno do mês de junho e, após, tem-se uma tendência de queda. Observa-se que a maior proporção de postagens relacionadas à pandemia foi a da #desemprego, seguida da #desempregada e, por fim, da #desempregado (Tabela 1).
Uma breve análise das postagens revelou que, com relação a #desemprego, no dia 28 de maio, que foi o de maior pico de postagens, houve destaque de tópicos relacionados à economia brasileira que comentavam sobre a divulgação dos dados do Cadastro Geral de Empregados e Desempregados (Caged), divulgados pelo Ministério da Economia no dia anterior e, também, da divulgação da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua Mensal (PNAD Contínua), que estimou uma taxa de desemprego de 12,6% no trimestre de fevereiro a abril, uma alta de 1,3 pontos percentuais em comparação com trimestre encerrado em janeiro.[5]
As postagens com a #falido foram uma das menores (706 posts coletados), ganhando apenas das com a #desempregada (175). Verifica-se um aumento das postagens com #falido conforme se aproxima do final do período. No entanto, a proporção daqueles enquadrados com relacionados à pandemia diminui consideravelmente, saindo da casa dos 30% entre março e maio, e chegando a menos de 10% de julho em diante.
Por fim, a última hashtag considerada foi a #reduçãodejornada, a mais relacionada com a pandemia, já que a redução da jornada de trabalho foi uma das medidas criada pelo governo, no dia 1º abril, como forma de enfrentamento da pandemia (Medida Provisória nº 936, de 1º de abril de 2020). Por meio dela o empregador pode reduzir a jornada de trabalho dos empregados e seus salários. Mantendo-se o salário-hora do empregado, o empregador poderia escolher entre uma redução salarial e de jornada de trabalho de 25%, 50% ou 75%. Os empregados que tiveram uma redução de jornada e salário tinham o direito ao recebimento do Benefício de Preservação do Emprego e da Renda pago pelo Ministério da Economia.
A medida provisória que permite a redução da jornada de trabalho e do salário foi prorrogada duas vezes no período considerado, uma no dia 14 de julho e outra em 25 de agosto, coincidindo com os picos de postagens da #reduçãodejornada.
De modo geral, cabe frisar que o mercado de trabalho foi se deteriorando com o avanço da pandemia, como mostra o Gráfico 1, com a taxa de desocupação saindo de por volta de 10,5%, no início de maio de 2020, para 13,7%, em meados de setembro de 2020. O movimento de postagens referentes à vulnerabilidade econômica, certamente, é influenciado pelo avanço da desocupação da população, que de maio a setembro aumentou quase 4 pontos percentuais. Ou seja, o total de desocupados no Brasil saiu em maio de 9,8 milhões para, em setembro, alcançar 13 milhões. Esse aumento, que por si só já é expressivo, não reflete plenamente a piora das condições laborais, já que devido a política de isolamento social a situação de vulnerabilidade do mercado de trabalho pode ter sido ainda pior, com muitas pessoas em condição de subocupação, ou redução de jornada de trabalho com perda salarial ou até mesmo passado a inatividade econômica.
Gráfico 1 - Evolução da taxa de desocupação do Brasil entre maio e setembro de 2020 (%)
Fonte: elaboração própria a partir dos microdados da PNAD COVID.
Já o Gráfico 2 ilustra a evolução da frequência de todas as postagens que utilizaram alguma das hashtags escolhidas e que estavam relacionadas a pandemia (escala no eixo esquerdo) e a evolução da média móvel dos casos confirmados de COVID-19 no Brasil (escala no eixo direito). Observa-se que a média móvel dos casos de COVID-19 seguiu crescendo até o mês de julho, enquanto que as postagens relacionadas à pandemia, que começaram a crescer substancialmente na metade de março, já apresentaram tendência de queda entre maio e junho.
Gráfico 2 – Casos confirmados de COVID-19 e frequência de postagens das hashtags de vulnerabilidade econômica que estavam relacionadas à pandemia
Frequência e co-ocorrência das palavras
A Tabela 2 exibe as palavras mais frequentes nas postagens, separadas por hashtag de interesse. Destaca-se que estão considerados apenas os posts relacionados à pandemia e que as hashtags marcadas nas postagens foram retiradas da análise para que o conteúdo das postagens fosse destacado. Por sua vez, a Tabela 3 traz as coocorrências de palavras mais frequentes, ou seja, duas palavras que ocorriam juntas.
