{"id":21289,"date":"2020-04-06T16:24:48","date_gmt":"2020-04-06T19:24:48","guid":{"rendered":"https:\/\/about.fb.com\/br\/?p=21289"},"modified":"2021-06-17T10:09:41","modified_gmt":"2021-06-17T13:09:41","slug":"data-for-good-novas-ferramentas-para-ajudar-pesquisadores-a-rastrear-e-combater-o-covid-19","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2020\/04\/data-for-good-novas-ferramentas-para-ajudar-pesquisadores-a-rastrear-e-combater-o-covid-19\/","title":{"rendered":"Data for Good : Novas ferramentas para ajudar pesquisadores a rastrear e combater o COVID-19"},"content":{"rendered":"<p><i><span style=\"font-weight: 400\">Por KX Jin, Head de Sa\u00fade, e Laura McGorman, do Data for Good<\/span><\/i><\/p>\n<p><strong>Atualizado em 3 de junho: <\/strong><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 300\">Estamos lan\u00e7ando hoje novas visualiza\u00e7\u00f5es e conjuntos de dados publicamente, bem como uma nova pesquisa para ajudar a combater a pandemia da COVID-19.\u00a0<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 300\"><span style=\"font-weight: 300\">Isso inclui o mapa e o painel da COVID-19, que mostra resultados internacionais de nossa pesquisa de sintomas, al\u00e9m de conjuntos de dados da amplitude de movimento, que ajudam a informar a resposta do setor p\u00fablico \u00e0 COVID-19 em todo o mundo.\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 300\"><span style=\"font-weight: 300\">Outros conjuntos de dados de mobilidade dispon\u00edveis publicamente que mostram as taxas nas quais diferentes comunidades est\u00e3o reduzindo a mobilidade ou permanecendo no mesmo local. Utilizamos dados agregados e aplicamos uma <a href=\"https:\/\/research.fb.com\/blog\/2020\/06\/protecting-privacy-in-facebook-mobility-data-during-the-covid-19-response\/\">estrutura de privacidade diferencial<\/a><\/span><span style=\"font-weight: 300\">\u00a0para proteger a privacidade das pessoas que criam e compartilham esses conjuntos de dados.\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 300\"><span style=\"font-weight: 300\">Um novo mapa mostrando os padr\u00f5es de viagem entre pa\u00edses e estados para ajudar pesquisadores e ONGs a entenderem o quanto as viagens de longa dist\u00e2ncia continuam a ter impacto na dissemina\u00e7\u00e3o da COVID-19.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 300\"><span style=\"font-weight: 300\">Novas informa\u00e7\u00f5es de parceiros que usam o mapa de preven\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as para entender melhor como a COVID-19 pode continuar se espalhando e como a pandemia est\u00e1 afetando as comunidades.\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 300\"><span style=\"font-weight: 300\">Uma nova pesquisa sobre o conhecimento, atitudes e pr\u00e1ticas das pessoas em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 COVID-19, realizada em parceria com a Iniciativa sobre Economia Digital do MIT e recomendada pelo Centro de Programas de Comunica\u00e7\u00e3o da Universidade Johns Hopkins e pela Organiza\u00e7\u00e3o Mundial de Sa\u00fade.<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 300\">Voc\u00ea pode saber mais sobre como protegemos a privacidade das pessoas em nossas ferramentas do Data for Good, <a href=\"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2020\/06\/privacidade-importa-data-for-good\/\">aqui<\/a>.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><em><strong>Atualizado em 20 de abril:<\/strong><\/em><\/p>\n<p>Hoje, o Delphi Research Center, da Universidade Carnegie Mellon, publicou os\u00a0<a href=\"https:\/\/covidcast.cmu.edu\/\">resultados iniciais<\/a>\u00a0da pesquisa de sintomas de COVID-19 feita no Facebook. Usando dados agregados da Carnegie Mellon, o Facebook produziu seu primeiro relat\u00f3rio e\u00a0<a href=\"https:\/\/dataforgood.fb.com\/covid-symptoms-map\/\">novos mapas interativos<\/a>, que planejamos atualizar diariamente enquanto a pandemia durar. Mark Zuckerberg escreveu um artigo publicado pela\u00a0<a href=\"https:\/\/www1.folha.uol.com.br\/mercado\/2020\/04\/como-dados-sobre-sintomas-podem-ajudar-a-uma-reabertura-segura-dos-paises.shtml?utm_source=folha&amp;utm_medium=site&amp;utm_campaign=topicos\">Folha de S. Paulo<\/a>\u00a0sobre como pesquisas desse tipo podem ser uma importante ferramenta na luta contra o COVID-19 e anunciou que estamos trabalhando com a faculdade da Universidade de Maryland para expandir o programa globalmente.<\/p>\n<p><em style=\"font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen-Sans, Ubuntu, Cantarell, 'Helvetica Neue', sans-serif\"><strong>Texto publicado em 6 de abril:<\/strong><\/em><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">O achatamento da curva mundial do COVID-19 \u00e9 um desafio que depende de todos n\u00f3s. \u00c0 medida que as pessoas praticam o distanciamento social para proteger suas comunidades, e que profissionais de sa\u00fade salvam vidas na linha de frente, hospitais trabalham para obter os recursos apropriados, e sistemas p\u00fablicos de sa\u00fade buscam implementar diretrizes adequadas. Para fazer isso, eles precisam de informa\u00e7\u00f5es para entender se as medidas preventivas est\u00e3o funcionando e para onde a doen\u00e7a poder\u00e1 se espalhar.