Percepção da população brasileira em relação às vacinas contra a COVID-19 no X (antigo Twitter): análise de sentimentos

Autores

DOI:

https://doi.org/10.30968/jhphs.2026.171.1375

Resumo

Introdução: A vacinação contra a COVID-19 se tornou, entre 2020 e 2022, um dos principais temas de discussão nas redes sociais. Os sentimentos relacionados a esses temas podem ou não estar associados à adesão à vacinação e, consequentemente, terem impactado o contágio e a progressão da doença. Este artigo teve como objetivo analisar o sentimento dos usuários do X/Twitter em relação às vacinas contra a COVID-19 disponibilizadas pelo Ministério da Saúde do Brasil.

Métodos: Foram analisados tweets publicados durante o ano de 2021, disponibilizados pela Interface de Programação de Aplicações (API) da plataforma Twitter. A linguagem de programação Python foi utilizada para extração e processamento dos dados, e o software Power BI foi utilizado para a geração dos gráficos. Um léxico na língua portuguesa brasileira foi desenvolvido. O modelo de classificação escolhido foi o classificador de extra trees.

Resultados: Foram extraídos 2.202.571 tweets referentes às seguintes vacinas: CoronaVac (642.465); AstraZeneca (472.449); Janssen (162.056) e Pfizer (952.601). Em janeiro de 2021, foram identificados mais de 100.000 tweets relacionados à CoronaVac. Destes, 41,7% estavam relacionados a sentimentos positivos e apenas 18,5% a sentimentos negativos. Considerando o ano de 2021, a vacina da Janssen, entre as mais de 50.000 publicações analisadas, teve 40,4% de sentimentos neutros e 33,9% negativos. Em junho de 2021, foram identificadas 101.952 publicações relacionadas à vacina AstraZeneca, sendo 63,66% com sentimentos neutros. Em relação às postagens sobre a vacina da Pfizer, em 1º de maio de 2021, foram encontradas 124.058 postagens, sendo aproximadamente 54,52% associadas a sentimento neutro.

Conclusão: A maioria dos sentimentos obtidos para todas as vacinas foi neutra. No entanto, também foi possível observar que a CoronaVac, apesar da publicidade negativa, foi amplamente aceita pela população, tendo a maioria dos sentimentos expressos de forma positiva, se considerados em comparação com os dados das outras vacinas.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Referências

1. Medeiros EAS. Desafios para o enfrentamento da pandemia COVID-19 em hospitais universitários. Ver Paul Pediatr. 2020;38:e2020086. doi: 10.1590/1984-0462/2020/38/2020086

2. Almars AM, Atlam ES, Noor TH, et al. Users opinion and emotion understanding in social media regarding COVID-19 vaccine. Computing. 2022;104(6):1481-1496. doi:10.1007/s00607-022-01062-9

3. Fernandes-de-Oliveira G, Massarani L, Oliveira T, et al. A vacina no Instagram: estudo das emoções expressas no contexto brasileiro. Rev Mediterr Comun. 2023;14(2):283-298. doi:10.14198/medcom.24190

4. Jang H, Rempel E, Roth D, et al. Tracking COVID-19 discourse on Twitter in North America: Infodemiology study using topic modeling and aspect-based sentiment analysis. J Med Internet Res. 2021;23(2):e25431. doi:10.2196/25431

5. Monari ACP, Araújo KM de, Souza MR de, et el. Legitimando um populismo anticiência: análise dos argumentos de Bolsonaro sobre a vacinação contra Covid-19 no Twitter. Liinc Em Rev. 2021;17(1):e5707. doi:10.18617/liinc.v17i1.5707

6. Massarani L, Brotas A, Costa MCR, et al. Vacinas contra a COVID-19 e o combate à desinformação na cobertura da Folha de S. Paulo. Front - estud midiáticos. 2021;23(2):29-43. doi:10.4013/fem.2021.232.03

7. Bisol J. Politização da vacina é irresponsabilidade sanitária. Cad Ibero-Am Direito Sanit. 2020;9(4):192-197. doi:10.17566/ciads.v9i4.751

8. Sharma C, Whittle S, Haghighi PD, et al. Sentiment analysis of social media posts on pharmacotherapy: A scoping review. Pharmacol Res Perspect. 2020;8(5). doi:10.1002/prp2.640

9. Moreira VDS, Siqueira SW, Andrade L, Pimentel M. Análise de Sentimentos: Comparando o uso de ferramentas e a análise humana. Florianópolis: Anais do Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação; 2016.