Nota-se que houve uma presença maior de termos relacionados à pandemia, entre as ocorrências e coocorrências mais citadas, nas postagens que continham as seguintes hashtags: #demissão, #demitido e #desemprego. Com relação aos temas que indicam preocupação com a perda de emprego e de renda, destacam-se os termos redução de jornada, estado de calamidade, taxa de desemprego e auxílio emergencial.
Outros temas também se destacam, como os casos citados da discordância dos ministros da saúde com o presidente que resultaram na saída dos mesmos, bem presente nos termos mais frequentes das postagens que utilizaram a #demitido. Já as postagens com as # desempregada, #demitida e #desempregado apresentaram menor relação com a pandemia, destacando-se termos relacionados aos direitos trabalhistas, como demissão justa, justa causa, aviso prévio e termos que denotam a oferta de trabalho como ganhar dinheiro, negócio próprio, renda extra e dinheiro internet.
Tabela 2 – Palavras mais frequentes nas postagens no Instagram
#reduçãodejornada
1 nao voce nao nao voce voce nao reducao
2 trabalho nao saude voce nao nao voce trabalho
3 pandemia porque ser trabalho vai pessoa ser dias
4 empregado empresa trabalho pandemia fazer ser agora jornada
5 ser negocio voce pessoas curso ter vai salario
6 demissao trabalho empregado ja ter quer brasil suspensao
7 empresa maravilhas dias ser casa ja quarentena contrato
8 empregador terra pandemia pode vida dinheiro dias nao
9 contrato ja empresa sao marmitas pode tudo acordo
10 salario ser demissao sobre ja ganhar ainda ser
11 caso pessoa demitido desemprego pessoas casa todos emergencial
12 causa causa ate ate pode renda so pandemia
13 dias saude direito ter negocio fazer dia mp
14 trabalhador rio ministerio fazer clique vida casa ate
15 justa justa direitos milhoes precisa dia saude periodo
16 durante momento coronavirus dia quer tempo consulta medida
17 voce produtos caso vai fit precisa sao beneficio
18 pode pode mandetta tambem ganhar ate ate governo
19 periodo oportunidade salario crise ser trabalho boa empregado
20 sobre proprio contrato coronavirus fitness vai gente prazo
21 direito vida pode casa tudo internet menos lei
22 fgts tempo periodo emprego aprender digital estao emprego
23 coronavirus melhor empregador estao dinheiro trabalhar pagar decreto
24 saude pandemia causa ainda so so precisa provisoria
25 direitos demissao sobre renda tempo auxilio periodo empresa
26 ate ter rescisao so dia sao pessoas programa
27 empresas hoje trabalhador brasil formulanegociomilionario ainda medico renda
28 covid janeiro ministro mercado hoje pandemia contas durante
29 são tambem justa vida tambem negocio virus contratos
30 trabalhadores taesa sao todos renda saber vou empregador
Tabela 3 – Co-ocorrência das palavras mais citadas (n-grama = 2)
1 justa causa maravilhas terra justa causa mercado trabalho marmitas fitness ganhar dinheiro voce nao reducao jornada
2 contrato trabalho justa causa www.site www.site voce pode fit lucrativo auxilio emergencial receita federal contrato trabalho
3 aviso previo rio janeiro ministerio saude novo coronavirus ganhar dinheiro marketing digital alem disso suspensao contrato
4 forca maior vigilancia sanitaria contrato trabalho auxilio emergencial proprio negocio voce pode dra nise jornada trabalho
5 durante pandemia porque empresa ministro saude pode ser voce pode mudar vida ministerio saude jornada salario
6 verbas rescisorias cidadao nao aviso previo marketing digital fitness casa pode ser nao vou medida provisoria
7 pode ser engenheiro civil jair bolsonaro voce nao qualquer lugar voce nao sao contrarios emprego renda
8 novo coronavirus nao engenheiro calamidade publica ganhar dinheiro voce vai realmente quer seguro medico benefício emergencial
9 pandemia coronavirus negocio maravilhas verbas rescisorias milhoes pessoas gostou marque renda extra voce precisa salario suspensao
10 demissao justa redes sociais presidente jair quer saber marque amigos quer ganhar ainda maioria suspensao temporaria
11 pandemia covid atraves internet pandemia coronavirus marque amigos ative notificacao dinheiro internet ainda nao reducao proporcional