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Como parte do nosso programa <\/span><a href=\"https:\/\/dataforgood.fb.com\/\"><span style=\"font-weight: 400\">Data for Good<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">, oferecemos mapas sobre o movimento populacional, que pesquisadores e organiza\u00e7\u00f5es sem fins lucrativos j\u00e1 est\u00e3o usando para entender a crise do coronav\u00edrus, usando dados agregados para proteger a privacidade das pessoas. Ouvimos deles o qu\u00e3o valiosa essa informa\u00e7\u00e3o pode ser na resposta ao COVID-19, e hoje estamos anunciando novas ferramentas para ajudar neste trabalho:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Tr\u00eas novos tipos de Mapas de Preven\u00e7\u00e3o de Doen\u00e7as para ajudar a informar os esfor\u00e7os de previs\u00e3o de doen\u00e7as e as orienta\u00e7\u00f5es para medidas preventivas<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Um aviso no Facebook incentivando as pessoas nos EUA a participar de uma pesquisa volunt\u00e1ria do Centro de Pesquisa Delphi da Universidade Carnegie Mellon, projetada para ajudar os pesquisadores de sa\u00fade a identificar pontos cr\u00edticos do COVID-19 com mais anteced\u00eancia. \u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Fornecendo novas ferramentas para preven\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as\u00a0\u00a0<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Os <\/span><a href=\"https:\/\/dataforgood.fb.com\/tools\/disease-prevention-maps\/\"><span style=\"font-weight: 400\">Mapas de Preven\u00e7\u00e3o de Doen\u00e7as<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> s\u00e3o conjuntos agregados de informa\u00e7\u00f5es que os pesquisadores em sa\u00fade podem usar para entender melhor como din\u00e2micas populacionais influenciam a propaga\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as. Pesquisadores e especialistas em sa\u00fade de todo o mundo t\u00eam <\/span><a href=\"https:\/\/science.sciencemag.org\/content\/early\/2020\/03\/20\/science.abb8021\"><span style=\"font-weight: 400\">defendido<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> mais acesso a essas informa\u00e7\u00f5es para responderem \u00e0 pandemia. Por isso, hoje estamos compartilhando tr\u00eas novas ferramentas:<\/span><\/p>\n<p><b>Mapas de Co-localiza\u00e7\u00e3o,<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> que revelam a probabilidade de que pessoas em uma \u00e1rea entrem em contato com pessoas em outra, ajudando a indicar onde os casos de COVID-19 podem aparecer a seguir.<\/span><\/p>\n<p><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-large wp-image-21290\" src=\"https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/Mapas-de-Co-localiza\u00e7\u00e3o.jpg?w=890&#038;resize=890%2C668\" alt=\"\" width=\"890\" height=\"668\" srcset=\"https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/Mapas-de-Co-localiza\u00e7\u00e3o.jpg?w=4096 4096w, https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/Mapas-de-Co-localiza\u00e7\u00e3o.jpg?w=533 533w, 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src=\"https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/Tend\u00eancias-de-raio-de-movimento.jpg?w=890&#038;resize=890%2C801\" alt=\"\" width=\"890\" height=\"801\" srcset=\"https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/Tend\u00eancias-de-raio-de-movimento.jpg?w=4096 4096w, https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/Tend\u00eancias-de-raio-de-movimento.jpg?w=444 444w, https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/Tend\u00eancias-de-raio-de-movimento.jpg?w=300 300w, https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/Tend\u00eancias-de-raio-de-movimento.jpg?w=768 768w, https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/Tend\u00eancias-de-raio-de-movimento.jpg?w=1024 1024w, https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/Tend\u00eancias-de-raio-de-movimento.jpg?w=1536 1536w, 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entre pessoas atrav\u00e9s de estados e pa\u00edses, o que pode ajudar os epidemiologistas a prever a probabilidade de propaga\u00e7\u00e3o da doen\u00e7a, bem como onde as \u00e1reas mais atingidas pelo COVID-19 podem buscar apoio.<\/span><\/p>\n<p><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-large wp-image-21292\" src=\"https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/\u00cdndice-de-conex\u00e3o-social-Brazil-SP.jpg?w=890&#038;resize=890%2C668\" alt=\"\" width=\"890\" height=\"668\" srcset=\"https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/\u00cdndice-de-conex\u00e3o-social-Brazil-SP.jpg?w=4096 4096w, https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/\u00cdndice-de-conex\u00e3o-social-Brazil-SP.jpg?w=533 533w, https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/\u00cdndice-de-conex\u00e3o-social-Brazil-SP.jpg?w=300 300w, 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Por exemplo, nossos conjuntos de dados podem mostrar informa\u00e7\u00f5es a n\u00edvel municipal, mas n\u00e3o nos padr\u00f5es de indiv\u00edduos. Voc\u00ea pode ler mais sobre nossa abordagem para proteger a privacidade das pessoas no<\/span><a href=\"https:\/\/dataforgood.fb.com\/approach\/\"><span style=\"font-weight: 400\"> site do <\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">Data for Good<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\">.