Observatório da Saúde

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1 Observatório da Saúde TICs Aplicadas em Saúde Ronan Lopes Orientador: Dárlinton Carvalho

2 1 INTRODUÇÃO Com o crescimento da adesão dos internautas às redes sociais, o volume de dados gerados pela interação dos usuários com essas plataformas tem crescido exponencialmente (Big Data). Juntamente com o crescimento desse volume de dados, cresce também o interesse por parte de pesquisadores na descoberta de conhecimentos implícitos acerca desses dados. Esse interesse impulsiona o desenvolvimento de técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina, cujas utilizações auxiliam nesse processo de descoberta de conhecimento. O objetivo deste trabalho é desenvolver uma aplicação que sirva como um repositório de informações relevantes em dados coletados sobre doenças. A fonte de coleta desses dados são as principais redes sociais e o conjunto de doenças apresentado será definido de acordo com a relevância e taxa de postagem, buscando uma quantidade signficativa de dados. A aplicação web visa fornecer visualizações e descoberta de conhecimentos não triviais acerca desses dados, como distribuição geográfica dos usuários apresentadas em um mapa, termos mais frequentes, gráficos de uso de sistemas operacionais, dentre outras visualizações mais intuitivas. Essa intuitividade visa tornar esse repositório fonte de informações tanto para pesquisadores e especialistas quanto para usuários mais leigos. 2 REFERENCIAL TEÓRICO 2.1 COLETORES DE DADOS DE REDES SOCIAIS Uma vez que a fonte de dados da aplicação desenvolvida provém das postagens dos usuários em redes sociais, faz se necessário também o desenvolvimento de métodos para coleta desses dados. As redes sociais que serão fontes de coleta (Facebook, Instagram e Twitter) possuem suas próprias Application Programming Interfaces (API s), que auxiliam os desenvolvedores na elaboração de aplicações relacionadas a essas plataformas. Logo, faz se necessário o desenvolvimento de um coletor voltado para cada uma das redes coletadas FACEBOOK Para a coleta de dados do Facebook, utilizou se a Graph API. Atualmente em sua segunda versão (v2.2), a Graph API é baseada em HTTP, e portanto, pode ser utilizada através de qualquer linguagem que suporte esse tipo de requisição. Através dessas requisições, é possível recuperar informações a respeito dos usuários, da estrutura do grafo da rede social (ligações entre usuários) e também sobre as postagens (desde que esses dados sejam públicos). A pesquisa em postagens, utilizadas pela aplicação aqui desenvolvida, é oferecida pela versão 1.0 da API, que será mantida ativa somente até a data de 30 de Abril de 2015, não sendo possível (em primeira instância) fazer pesquisas futuras nas postagens da rede. Para a pesquisa de postagens, a URL de requisição tem o seguinte formato:

3 post &access_token=token Os parâmetros da requisição consistem do termo a ser buscado (query), do alvo das buscas (postagens, type= post ) e do token de acesso da aplicação, que deve ser previamente cadastrada na plataforma de desenvolvimento do facebook ( fornecendo à aplicação a chave de acesso. Entretanto, uma vez que a versão 1.0 da API não será mantida, as aplicações registradas posteriormente já fazem as requisições à última versão, que não possui o método de busca. A resposta da requisição feita é um objeto JSON (JavaScript Object Notation), que é um modelo para armazenamento e transmissão de informações no formato texto, amplamente utilizado para troca de informações na web. As informações retornadas no caso em questão são um conjunto de postagens e meta dados, como informações do autor da postagem (bem como informações sobre este), número de curtidas, localização (se disponível), dentre outros. Além disso, esse mesmo modelo JSON contém um atributo que indica uma URL com a próxima página dos resultados da pesquisa realizada. Para coletar as informações da rede, o processo consiste então basicamente em fazer a requisição, processar as informações recuperadas (comumente armazená las para posterior utilização) e, por fim, fazer uma nova requisição, de acordo com o novo link de página obtido. É importante levar em consideração também que essas API s possuem um limite de requisições por período de tempo. Para o caso da Graph API, o código de retorno 17 da requisição Error, Code: 17, Message: User request limit reached indica o excedimento. É possível ainda que o objeto JSON retornado não contenha um link de próxima página, por ausência de mais resultados. Esses casos devem ser tratados pelo algoritmo de coleta da rede INSTAGRAM A interface de desenvolvimento de aplicações do Instagram funciona de forma semelhante à do Facebook. Após registrar a aplicação na plataforma ( o token é gerado para que o desenvolvedor possa fazer as requisições em sua aplicação. Assim como a API do Facebook, é baseada em requisições HTTP e a busca de fotos na rede pode ser feita pela requisição com o seguinte formato: rl