12 calamidade publica civil formado novo coronavirus pandemia coronavirus amigos ative você so alguma coisa trabalho salario
13 estado calamidade clientes negocio pode ser pandemia covid nao precisa so precisa apps compras proporcional jornada
14 seguro desemprego cuidar saude ate dias durante pandemia quer ter nao precisa base legal temporaria contrato
15 reducao jornada demissao justa podera ser amigos comentarios voce nao ganhar reais cancelamento contrato contratos trabalho
16 suspensao contrato formado melhor henrique mandetta renda extra curso fit nao perca cenario atual ate dias
17 medida provisoria ler post cargo ministro porcelanato liquido midias sociais celular computador consulta virtual calamidade publica
18 empregador nao mega oportunidade durante pandemia taxa desemprego marketing digital voce vai contrarios utilizacao manutenção emprego
19 durante periodo melhor voce toda equipe acesse www.maisinfluente.com.br mudar vida quer saber corona virus emergencial manutencao
20 ferias vencidas negocio proprio agradecer oportunidade muitas pessoas apenas celular azul biografia ficar atendimento governo federal
21 podera ser neste momento enfrentamento pandemia pandemia novo clique azul simples voce gostou comenta suspensao contratos
22 rescisao indireta outras pessoas grande desafio isolamento social passo passo atenção quer hotel urb programa emergencial
23 saldo salario prefeitura rio oportunidade dada voce vai vai mudar melhor funciona massa falida estado calamidade
24 jornada trabalho proprio negocio sistema saude foto reproducao acompanhe parceiros acessar azul medico nao prazo maximo
25 demitido justa verbas rescisorias brasileiros planejar nao pode clique voce entender melhor muitas pessoas durante pandemia
26 deve ser voce ja coronavirus grande sao paulo família acompanhe funciona acesse nao amadores redução salario
27 ministro saude voce tera dada ser postos trabalho acordandogigantes sejaumafiliadoonline toda semana nao facil pandemia covid
28 ferias proporcionais ajudamos outras demissao ministerio redes sociais casa qualquer acesse antes neste momento durante pandemia
29 salario proporcional altamente necessarios demitido justa governo federal formulanenegocioimobiliario milionariocomcelular antes saia pensando nisso trabalho reducao
30 pandemia novo ante crise desafio sistema sair casa ganhandomilpormes sejamilionariobrasil apostando lotofacil pis cofins maximo dias
A análise de tópicos, realizada sobre o conjunto de todas as postagens que foram consideradas como relacionadas à pandemia, resultou em três tópicos principais de temas abordados pelos usuários. O primeiro foi o mais frequente e pode ser resumido como uma preocupação do efeito da pandemia no mercado de trabalho (Tópico 1 da Figura 3). Temas como redução de jornada, suspensão de contrato, auxílio emergencial, salário e emprego foram os mais citados, indicando sua relação com as medidas adotadas pelo governo com o intuito de reduzir os impactos da pandemia de COVID-19 nos empregos.
Figura 3 - Nuvens de palavra da Análise de Tópicos das postagens relacionadas à pandemia
O segundo tópico também relaciona a pandemia com o mercado de trabalho, mas com maior conexão com o lado das empresas. Como termos frequentes tem-se crise, saúde, empresa(s) e emprego (Tópico 2 da Figura 4). Por fim, o último tópico (Tópico 3) aborda o tema de como ganhar dinheiro. As palavras mais frequentes indicam que as hashtags escolhidas também são utilizadas para atrair pessoas que possivelmente estão procurando trabalho, com isso cursos e maneiras de ganhar dinheiro em casa, por meio da internet, são promovidas.
Este estudo teve como objetivo identificar o que as pessoas postaram na rede social Instagram com relação aos efeitos da pandemia no mercado de trabalho, ou seja, verificar a percepção dos usuários frente ao aumento da vulnerabilidade econômica. Essa percepção foi captada por meio de postagens que utilizaram hashtags relacionadas a prejuízos no mercado de trabalho, como desemprego, demissão e falência.