<\/span><\/a><\/p>\n<blockquote><p><i><span style=\"font-weight: 400\">&#8220;H\u00e1 demoras inerentes ao COVID-19 que desafiam o ritmo em que procuramos avaliar o impacto das pol\u00edticas em dire\u00e7\u00e3o a um resultado. Os dados de mobilidade do programa Data for Good do Facebook fornecem uma visualiza\u00e7\u00e3o quase em tempo real de importantes correlatos da transmiss\u00e3o de doen\u00e7as. Esses dados, combinados com outras fontes, nos permitem criar modelos melhores para informar as decis\u00f5es de sa\u00fade p\u00fablica&#8221;.\u00a0<\/span><\/i><\/p>\n<p><i><span style=\"font-weight: 400\">&#8211; Daniel Klein, Ph.D., Institute for Disease Modeling<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400\">.<\/span><\/p><\/blockquote>\n<p><b>Lan\u00e7ando um question\u00e1rio para pesquisadores em sa\u00fade rastrearem o COVID-19<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Come\u00e7ando hoje, nos EUA, algumas pessoas ver\u00e3o no topo do Feed de Not\u00edcias um link para um question\u00e1rio volunt\u00e1rio e fora do Facebook, para ajudar pesquisadores da \u00e1rea da sa\u00fade a monitorar e prever melhor a dissemina\u00e7\u00e3o do COVID-19. A pesquisa \u2014 dirigida pelo Centro de Pesquisa Delphi da Universidade Carnegie Mellon (CMU) \u2014 ser\u00e1 usada para gerar novas informa\u00e7\u00f5es sobre como responder \u00e0 crise, incluindo mapas de calor dos sintomas relatados. Essas informa\u00e7\u00f5es tamb\u00e9m podem ajudar os sistemas de sa\u00fade a planejar onde recursos s\u00e3o necess\u00e1rios e potencialmente quando, onde e como reabrir partes da sociedade. Se os resultados forem \u00fateis, poderemos disponibilizar pesquisas semelhantes em outras partes do mundo.<\/span><\/p>\n<p><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-21293 size-thumbnail\" src=\"https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/Smartphone.png?w=400&#038;resize=400%2C400\" alt=\"\" width=\"400\" height=\"400\" srcset=\"https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/Smartphone.png?w=2160 2160w, https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/Smartphone.png?w=400 400w, https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/Smartphone.png?w=300 300w, https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/Smartphone.png?w=768 768w, https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/Smartphone.png?w=1024 1024w, https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/Smartphone.png?w=1536 1536w, https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/Smartphone.png?w=2048 2048w, https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/Smartphone.png?w=220 220w, https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/Smartphone.png?w=1080 1080w, https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/Smartphone.png?w=600 600w, https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2020\/04\/Smartphone.png?w=1920 1920w\" sizes=\"auto, (max-width: 400px) 100vw, 400px\" \/><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">O Centro de Pesquisa Delphi da CMU n\u00e3o compartilhar\u00e1 respostas individuais de pesquisas com o Facebook, e o Facebook n\u00e3o compartilhar\u00e1 informa\u00e7\u00f5es sobre as pessoas com os pesquisadores. Para ajud\u00e1-los a mensurar os resultados enquanto protegemos a privacidade das pessoas, compartilharemos um n\u00famero de ID aleat\u00f3rio que a CMU nos devolver\u00e1 quando algu\u00e9m responder ao question\u00e1rio. Ent\u00e3o iremos compartilhar uma estat\u00edstica \u00fanica, conhecida como valor de pondera\u00e7\u00e3o, que n\u00e3o identifica a pessoa, mas que ajuda a corrigir qualquer vi\u00e9s da amostra.<\/span><\/p>\n<p><b>Construindo uma rede global de parceiros de pesquisa\u00a0\u00a0<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Desde o in\u00edcio da pandemia do COVID-19, firmamos parcerias com dezenas de parceiros confi\u00e1veis que podem usar informa\u00e7\u00f5es do Mapa de Preven\u00e7\u00e3o de Doen\u00e7as para combater a propaga\u00e7\u00e3o da doen\u00e7a. Entre estes parceiros est\u00e3o universidades como a Harvard School of Public Health nos EUA, a National TsingHua University em Taiwan e a University of Pavia na It\u00e1lia, al\u00e9m de organiza\u00e7\u00f5es sem fins lucrativos e institui\u00e7\u00f5es como Direct Relief, a Bill &amp; Melinda Gates Foundation e o Banco Mundial. Esses parceiros estabeleceram a <\/span><a href=\"https:\/\/www.covid19mobility.org\/\"><span style=\"font-weight: 400\">rede de dados de mobilidade do COVID-19<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">, uma coaliz\u00e3o global para fornecer informa\u00e7\u00f5es em tempo real retiradas dos conjuntos de dados do Facebook. Essa rede j\u00e1 est\u00e1 apoiando ativamente a resposta ao redor do mundo.<\/span><\/p>\n<blockquote><p><span style=\"font-weight: 400\">\u00a0<\/span><i><span style=\"font-weight: 400\">&#8220;Medir o impacto das pol\u00edticas de distanciamento social \u00e9 absolutamente fundamental neste est\u00e1gio, e dados agregados desse tipo fornecem informa\u00e7\u00f5es que protegem a privacidade individual, mas tamb\u00e9m s\u00e3o acion\u00e1veis para que formuladores de pol\u00edticas p\u00fablicas e pesquisadores construam modelos preditivos&#8221;.