4 Figura 1 Guia de início da API do Instagram Para a requisição em questão, os parâmetros consistem do termo da consulta (query), da identificação da aplicação registrada (client id) e do endereço de retorno da aplicação (callback_url). Assim como a API do Facebook, a resposta da requisição feita é um objeto no modelo JSON, com um conjunto de postagens (fotos) mais recentes de acordo com o termo buscado. É retornado também no mesmo objeto o endereço para a próxima página com os resultados da requisição, seguindo o mesmo processo necessário para coleta da plataforma anterior. Também é necessário o tratamento dos códigos de erro retornados pela requisição TWITTER O Twitter possui uma API de busca (Search API) que funciona de forma semelhante às das outras plataformas. Entretanto, na aplicação aqui desenvolvida, utilizou se outra interface de programação do microblog: a Streaming API. O processo de autenticação segue da mesma forma: registrar a aplicação na plataforma de desenvolvimento do Twitter ( e obter o token de acesso para fazer as requisições. Entretanto, diferentemente das requisições de busca, o método de coleta de dados da Streaming API consiste na escuta (por parte do coletor) à espera do recebimento de objetos (tweets) que contenha os termos da consulta, passados por parâmetro. O tratamento do objeto recebido é feito através da sobrescrita do método on_data da API. Cada objeto retornado contém os atributos referentes ao tweet coletado (texto, autor, data, localização, dentre outros). A manipulação desse objeto e seus atributos se dá de acordo com a necessidade da aplicação.

5 Figura 2 Fluxo das requisições na API do Twitter A vantagem da Streaming API em relação às anteriores é uma maior simplicidade em sua implementação, devido à ausência da necessidade de tratar as paginações, uma vez que se trata de uma coleta baseada na escuta momentânea das postagens. Por outro lado, como desvantagem nessa forma de coleta, tem se que os tweets são coletados somente no momento da escuta, que consiste ainda de apenas uma parcela do conjunto de todos os tweets disponíveis para a coleta naquele momento. Logo, não é possível fazer a coleta de tweets anteriores ao momento da escuta e a ocorrência de falhas na coleta faz com que os tweets transmitidos durante aquele período sejam perdidos. Apesar dessas desvantagens, seu uso se faz necessário em aplicações em que se deseja obter informações em tempo real (como a aplicação aqui desenvolvida). 2.2 BANCO DE DADOS NÃO RELACIONAL Com o aumento da quantidade de dados gerados (principalmente devido às plataformas surgidas com a web 2.0), os bancos de dados relacionais, padrão tradicional para os SGDB s mais conhecidos, mostraram se ineficientes para a manipulação dessa grande quantidade de dados (Big Data). Afim de contornar esse problema, tornou se comum a adesão ao modelo de dados não relacional (NOSQL), principalmente por empresas que manipulam grandes quantidades de dados, como a Google, o Facebook, o Twitter, dentre outras. Um dos conceitos mais importantes presente no modelo de dados relacional refere se à normalização dos dados, que são divididos em diferentes tabelas, afim de evitar a redundância dos dados. Essa representação economiza significativamente em termos de armazenamento. No entanto, em termos de processamento, torna as consultas mais

6 demoradas, uma vez que faz se necessária a junções de tabelas. No modelo não relacional, faz se uso da repetição de dados em detrimento de consultas mais rápidas. Outra questão importante que faz o modelo não relacional mais adequado para algumas aplicações é a estrutura dos dados a serem armazenados. Os bancos de dados relacionais possuem uma estrutura bem definida, o que pode não ser desejável em algumas aplicações. No caso de postagens do Facebook, por exemplo, existem diversos atributos relacionados a uma postagem que podem (ou não) estar presentes em uma instância. Isso torna necessário uma grande quantidade de atributos na relação, que possívelmente conterão valores nulos, tendo se uma tabela muito esparsa. No modelo não relacional, a estrutura não é bem definida, permitindo se que cada objeto da coleção possua e armazene somente os atributos que tiverem valor definido. Além disso, o fato de muitos bancos de dados não relacionais armazenarem as coleções no formato JSON facilita a troca de informações do banco com a web. Para a aplicação aqui desenvolvida, por exemplo, uma vez que as postagens não possuem estrutura bem definida, a utilização do modelo não relacional se mostra mais adequada. Ademais, o armazenamento das requisições HTTP é trivial (uma vez que já estão no formato JSON). Para o objeto da API do Twitter, entretanto, faz se necessário uma conversão para o modelo.

