Um estudo norte-americano revela que será possível anteciparconvulsões sociais ou revoluções, através do armazenamento de notícias num computador.
O estudo baseou-se na recolha de milhares de artigos de jornaisque revelavam o sentimento de revolta na Líbia e no Egipto e apontavam para convulsões sociais, tendo neste caso assumido um carácter retrospectivo. No entanto, ao mesmo tempo que os cientistas faziam a análise retrospectiva dos dados armazenados e dos acontecimentos reais ter-se-ão apercebido que o mesmo processo poderia ser utilizado para antecipar futuros conflitos, revela a BBC.
Elaborado pelo Instituto de Informática aplicada às Ciências Sociais, da Universidade do Illinois, o estudo recorreu a uma variedade de fontes, governamentais e não - governamentais que monitorizam os media locais, bem como às versões online dos jornais e arquivos de publicações como o do New York Times, que foi analisado até às edições de 1945.
Ao todo o supercomputador Nautilus SGI compilou 100 milhões de artigos, agrupando-os de acordo com o sentimento predominante traduzido nas notícias e o local a que as mesmas se reportavam.
No caso do sentimento predominante, os artigos foram divididos entre os que representavam boas e más notícias. “Terrível”, “horrível” e “bom” foram algumas das palavras chave utilizadas na análise deste parâmetro. Já no que respeita ao local, o programa discriminou os sítios onde os acontecimentos decorreram e a localização de outros factores intervenientes na história. Tomando como referência locais específicos como o Cairo, foram criadas coordenadas passíveis de poderem ser convertidas em mapas.
A partir da análise dos vários elementos contidos nos artigos, os cientistas criaram uma rede que permitiu estabelecer 100 biliões de relações.
Através do supercomputador ,os investigadores norte-americanos elaboraram gráficos para os países que viveram a chamada “Primavera Árabe”, e em todos os casos os resultados das notícias agregadas previram o sentimento de revolta antes de este se concretizar.
fonte: Jornal i
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