<\/span><\/i><\/p>\n<p><i><span style=\"font-weight: 400\">&#8211; Caroline Buckee, Diretora Associada do Centro de Din\u00e2mica de Doen\u00e7as Transmiss\u00edveis da Harvard TH Chan School of Public Health<\/span><\/i><\/p><\/blockquote>\n<p><b>Protegendo a privacidade\u00a0\u00a0<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">O Facebook e o setor de tecnologia em geral podem \u2014 e devem \u2014 continuar a encontrar maneiras inovadoras de ajudar especialistas e autoridades a responder a essa crise, sem comprometer a privacidade das pessoas. Nossas ferramentas de Data for Good s\u00e3o desenhadas para proteger a informa\u00e7\u00e3o das pessoas, e n\u00f3s temos <\/span><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/safety\/groups\/law\/guidelines\"><span style=\"font-weight: 400\">pol\u00edticas claras <\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\">sobre como respondemos a pedidos de governos por informa\u00e7\u00f5es. Vamos continuar a ser transparentes sobre nossa abordagem, e vamos continuar consultando formuladores de pol\u00edticas p\u00fablicas, reguladores, e outros especialistas em privacidade sobre as nossas pr\u00e1ticas.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Por KX Jin, Head de Sa\u00fade, e Laura McGorman, do Data for Good Atualizado em 3 de junho: Estamos lan\u00e7ando hoje novas visualiza\u00e7\u00f5es e conjuntos de dados publicamente, bem como uma nova pesquisa para ajudar a combater a pandemia da COVID-19.\u00a0 Isso inclui o mapa e o painel da COVID-19, que mostra resultados internacionais de nossa pesquisa de sintomas, al\u00e9m de conjuntos de dados da amplitude de movimento, que ajudam a informar a resposta do setor p\u00fablico \u00e0 COVID-19 em todo o mundo.\u00a0 Outros conjuntos de dados de mobilidade dispon\u00edveis publicamente que mostram as taxas nas quais diferentes comunidades est\u00e3o reduzindo a mobilidade ou permanecendo no mesmo local. Utilizamos dados agregados e aplicamos uma estrutura de privacidade diferencial\u00a0para proteger a privacidade das pessoas que criam e compartilham esses conjuntos de dados.\u00a0 Um novo mapa mostrando os padr\u00f5es de viagem entre pa\u00edses e estados para ajudar pesquisadores e ONGs a entenderem o quanto as viagens de longa dist\u00e2ncia continuam a ter impacto na dissemina\u00e7\u00e3o da COVID-19. Novas informa\u00e7\u00f5es de parceiros que usam o mapa de preven\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as para entender melhor como a COVID-19 pode continuar se espalhando e como a pandemia est\u00e1 afetando as comunidades.\u00a0 Uma nova pesquisa sobre o conhecimento, atitudes e pr\u00e1ticas das pessoas em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 COVID-19, realizada em parceria com a Iniciativa sobre Economia Digital do MIT e recomendada pelo Centro de Programas de Comunica\u00e7\u00e3o da Universidade Johns Hopkins e pela Organiza\u00e7\u00e3o Mundial de Sa\u00fade. Voc\u00ea pode saber mais sobre como protegemos a privacidade das pessoas em nossas ferramentas do Data for Good, aqui. Atualizado em 20 de abril: Hoje, o Delphi Research Center, da Universidade Carnegie Mellon, publicou os\u00a0resultados iniciais\u00a0da pesquisa de sintomas de COVID-19 feita no Facebook. Usando dados agregados da Carnegie Mellon, o Facebook produziu seu primeiro relat\u00f3rio e\u00a0novos mapas interativos, que planejamos atualizar diariamente enquanto a pandemia durar. Mark Zuckerberg escreveu um artigo publicado pela\u00a0Folha de S. Paulo\u00a0sobre como pesquisas desse tipo podem ser uma importante ferramenta na luta contra o COVID-19 e anunciou que estamos trabalhando com a faculdade da Universidade de Maryland para expandir o programa globalmente. Texto publicado em 6 de abril: O achatamento da curva mundial do COVID-19 \u00e9 um desafio que depende de todos n\u00f3s. \u00c0 medida que as pessoas praticam o distanciamento social para proteger suas comunidades, e que profissionais de sa\u00fade salvam vidas na linha de frente, hospitais trabalham para obter os recursos apropriados, e sistemas p\u00fablicos de sa\u00fade buscam implementar diretrizes adequadas. Para fazer isso, eles precisam de informa\u00e7\u00f5es para entender se as medidas preventivas est\u00e3o funcionando e para onde a doen\u00e7a poder\u00e1 se espalhar. Como parte do nosso programa Data for Good, oferecemos mapas sobre o movimento populacional, que pesquisadores e organiza\u00e7\u00f5es sem fins lucrativos j\u00e1 est\u00e3o usando para entender a crise do coronav\u00edrus, usando dados agregados para proteger a privacidade das pessoas. Ouvimos deles o qu\u00e3o valiosa essa informa\u00e7\u00e3o pode ser na resposta ao COVID-19, e hoje estamos anunciando novas ferramentas para ajudar neste trabalho: Tr\u00eas novos tipos de Mapas de Preven\u00e7\u00e3o de Doen\u00e7as para ajudar a informar os esfor\u00e7os de previs\u00e3o de doen\u00e7as e as orienta\u00e7\u00f5es para medidas preventivas Um aviso no Facebook incentivando as pessoas nos EUA a participar de uma pesquisa volunt\u00e1ria do Centro de Pesquisa Delphi da Universidade Carnegie Mellon, projetada para ajudar os pesquisadores de sa\u00fade a identificar pontos cr\u00edticos do COVID-19 com mais anteced\u00eancia. \u00a0 Fornecendo novas ferramentas para preven\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as\u00a0\u00a0 Os Mapas de Preven\u00e7\u00e3o de Doen\u00e7as s\u00e3o conjuntos agregados de informa\u00e7\u00f5es que os pesquisadores em sa\u00fade podem usar para entender melhor como din\u00e2micas