7 3 REVISÃO DA LITERATURA Com o crescimento do uso de redes sociais pelos usuários da web, e consequentemente da geração de dados por esses usuários, cresceu também o interesse na descoberta de conhecimento em cima desse conteúdo, devido ao volume e velocidade com que esses dados são gerados. Muitos trabalhos tem voltados suas pesquisas para esse contexto, servindo de apoio na construção da metodologia da aplicação a ser implementada por este trabalho. A principal referência que originou a ideia desta aplicação foi o trabalho desenvolvido por (SANTOS et al.), que trata se de um repositório online de informações a respeito de diversos temas, como as eleições presidenciais no Brasil, o campeonato brasileiro de futebol e inclusive sobre a dengue (assunto relacionado ao foco deste trabalho). O observatório de dados desenvolvido pelos autores exibe informações relevantes a respeito de cada tema, como por exemplo os assuntos mais disseminados, links mais populares, informações geográficas dos usuários, dentre outros. A aplicação aqui desenvolvida, entretanto, busca apresentar informações de um foco específico não abordado pelos autores: além da dengue, abrange se também conteúdos disseminados a respeito das principais doenças, visando dar suporte patológico no controle de tais doenças. Além da coleta e exibição de informações, existe um processo intermediário importante na aplicação em questão, que trata da descoberta de conhecimento em cima dos dados coletados. Esse processo consiste em extrair conhecimentos que não são visivelmente triviais (como por exemplo, os usuários disseminadores de conteúdos mais influentes) através de técnicas apropriadas. O trabalho desenvolvido por (CHAVES et al.) trata se de uma aplicação web que realiza um processo semelhante ao descrito, que consiste da análise de sentimento do conteúdo propagado pelos usuários do Twitter a respeito de determinado tema. Apesar de possuir um foco muito específico, o formato da aplicação é bem próximo ao do observatório de dados, servindo como referência principalmente em termos de visualização das informações.

8 4 ARQUITETURA DA APLICAÇÃO A aplicação foi desenvolvida em uma máquina com sistema operacional Ubuntu No backend da aplicação, os coletores foram implementados utilizando a linguagem de programação Python, e para armazenagem das postagens, utilizou se o SGDB NoSQL MongoDB. Além disso, é necessário ainda um servidor web local que rode php, sendo utilizado o Apache em sua versão O front end da aplicação refere se ao usuário com navegador web que faz a requisição da página ao servidor. Figura 3 Arquitetura utilizada pela aplicação Terminado o processo de desenvolvimento, no entanto, houve um processo de migração para um servidor web online. Utilizando o serviço de hospedagem grátis do a aplicação foi hospedada no endereço a fim de disponibilizá la para uso e avaliação por parte de outros usuários. Para tal, foi necessário também a migração do SGDB não relacional MongoDB para SGDB relacional MySQL, que era o serviço disponibilizado pela hospedagem. 4.1 FUNCIONALIDADES As funcionalidades providas pelo observatório são detalhadas abaixo. Elas foram implementadas de forma a subidivirem se para cada uma das doenças observadas pela aplicação. Buscou utilizar se o máximo dos recursos contidos nos objetos disponíveis pelas requisições das API s. Ainda assim, existem informações sobre as postagens que podem vir a ser utilizadas em funcionalidades implementadas futuramente MAPA DE USUÁRIOS O twitter possui uma funcionalidade que permite ao usuário informar a localização de onde um tweet está sendo postado. Essa informação é recuperada na requisição à API da rede e armazenada no banco junto com os demais atributos do tweets. A fim de exibir essas informações geográficas de forma interpretável, utilizou se a API do Google Maps para marcar essas localizações, conforme exemplifica a figura 4.

9 Figura 4 Distribuição geográfica dos usuários do Twitter SISTEMAS MAIS UTILIZADOS Outra informação provida pelos tweets retornados pela API do Twitter refere se à fonte do tweet. Em suma, informa se o usuário postou o tweet através da aplicação web ( ou sua versão para o Android, ios, Windows Phone e demais sistemas operacionais que forneçam suporte. Para os citados, que referem se aos mais utilizados para navegação em redes sociais, fez se um levantamento da taxa de uso, a fim de se verificar os mais utilizados em cada contexto.

10 Figura 5 Sistemas mais utilizados pelos usuários do Twitter FOTOS MAIS CURTIDAS Ainda buscando fazer um levantamento de tendências e itens populares disseminados nas redes, outra funcionalidade implementada exibe as 10 fotos mais curtidas no Instagram, referentes à doença em observação. A listagem é feita em ordem decrescente em relação ao número de curtidas, e a navegação pelas fotos pode ser feita sequencialmente pelos botões de próximo anterior, ou por acesso direto ao número da foto. Figura 6 Fotos Mais Curtidas no Instagram TERMOS MAIS FREQUENTES Uma funcionalidade que é comumente utilizada em estudos científicos refere se aos termos mais frequentes de determinado assunto. Esses termos mais frequentes permitem identificar relações entre outros assuntos com o assunto estudado, dada a alta frequência do termo. Essa funcionalidade foi implementada separadamente para cada uma das redes, utilizando se os textos das postagens para fazer a contagem.

