Resumo A pesquisa avalia se o monitoramento de mídias sociais pode ser uma ferramenta de previsão de padrões epidemiológicos. Para tanto, foram monitoradas as mídias sociais Facebook, Twitter, Instagram, Flickr, Youtube e blogs no Estado de Santa Catarina entre 24 de janeiro de 2016 e 27 de fevereiro de 2016. Os rumores sobre dengue, chikungunya, zika, Aedes aegypti e microcefalia foram relacionados ao número de casos suspeitos, confirmados ou descartados pela Vigilância Epidemiológica de Santa Catarina no mesmo período. Os resultados obtidos mostram que há forte correlação entre as variáveis e que o monitoramento pode ser usado como um modelo preditivo por profissionais da saúde e gestores públicos.

Abstract This research aims to evaluate if it’s possible to predict epidemiological patterns through data obtained from surveilling social media. For this analysis, Facebook, Twitter, Instagram, Flickr, Youtube and blogs were surveilled in Santa Catarina State, Brazil between January 24th and February 27th, 2016. Rumors about dengue, chikungunya, zika, Aedes aegypti, and microcephaly were collected and correlated to the number of suspected, confirmed, and discarded cases settled by the Vigilância Epidemiológica de Santa Catarina (Dive) in the same period. The results show that there is a strong correlation between the variables and that the surveillance of the social networks can be used as a predictive model for health professionals and public managers.

Resumo A pesquisa avalia se o monitoramento de mídias sociais pode ser uma ferramenta de previsão de padrões epidemiológicos. Para tanto, foram monitoradas as mídias sociais Facebook, Twitter, Instagram, Flickr, Youtube e blogs no Estado de Santa Catarina entre 24 de janeiro de 2016 e 27 de fevereiro de 2016. Os rumores sobre dengue, chikungunya, zika, Aedes aegypti e microcefalia foram relacionados ao número de casos suspeitos, confirmados ou descartados pela Vigilância Epidemiológica de Santa Catarina no mesmo período. Os resultados obtidos mostram que há forte correlação entre as variáveis e que o monitoramento pode ser usado como um modelo preditivo por profissionais da saúde e gestores públicos.

Abstract This research aims to evaluate if it’s possible to predict epidemiological patterns through data obtained from surveilling social media. For this analysis, Facebook, Twitter, Instagram, Flickr, Youtube and blogs were surveilled in Santa Catarina State, Brazil between January 24th and February 27th, 2016. Rumors about dengue, chikungunya, zika, Aedes aegypti, and microcephaly were collected and correlated to the number of suspected, confirmed, and discarded cases settled by the Vigilância Epidemiológica de Santa Catarina (Dive) in the same period. The results show that there is a strong correlation between the variables and that the surveillance of the social networks can be used as a predictive model for health professionals and public managers.