populacionais influenciam a propaga\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as. Pesquisadores e especialistas em sa\u00fade de todo o mundo t\u00eam defendido mais acesso a essas informa\u00e7\u00f5es para responderem \u00e0 pandemia. Por isso, hoje estamos compartilhando tr\u00eas novas ferramentas: Mapas de Co-localiza\u00e7\u00e3o, que revelam a probabilidade de que pessoas em uma \u00e1rea entrem em contato com pessoas em outra, ajudando a indicar onde os casos de COVID-19 podem aparecer a seguir. Os padr\u00f5es de co-localiza\u00e7\u00e3o como esses da It\u00e1lia podem ajudar modeladores de doen\u00e7as a determinar como o COVID-19 pode se espalhar Tend\u00eancias de raio de movimento, que mostram, em n\u00edvel regional, se as pessoas geralmente est\u00e3o ficando perto de casa ou visitando diversas partes da cidade, o que pode fornecer informa\u00e7\u00f5es sobre se as medidas preventivas est\u00e3o indo na dire\u00e7\u00e3o certa. As tend\u00eancias de varia\u00e7\u00e3o de movimento em todo o Brasil mostram se pessoas em diferentes regi\u00f5es est\u00e3o visitando diversas \u00e1reas. O \u00edndice de conex\u00e3o social, que mostra amizades entre pessoas atrav\u00e9s de estados e pa\u00edses, o que pode ajudar os epidemiologistas a prever a probabilidade de propaga\u00e7\u00e3o da doen\u00e7a, bem como onde as \u00e1reas mais atingidas pelo COVID-19 podem buscar apoio. Este mapa mostra a probabilidade de amizade no Facebook entre o estado de SP e o resto dos Brasil. Os Mapas de Preven\u00e7\u00e3o de Doen\u00e7as agregam informa\u00e7\u00f5es do Facebook, e tomamos medidas adicionais para proteger a identidade das pessoas e reduzir o risco de que algu\u00e9m possa ser re-identificado. Por exemplo, nossos conjuntos de dados podem mostrar informa\u00e7\u00f5es a n\u00edvel municipal, mas n\u00e3o nos padr\u00f5es de indiv\u00edduos. Voc\u00ea pode ler mais sobre nossa abordagem para proteger a privacidade das pessoas no site do Data for Good. &#8220;H\u00e1 demoras inerentes ao COVID-19 que desafiam o ritmo em que procuramos avaliar o impacto das pol\u00edticas em dire\u00e7\u00e3o a um resultado. Os dados de mobilidade do programa Data for Good do Facebook fornecem uma visualiza\u00e7\u00e3o quase em tempo real de importantes correlatos da transmiss\u00e3o de doen\u00e7as. Esses dados, combinados com outras fontes, nos permitem criar modelos melhores para informar as decis\u00f5es de sa\u00fade p\u00fablica&#8221;.\u00a0 &#8211; Daniel Klein, Ph.D., Institute for Disease Modeling. Lan\u00e7ando um question\u00e1rio para pesquisadores em sa\u00fade rastrearem o COVID-19 Come\u00e7ando hoje, nos EUA, algumas pessoas ver\u00e3o no topo do Feed de Not\u00edcias um link para um question\u00e1rio volunt\u00e1rio e fora do Facebook, para ajudar pesquisadores da \u00e1rea da sa\u00fade a monitorar e prever melhor a dissemina\u00e7\u00e3o do COVID-19. A pesquisa \u2014 dirigida pelo Centro de Pesquisa Delphi da Universidade Carnegie Mellon (CMU) \u2014 ser\u00e1 usada para gerar novas informa\u00e7\u00f5es sobre como responder \u00e0 crise, incluindo mapas de calor dos sintomas relatados. Essas informa\u00e7\u00f5es tamb\u00e9m podem ajudar os sistemas de sa\u00fade a planejar onde recursos s\u00e3o necess\u00e1rios e potencialmente quando, onde e como reabrir partes da sociedade. Se os resultados forem \u00fateis, poderemos disponibilizar pesquisas semelhantes em outras partes do mundo. O Centro de Pesquisa Delphi da CMU n\u00e3o compartilhar\u00e1 respostas individuais de pesquisas com o Facebook, e o Facebook n\u00e3o compartilhar\u00e1 informa\u00e7\u00f5es sobre as pessoas com os pesquisadores. Para ajud\u00e1-los a mensurar os resultados enquanto protegemos a privacidade das pessoas, compartilharemos um n\u00famero de ID aleat\u00f3rio que a CMU nos devolver\u00e1 quando algu\u00e9m responder ao question\u00e1rio. Ent\u00e3o iremos compartilhar uma estat\u00edstica \u00fanica, conhecida como valor de pondera\u00e7\u00e3o, que n\u00e3o identifica a pessoa, mas que ajuda a corrigir qualquer vi\u00e9s da amostra. Construindo uma rede global de parceiros de pesquisa\u00a0\u00a0 Desde o in\u00edcio da pandemia do COVID-19, firmamos parcerias com dezenas de parceiros confi\u00e1veis que podem usar informa\u00e7\u00f5es do Mapa de Preven\u00e7\u00e3o de Doen\u00e7as para combater a propaga\u00e7\u00e3o da doen\u00e7a. Entre estes parceiros est\u00e3o universidades como a Harvard School of Public Health nos EUA, a National TsingHua University em Taiwan e a University of Pavia na It\u00e1lia, al\u00e9m de organiza\u00e7\u00f5es sem fins lucrativos e institui\u00e7\u00f5es como Direct Relief, a Bill &amp; Melinda Gates Foundation e o Banco Mundial. Esses parceiros estabeleceram a rede de dados de mobilidade do COVID-19, uma coaliz\u00e3o global para fornecer informa\u00e7\u00f5es em tempo real retiradas dos conjuntos de dados do Facebook. Essa rede j\u00e1 est\u00e1 apoiando ativamente a resposta ao redor do mundo. \u00a0&#8220;Medir o impacto das pol\u00edticas de distanciamento social \u00e9 absolutamente fundamental neste est\u00e1gio, e dados agregados desse tipo fornecem informa\u00e7\u00f5es que protegem a privacidade individual, mas tamb\u00e9m s\u00e3o acion\u00e1veis para que formuladores de pol\u00edticas p\u00fablicas e pesquisadores construam modelos preditivos&#8221;. &#8211; Caroline