11 Figura 7 Funcionalidade de termos mais frequentes PESQUISAR TWEETS A última funcionalidade implementada dá ao usuário a possibilidade de fazer consultas à coleção de tweets presentes no banco. Nessa consulta, é possível fazer filtros pelo nome de usuário do autor, o idioma do tweet publicado e pelo texto do tweet em si. Os 10 primeiros tweets retornados pela consulta são exibidos no box à direita. Figura 8 Funcionalidade de busca de tweets

12 5 AVALIAÇÃO DA APLICAÇÃO Devido à natureza da aplicação, tornou se complexo fazer sua avaliação, devido a seu público alvo restrito. A solução encontrada foi a opção de fazer entrevistas com potenciais usuários do sistema, que consistem no caso de 6 discentes do curso de Ciência da Computação na Universidade Federal de São João del Rei. Após explorar a aplicação, o usuário respondeu a uma série de perguntas referentes sobre a aplicação e mais especificamente sobre suas funcionalidades. Além da coleta de dados pessoais, as seguintes questões foram aplicadas com o auxílio do Google Forms: Em relação ao mapa de usuários, que observações você pode fazer sobre a distribuição geográfica dos mesmos? No geral, qual o sistema operacional mais utilizado pelos usuários do twitter? Em relação às fotos mais curtidas, você consegue identificar algum padrão presente nas fotos exibidas? Para os termos mais frequentes apresentados, existe alguma correlação entre os termos de cada rede? Para cada doença, são apresentados os termos mais frequentes do Facebook, Instagram e Twitter. Verifique se os termos mais frequentes de uma doença são semelhantes ou distintos entre as redes. Você sentiu falta de algum recurso na aplicação? Qual? Quais possíveis aplicações você visualiza fazendo uso das funcionalidades do observatório? Quanto ao layout da aplicação, como você o avalia? Péssimo Ruim Regular Bom Ótimo Quanto ao cumprimento do seu propósito, como você avalia a aplicação? Péssima Ruim Regular Boa Ótima

13 Sugestões, cŕiticas ou observações adicionais Dentre as conclusões levantadas pelos entrevistados, é válido destacar: Usuários estão aglomerados nas regiões mais habitadas: sul, sudeste e nordeste. Sistemas mais utilizados: Web e Android As fotos mais curtidas referem se a campanhas, notícias e informações disseminadas majoritariamente por pessoas famosas Termos mais frequentes distintos, sendo correlatos apenas os nomes das doenças Quanto à avaliação quantitativa referente à opinião dos usuários sobre o layout e o cumprimento de seu propósito por parte da aplicação, os gráficos abaixo exibem o resultado: Gráfico 1 Avaliação do layout e do propósito da aplicação 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS O observatório da saúde faz parte de uma série de aplicações que busca fazer uso da grande quantidade de dados que vem sido gerados pela interação dos usuários com a Web. A avaliação com os usuários revelou observações e conhecimentos pertinentes com relação aos dados coletados. Em contrapartida, esse é um tipo de aplicação difícil de se manter, devido ao alto custo em termos de processamento e memória. Por fim, como trabalhos futuros, sugere se a inserção de informações sobre as doenças presentes no observatório (prevenção, diagnóstico e tratamento). Além disso, o Facebook foi pouco explorado nas funcionalidades implementadas, tendo se abertura para novas aplicações. A implementação de novas funcionalidades no observatório possibilita uma extração mais ampla de conhecimentos acerca dos dados analisados.

14 6 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS W. Santos, G. Pappa, W. Meira Jr., D. Guedes, A. Veloso, V. Almeida, A. Pereira, P. Guerra, A. Silva, F. Mourão, T. Magalhães, F. Machado, L. Cherchiglia, L. Simões, R. Batista, F. Arcanjo, G. Brunoro, N. Mariano, G. Magno, M. T. Ribeiro, L. Teixeira, A. S. Silva, B. W. Reis, and R. H. Silva. Observatório da web: Uma plataforma de monitoração, síntese e visualização de eventos massivos em tempo real. In Anais do XXXVII Seminário Integrado de Hardware e Software, SEMISH 10, pages , R. Chaves, G. Sá, R. Vieira, F. Mourão and L. Rocha. SACI: Sentiment Analysis by Collective Inspection on Social Media Content. Facebook Developers. Disponível em: < Acesso em novembro de Instagram Developer Documentation. Disponível em: < Acesso em novembro de Visão geral do OAuth. Disponível em: < BR>. Acesso em novembro de PEREIRA, Cristian. NoSQL e o conceito de banco de dados não relacional. Disponível em < conceito de banco de dados nao relacional/>. Acesso em novembro de 2014.

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