AC-Redes semânticas de hashtags: modelo de estudo métrico de informações em saúde em mídias sociais
As mídias sociais são importantes canais de difusão de informações em saúde. O objetivo deste artigo é apresentar um modelo de estudo métrico de informações para minerar temáticas relacionadas à covid-19 no Facebook, intitulado AC-Redes semânticas de hashtags. O modelo é composto pelos métodos de a...
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| Published: |
Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em Saúde (Icict) da Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz)
2022-06-01
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| Series: | RECIIS |
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| Online Access: | https://www.reciis.icict.fiocruz.br/index.php/reciis/article/view/2385 |
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| author | Júlia Carvalho Andrade Francisco José Aragão Pedroza Cunha Patrícia Nicolau Magris Marcos Grilo Hernane Borges de Barros Pereira |
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As mídias sociais são importantes canais de difusão de informações em saúde. O objetivo deste artigo é apresentar um modelo de estudo métrico de informações para minerar temáticas relacionadas à covid-19 no Facebook, intitulado AC-Redes semânticas de hashtags. O modelo é composto pelos métodos de análise de redes semânticas e de análise de coocorrência. As métricas aplicadas no período de maio de 2020 a janeiro de 2021 foram: as frequências de hashtags, as centralidades de grau e de intermediação e o índice incidência-fidelidade; e o estudo de ilhas. As temáticas identificadas foram: ‘Educação na pandemia’; ‘Trabalho e pandemia’; ‘Ciência, saúde e pandemia’; ‘Isolamento social na pandemia’; e ‘Política e pandemia’. Por meio desse modelo, foi possível identificar as temáticas mais relevantes sobre a covid-19 para os usuários do Facebook.
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1981-6278 |
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| publishDate | 2022-06-01 |
| publisher | Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em Saúde (Icict) da Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz) |
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| spelling | doaj.art-bbb128fa77f641eba98dc3d842bc53912022-12-22T04:34:15ZengInstituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em Saúde (Icict) da Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz)RECIIS1981-62782022-06-0116210.29397/reciis.v16i2.23851455AC-Redes semânticas de hashtags: modelo de estudo métrico de informações em saúde em mídias sociaisJúlia Carvalho Andrade0Francisco José Aragão Pedroza Cunha1Patrícia Nicolau Magris2Marcos Grilo3Hernane Borges de Barros Pereira4Universidade Federal da Bahia, Programa de Pós-graduação Multi-institucional em Difusão do Conhecimento. Salvador, BA, Brasil. Universidade Federal da Bahia, Escola de Nutrição. Salvador, BAUniversidade Federal da Bahia, Programa de Pós-graduação Multi-institucional em Difusão do Conhecimento. Salvador, BA, Brasil. Universidade Federal da Bahia, Instituto de Ciência da Informação. Salvador, BAUniversidade do Estado da Bahia, Departamento de Educação. Salvador, BA, Brasil.Universidade Estadual de Feira de Santana, Departamento de Ciências Exatas. Feira de Santana, BA, Brasil.Universidade Federal da Bahia, Programa de Pós-graduação Multi-institucional em Difusão do Conhecimento. Salvador, BA, Brasil. Universidade do Estado da Bahia, Departamento de Educação. Salvador, BA, Brasil. Programa de Modelagem Computacional, SENAI Cimatec. Salvador, BA As mídias sociais são importantes canais de difusão de informações em saúde. O objetivo deste artigo é apresentar um modelo de estudo métrico de informações para minerar temáticas relacionadas à covid-19 no Facebook, intitulado AC-Redes semânticas de hashtags. O modelo é composto pelos métodos de análise de redes semânticas e de análise de coocorrência. As métricas aplicadas no período de maio de 2020 a janeiro de 2021 foram: as frequências de hashtags, as centralidades de grau e de intermediação e o índice incidência-fidelidade; e o estudo de ilhas. As temáticas identificadas foram: ‘Educação na pandemia’; ‘Trabalho e pandemia’; ‘Ciência, saúde e pandemia’; ‘Isolamento social na pandemia’; e ‘Política e pandemia’. Por meio desse modelo, foi possível identificar as temáticas mais relevantes sobre a covid-19 para os usuários do Facebook. https://www.reciis.icict.fiocruz.br/index.php/reciis/article/view/2385Covid-19Mídias sociaisModelos de recuperação da informaçãoTroca de informação em saúdeRedes semânticas. |
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