Buckee, Diretora Associada do Centro de Din\u00e2mica de Doen\u00e7as Transmiss\u00edveis da Harvard TH Chan School of Public Health Protegendo a privacidade\u00a0\u00a0 O Facebook e o setor de tecnologia em geral podem \u2014 e devem \u2014 continuar a encontrar maneiras inovadoras de ajudar especialistas e autoridades a responder a essa crise, sem comprometer a privacidade das pessoas. Nossas ferramentas de Data for Good s\u00e3o desenhadas para proteger a informa\u00e7\u00e3o das pessoas, e n\u00f3s temos pol\u00edticas claras sobre como respondemos a pedidos de governos por informa\u00e7\u00f5es. Vamos continuar a ser transparentes sobre nossa abordagem, e vamos continuar consultando formuladores de pol\u00edticas p\u00fablicas, reguladores, e outros especialistas em privacidade sobre as nossas pr\u00e1ticas.","protected":false},"author":81109636,"featured_media":21322,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-21289","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-recent-news"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.2 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Data for Good : Novas ferramentas para ajudar pesquisadores a rastrear e combater o COVID-19 | Sobre a Meta<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/about.fb.com\/br\/news\/2020\/04\/data-for-good-novas-ferramentas-para-ajudar-pesquisadores-a-rastrear-e-combater-o-covid-19\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pt_BR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Data for Good : Novas ferramentas para ajudar pesquisadores a rastrear e combater o COVID-19 | Sobre a Meta\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Por KX Jin, Head de Sa\u00fade, e Laura McGorman, do Data for Good Atualizado em 3 de junho: Estamos lan\u00e7ando hoje novas visualiza\u00e7\u00f5es e conjuntos de dados publicamente, bem como uma nova pesquisa para ajudar a combater a pandemia da COVID-19.\u00a0 Isso inclui o mapa e o painel da COVID-19, que mostra resultados internacionais de nossa pesquisa de sintomas, al\u00e9m de conjuntos de dados da amplitude de movimento, que ajudam a informar a resposta do setor p\u00fablico \u00e0 COVID-19 em todo o mundo.\u00a0 Outros conjuntos de dados de mobilidade dispon\u00edveis publicamente que mostram as taxas nas quais diferentes comunidades est\u00e3o reduzindo a mobilidade ou permanecendo no mesmo local. 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Texto publicado em 6 de abril: O achatamento da curva mundial do COVID-19 \u00e9 um desafio que depende de todos n\u00f3s. \u00c0 medida que as pessoas praticam o distanciamento social para proteger suas comunidades, e que profissionais de sa\u00fade salvam vidas na linha de frente, hospitais trabalham para obter os recursos apropriados, e sistemas p\u00fablicos de sa\u00fade buscam implementar diretrizes adequadas. Para fazer isso, eles precisam de informa\u00e7\u00f5es para entender se as medidas preventivas est\u00e3o funcionando e para onde a doen\u00e7a poder\u00e1 se espalhar. Como parte do nosso programa Data for Good, oferecemos mapas sobre o movimento populacional, que pesquisadores e organiza\u00e7\u00f5es sem fins lucrativos j\u00e1 est\u00e3o usando para entender a crise do coronav\u00edrus, usando dados agregados para proteger a privacidade das pessoas. Ouvimos deles o qu\u00e3o valiosa essa informa\u00e7\u00e3o pode ser na resposta ao COVID-19, e hoje estamos anunciando novas ferramentas para ajudar neste trabalho: Tr\u00eas novos tipos de Mapas de Preven\u00e7\u00e3o de Doen\u00e7as para ajudar a informar os esfor\u00e7os de previs\u00e3o de doen\u00e7as e as orienta\u00e7\u00f5es para medidas preventivas Um aviso no Facebook incentivando as pessoas nos EUA a participar de uma pesquisa volunt\u00e1ria do Centro de Pesquisa Delphi da Universidade Carnegie Mellon, projetada para ajudar os pesquisadores de sa\u00fade a identificar pontos cr\u00edticos do COVID-19 com mais anteced\u00eancia. \u00a0 Fornecendo novas ferramentas para preven\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as\u00a0\u00a0 Os Mapas de Preven\u00e7\u00e3o de Doen\u00e7as s\u00e3o conjuntos agregados de informa\u00e7\u00f5es que os pesquisadores em sa\u00fade podem usar para entender melhor como din\u00e2micas populacionais influenciam a propaga\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as. Pesquisadores e especialistas em sa\u00fade de todo o mundo t\u00eam defendido mais acesso a essas informa\u00e7\u00f5es para responderem \u00e0 pandemia. Por isso, hoje estamos compartilhando tr\u00eas novas ferramentas: Mapas de Co-localiza\u00e7\u00e3o, que revelam a probabilidade de que pessoas em uma \u00e1rea entrem em contato com pessoas em outra, ajudando a indicar onde os casos de COVID-19 podem aparecer a seguir. Os padr\u00f5es de co-localiza\u00e7\u00e3o como esses da It\u00e1lia podem ajudar modeladores de doen\u00e7as a determinar como o COVID-19 pode se espalhar Tend\u00eancias de raio de movimento, que mostram, em n\u00edvel regional, se as pessoas geralmente est\u00e3o ficando perto de casa ou visitando diversas partes da cidade, o que pode fornecer informa\u00e7\u00f5es sobre se as medidas preventivas est\u00e3o indo na dire\u00e7\u00e3o certa. 