Os resultados mostraram que, de modo geral, houve maior proporção de postagens que estavam relacionadas com a pandemia de COVID-19, dentre aquelas que utilizavam as hashtags que indicavam prejuízos no mercado de trabalho, nos meses de abril e maio, o que indica maior interação dos usuários ao tema no período mais inicial, com queda do interesse conforme os meses passavam. Alguns assuntos que parecem ter contribuído para o aumento das postagens nesses meses foram a demissão de membros do governo, como do ministério da saúde, e a divulgação de dados oficiais sobre o mercado de trabalho, que revelaram aumento do desemprego no país.
A verificação das palavras mais frequentes e a Análise de Tópicos confirmou que a preocupação com a vulnerabilidade econômica estava presente nas postagens. Dois dos três tópicos principais abordados nas postagens relacionadas à pandemia traziam assuntos relacionados ao emprego, renda, saúde e crise e também abordavam as medidas governamentais adotadas para tentar reduzir o impacto da pandemia no mercado de trabalho, como auxílio emergencial e redução de jornada de trabalho.
Também cabe mencionar o terceiro tópico, que captou um movimento de venda e promoção de cursos e ferramentas de trabalhar em casa, por meio digital. Assim, nota-se que as hashtags relacionadas a desemprego e demissão e palavras relacionadas a pandemia foram utilizadas para atrair para capacitação esse público que se encontra em situação vulnerável.
As informações extraídas da rede social Instagram sinalizam, portanto, que populações de língua portuguesa, com destaque o Brasil que tem um grande quantitativo de usuários do Instagram, estavam apreensivos com o desemprego, perda de renda e redução da jornada de trabalho e parte deles relacionavam tais questões a pandemia da COVID-19.
ABD-ALRAZAQ, A. et al. Top concerns of tweeters during the COVID-19 pandemic: infoveillance study. Journal of medical Internet Research, v. 22, n. 4, e19016, 2020.
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FALEIROS, T. DE P.; LOPES, A. DE A. Modelos probabilísticos de tópicos: desvendando o Latent Dirichlet Allocation. Universidade de São Paulo, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, USP, São Carlos, 2016.
FERREIRA, C. H. G. et al. Unveiling Community Dynamics on Instagram Political Network. In: 12th ACM Conference on Web Science. 2020. p. 231-240.
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STATISTA. Disponível em: https://www.statista.com/statistics/272014/global-social-networks-ranked-by-number-of-users/. Acessado em: 09 nov. 2020b.
STATISTA. Disponível em: https://www.statista.com/statistics/290220/market-share-of-the-most-popular-social-media-websites-in-brazil/. Acessado em: 26 jan. 2021. XAVIER, F.; OLESCKI, J. A. L. A; ACOSTA, A. L.; SALLUM, M. A.; SARAIVA, A. M. Análise de redes sociais como estratégia de apoio à vigilância em saúde durante a Covid-19. Estudos Avançados, v. 39, n.99, 2020.
[1] A mídia social mais utilizada no Brasil foi o Facebook, porém possui maiores limitações na coleta de dados.
[2] Links das notícias: https://g1.globo.com/politica/noticia/2020/04/16/mandetta-anuncia-em-rede-social-que-foi-demitido-do-ministerio-da-saude.ghtml; https://www.google.com/search?q=moro+pede+demiss%C3%A3o&oq=moro+pede+demiss%C3%A3o&aqs=chrome..69i57j69i61j69i60l4j69i65l2.2557j0j7&sourceid=chrome&ie=UTF-8; https://g1.globo.com/politica/noticia/2020/05/15/teich-deixa-o-ministerio-da-saude-antes-de-completar-um-mes-no-cargo.ghtml. Acessado em: 11 nov. 2020.
[3] Matéria sobre o ocorrido: https://noticias.uol.com.br/cotidiano/ultimas-noticias/2020/07/06/empresa-demite-funcionaria.htm. Acessado em: 11 nov. 2020.
[4] Links das notícias: https://globoesporte.globo.com/sp/santos-e-regiao/futebol/times/santos/noticia/noticias-santos-demite-jesualdo-ferreira.ghtml; https://globoesporte.globo.com/futebol/times/corinthians/noticia/noticias-corinthians-tiago-nunes-demitido.ghtml. Acessado em: 11 nov. 2020.
[5] Link de notícias relacionadas: https://www.redebrasilatual.com.br/economia/2020/05/dieese-caged-demissoes-queda-na-renda/; https://g1.globo.com/economia/noticia/2020/05/28/desemprego-sobe-para-126percent-em-abril-e-atinge-128-milhoes-diz-ibge.ghtml.