10. Bee GR, Pinto DD, Da Silva ACCA, et al. Vacinas contra COVID-19 disponíveis no Brasil / Vaccines against COVID-19 available in Brazil. Braz J Dev. 2022;8(1):6246-6263. doi:10.34117/bjdv8n1-422

11. Mitchell JBO. Three machine learning models for the 2019 Solubility Challenge. ADMET DMPK. 2020;8(3):215-250. doi:10.5599/admet.835

12. Ferreira J, Oliveira HG, Rodrigues R. Improving NLTK for Processing Portuguese. Open Access Series in Informatics. 2019;74:18:1–18:9. doi:10.4230/OASIcs.SLATE.2019.18

13. Saleiro P, Sarmento L, Rodrigues EM, et al. Learning Word Embeddings from the Portuguese Twitter Stream: A Study of Some Practical Aspects. arXiv preprint. 2017;v(1):1-12. doi:10.48550/arXiv.1709.00947

14. Garcia K, Berton L. Topic detection and sentiment analysis in Twitter content related to COVID-19 from Brazil and the USA. Appl Soft Comput. 2021;101(107057):107057. doi:10.1016/j.asoc.2020.107057

15. de Melo T, Figueiredo CMS. Comparing news articles and tweets about COVID-19 in Brazil: Sentiment analysis and topic modeling approach. JMIR Public Health Surveill. 2021;7(2):e24585. doi:10.2196/24585

16. Liu S, Liu J. Public attitudes toward COVID-19 vaccines on English-language Twitter: A sentiment analysis. Vaccine. 2021;39(39):5499-5505. doi:10.1016/j.vaccine.2021.08.058

17. Barreto S, Moura R, Carvalho J, et al. Sentiment analysis in tweets: an assessment study from classical to modern word representation models. Data Min Knowl Discov. 2023;37(1):318-380. doi:10.1007/s10618-022-00853-0

18. Sun X, Wagner AL, Ji J, et al. A conjoint analysis of stated vaccine preferences in Shanghai, China. Vaccine. 2020;38(6):1520-1525. doi:10.1016/j.vaccine.2019.11.062

19. Wagner AL, Boulton ML, Sun X, et al. Perceptions of measles, pneumonia, and meningitis vaccines among caregivers in Shanghai, China, and the health belief model: a cross-sectional study. BMC Pediatr. 2017;17(1). doi:10.1186/s12887-017-0900-2

20. Roy DN, Biswas M, Islam E, et al. Potential factors influencing COVID-19 vaccine acceptance and hesitancy: A systematic review. PLoS One. 2022;17(3):e0265496. doi:10.1371/journal.pone.0265496

21. Carvalho EM de, Santos Junior MA do, Neves LFF, et al. Vacinas e redes sociais: o debate em torno das vacinas no Instagram e Facebook durante a pandemia de COVID-19 (2020-2021). Cad Saude Publica. 2022;38(11):e00054722. doi:10.1590/0102-311xpt054722

22. Fleury S, Fava VMD. Vacina contra Covid-19: arena da disputa federativa brasileira. Saúde em Debate. 2022;46(spe1):248-264. doi:10.1590/0103-11042022e117

23. Galhardi CP, Freire NP, Fagundes MCM, et al. Fake News and vaccine hesitancy in the COVID-19 pandemic in Brazil. Cien Saude Colet. 2022;27(5):1849-1858. doi:10.1590/1413-81232022275.24092021en

24. Jaworsky BN, Qiaoan R. The politics of blaming: The narrative battle between China and the US over COVID-19. J Chin Polit Sci. 2021;26(2):295-315. doi:10.1007/s11366-020-09690-8

25. Huangfu L, Mo Y, Zhang P, et al. COVID-19 vaccine tweets after vaccine rollout: Sentiment–based topic modeling. J Med Internet Res. 2022;24(2):e31726. doi:10.2196/31726

26. de Figueiredo A, Larson HJ. Exploratory study of the global intent to accept COVID-19 vaccinations. Commun Med (Lond). 2021;1(1):1-10. doi:10.1038/s43856-021-00027-x

27. Fleury S, Fava VMD. Vacina contra Covid-19: arena da disputa federativa brasileira. Saúde em Debate. 2022;46(spe1):248-264. doi:10.1590/0103-11042022e117

28. Milani Rodrigues S, Pestillo de Oliveira L, França Garcia L. Imunização no Brasil: reflexões histórico-social e bioética da vacinação na promoção da saúde. Rev Latinoam Bioet. 2025;25(1):57-72. doi:10.18359/rlbi.6839

Publicado

2026-05-25

Como Citar

1.
NASCIMENTO MT, SANTOS MJ, GOIS-DOS-SANTOS L, MESQUITA A, LYRA-JÚNIOR D, DE OLIVEIRA-FILHO AD. Percepção da população brasileira em relação às vacinas contra a COVID-19 no X (antigo Twitter): análise de sentimentos. J Hosp Pharm Health Serv [Internet]. 25º de maio de 2026 [citado 10º de julho de 2026];17(1):e1375. Disponível em: https://jhphs.org/sbrafh/article/view/1375

Edição

Seção

ARTIGOS ORIGINAIS