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O Centro de Pesquisa Delphi da CMU n\u00e3o compartilhar\u00e1 respostas individuais de pesquisas com o Facebook, e o Facebook n\u00e3o compartilhar\u00e1 informa\u00e7\u00f5es sobre as pessoas com os pesquisadores. Para ajud\u00e1-los a mensurar os resultados enquanto protegemos a privacidade das pessoas, compartilharemos um n\u00famero de ID aleat\u00f3rio que a CMU nos devolver\u00e1 quando algu\u00e9m responder ao question\u00e1rio. Ent\u00e3o iremos compartilhar uma estat\u00edstica \u00fanica, conhecida como valor de pondera\u00e7\u00e3o, que n\u00e3o identifica a pessoa, mas que ajuda a corrigir qualquer vi\u00e9s da amostra. Construindo uma rede global de parceiros de pesquisa\u00a0\u00a0 Desde o in\u00edcio da pandemia do COVID-19, firmamos parcerias com dezenas de parceiros confi\u00e1veis que podem usar informa\u00e7\u00f5es do Mapa de Preven\u00e7\u00e3o de Doen\u00e7as para combater a propaga\u00e7\u00e3o da doen\u00e7a. Entre estes parceiros est\u00e3o universidades como a Harvard School of Public Health nos EUA, a National TsingHua University em Taiwan e a University of Pavia na It\u00e1lia, al\u00e9m de organiza\u00e7\u00f5es sem fins lucrativos e institui\u00e7\u00f5es como Direct Relief, a Bill &amp; Melinda Gates Foundation e o Banco Mundial. Esses parceiros estabeleceram a rede de dados de mobilidade do COVID-19, uma coaliz\u00e3o global para fornecer informa\u00e7\u00f5es em tempo real retiradas dos conjuntos de dados do Facebook. Essa rede j\u00e1 est\u00e1 apoiando ativamente a resposta ao redor do mundo. \u00a0&#8220;Medir o impacto das pol\u00edticas de distanciamento social \u00e9 absolutamente fundamental neste est\u00e1gio, e dados agregados desse tipo fornecem informa\u00e7\u00f5es que protegem a privacidade individual, mas tamb\u00e9m s\u00e3o acion\u00e1veis para que formuladores de pol\u00edticas p\u00fablicas e pesquisadores construam modelos preditivos&#8221;. &#8211; Caroline Buckee, Diretora Associada do Centro de Din\u00e2mica de Doen\u00e7as Transmiss\u00edveis da Harvard TH Chan School of Public Health Protegendo a privacidade\u00a0\u00a0 O Facebook e o setor de tecnologia em geral podem \u2014 e devem \u2014 continuar a encontrar maneiras inovadoras de ajudar especialistas e autoridades a responder a essa crise, sem comprometer a privacidade das pessoas. Nossas ferramentas de Data for Good s\u00e3o desenhadas para proteger a informa\u00e7\u00e3o das pessoas, e n\u00f3s temos pol\u00edticas claras sobre como respondemos a pedidos de governos por informa\u00e7\u00f5es. 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COVID-19 em todo o mundo.\u00a0 Outros conjuntos de dados de mobilidade dispon\u00edveis publicamente que mostram as taxas nas quais diferentes comunidades est\u00e3o reduzindo a mobilidade ou permanecendo no mesmo local. Utilizamos dados agregados e aplicamos uma estrutura de privacidade diferencial\u00a0para proteger a privacidade das pessoas que criam e compartilham esses conjuntos de dados.\u00a0 Um novo mapa mostrando os padr\u00f5es de viagem entre pa\u00edses e estados para ajudar pesquisadores e ONGs a entenderem o quanto as viagens de longa dist\u00e2ncia continuam a ter impacto na dissemina\u00e7\u00e3o da COVID-19. Novas informa\u00e7\u00f5es de parceiros que usam o mapa de preven\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as para entender melhor como a COVID-19 pode continuar se espalhando e como a pandemia est\u00e1 afetando as comunidades.\u00a0 Uma nova pesquisa sobre o conhecimento, atitudes e pr\u00e1ticas das pessoas em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 COVID-19, realizada em parceria com a Iniciativa sobre Economia Digital do MIT e recomendada pelo Centro de Programas de Comunica\u00e7\u00e3o da Universidade Johns Hopkins e pela Organiza\u00e7\u00e3o Mundial de Sa\u00fade. Voc\u00ea pode saber mais sobre como protegemos a privacidade das pessoas em nossas ferramentas do Data for Good, aqui. Atualizado em 20 de abril: Hoje, o Delphi Research Center, da Universidade Carnegie Mellon, publicou os\u00a0resultados iniciais\u00a0da pesquisa de sintomas de COVID-19 feita no Facebook. Usando dados agregados da Carnegie Mellon, o Facebook produziu seu primeiro relat\u00f3rio e\u00a0novos mapas interativos, que planejamos atualizar diariamente enquanto a pandemia durar. Mark Zuckerberg escreveu um artigo publicado pela\u00a0Folha de S. Paulo\u00a0sobre como pesquisas desse tipo podem ser uma importante ferramenta na luta contra o COVID-19 e anunciou que estamos trabalhando com a faculdade da Universidade de Maryland para expandir o programa globalmente. Texto publicado em 6 de abril: O achatamento da curva mundial do COVID-19 \u00e9 um desafio que depende de todos n\u00f3s. \u00c0 medida que as pessoas praticam o distanciamento social para proteger suas comunidades, e que profissionais de sa\u00fade salvam vidas na linha de frente, hospitais trabalham para obter os recursos apropriados, e sistemas p\u00fablicos de sa\u00fade buscam implementar diretrizes adequadas. Para fazer isso, eles precisam de informa\u00e7\u00f5es para entender se as medidas preventivas est\u00e3o funcionando e para onde a doen\u00e7a poder\u00e1 se espalhar. Como parte do nosso programa Data for Good, oferecemos mapas sobre o movimento populacional, que pesquisadores e organiza\u00e7\u00f5es sem fins lucrativos j\u00e1 est\u00e3o usando para entender a crise do coronav\u00edrus, usando dados agregados para proteger a privacidade das pessoas. Ouvimos deles o qu\u00e3o valiosa essa informa\u00e7\u00e3o pode ser na resposta ao COVID-19, e hoje estamos anunciando novas ferramentas para ajudar neste trabalho: Tr\u00eas novos tipos de Mapas de Preven\u00e7\u00e3o de Doen\u00e7as para ajudar a informar os esfor\u00e7os de previs\u00e3o de doen\u00e7as e as orienta\u00e7\u00f5es para medidas preventivas Um aviso no Facebook incentivando as pessoas nos EUA a participar de uma pesquisa volunt\u00e1ria do Centro de Pesquisa Delphi da Universidade Carnegie Mellon, projetada para ajudar os pesquisadores de sa\u00fade a identificar pontos cr\u00edticos do COVID-19 com mais anteced\u00eancia. \u00a0 Fornecendo novas ferramentas para preven\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as\u00a0\u00a0 Os Mapas de Preven\u00e7\u00e3o de Doen\u00e7as s\u00e3o conjuntos agregados de informa\u00e7\u00f5es que os pesquisadores em sa\u00fade podem usar para entender melhor como din\u00e2micas populacionais influenciam a propaga\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as. Pesquisadores e especialistas em sa\u00fade de todo o mundo t\u00eam defendido mais acesso a essas informa\u00e7\u00f5es para responderem \u00e0 pandemia. Por isso, hoje estamos compartilhando tr\u00eas novas ferramentas: Mapas de Co-localiza\u00e7\u00e3o, que revelam a probabilidade de que pessoas em uma \u00e1rea entrem em contato com pessoas em outra, ajudando a indicar onde os casos de COVID-19 podem aparecer a seguir. Os padr\u00f5es de co-localiza\u00e7\u00e3o como esses da It\u00e1lia podem ajudar modeladores de doen\u00e7as a determinar como o COVID-19 pode se espalhar Tend\u00eancias de raio de movimento, que mostram, em n\u00edvel regional, se as pessoas geralmente est\u00e3o ficando perto de casa ou visitando diversas partes da cidade, o que pode fornecer informa\u00e7\u00f5es sobre se as medidas preventivas est\u00e3o indo na dire\u00e7\u00e3o certa. As tend\u00eancias de varia\u00e7\u00e3o de movimento em todo o Brasil mostram se pessoas em diferentes regi\u00f5es est\u00e3o visitando diversas \u00e1reas. O \u00edndice de conex\u00e3o social, que mostra amizades entre pessoas atrav\u00e9s de estados e pa\u00edses, o que pode ajudar os epidemiologistas a prever a probabilidade de propaga\u00e7\u00e3o da doen\u00e7a, bem como onde as \u00e1reas mais atingidas pelo COVID-19 podem buscar apoio. Este mapa mostra a probabilidade de amizade no Facebook entre o estado de SP e o resto dos Brasil. Os Mapas de Preven\u00e7\u00e3o de Doen\u00e7as agregam informa\u00e7\u00f5es do Facebook, e tomamos medidas adicionais para proteger a identidade das pessoas e reduzir o risco de que algu\u00e9m possa ser re-identificado. Por exemplo, nossos conjuntos de dados podem mostrar informa\u00e7\u00f5es a n\u00edvel municipal, mas n\u00e3o nos padr\u00f5es de indiv\u00edduos. Voc\u00ea pode ler mais sobre nossa abordagem para proteger a privacidade das pessoas no site do Data for Good. &#8220;H\u00e1 demoras inerentes ao COVID-19 que desafiam o ritmo em que procuramos avaliar o impacto das pol\u00edticas em dire\u00e7\u00e3o a um resultado. Os dados de mobilidade do programa Data for Good do Facebook fornecem uma visualiza\u00e7\u00e3o quase em tempo real de importantes correlatos da transmiss\u00e3o de doen\u00e7as. Esses dados, combinados com outras fontes, nos permitem criar modelos melhores para informar as decis\u00f5es de sa\u00fade p\u00fablica&#8221;.\u00a0 &#8211; Daniel Klein, Ph.D., Institute for Disease Modeling. Lan\u00e7ando um question\u00e1rio para pesquisadores em sa\u00fade rastrearem o COVID-19 Come\u00e7ando hoje, nos EUA, algumas pessoas ver\u00e3o no topo do Feed de Not\u00edcias um link para um question\u00e1rio volunt\u00e1rio e fora do Facebook, para ajudar pesquisadores da \u00e1rea da sa\u00fade a monitorar e prever melhor a dissemina\u00e7\u00e3o do COVID-19. A pesquisa \u2014 dirigida pelo Centro de Pesquisa Delphi da Universidade Carnegie Mellon (CMU) \u2014 ser\u00e1 usada para gerar novas informa\u00e7\u00f5es sobre como responder \u00e0 crise, incluindo mapas de calor dos sintomas relatados. Essas informa\u00e7\u00f5es tamb\u00e9m podem ajudar os sistemas de sa\u00fade a planejar onde recursos s\u00e3o necess\u00e1rios e potencialmente quando, onde e como reabrir partes da sociedade. Se os resultados forem \u00fateis, poderemos disponibilizar pesquisas semelhantes em outras partes do mundo. O Centro de Pesquisa Delphi da CMU n\u00e3o compartilhar\u00e1 respostas individuais de pesquisas com o Facebook, e o Facebook n\u00e3o compartilhar\u00e1 informa\u00e7\u00f5es sobre as pessoas com os pesquisadores. Para ajud\u00e1-los a mensurar os resultados enquanto protegemos a privacidade das pessoas, compartilharemos um n\u00famero de ID aleat\u00f3rio que a CMU nos devolver\u00e1 quando algu\u00e9m responder ao question\u00e1rio. Ent\u00e3o iremos compartilhar uma estat\u00edstica \u00fanica, conhecida como valor de pondera\u00e7\u00e3o, que n\u00e3o identifica a pessoa, mas que ajuda a corrigir qualquer vi\u00e9s da amostra. Construindo uma rede global de parceiros de pesquisa\u00a0\u00a0 Desde o in\u00edcio da pandemia do COVID-19, firmamos parcerias com dezenas de parceiros confi\u00e1veis que podem usar informa\u00e7\u00f5es do Mapa de Preven\u00e7\u00e3o de Doen\u00e7as para combater a propaga\u00e7\u00e3o da doen\u00e7a. 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