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RECIIS (Online) ; 16(2): 404-426, abr.-jun. 2022. ilus, tab
Article in Portuguese | LILACS | ID: biblio-1378408

ABSTRACT

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.


Social media are important channels for the dissemination of information on public health. The goal of this paper is to present a model of quantitative analysis of information from the hashtags with respect to covid-19 on Facebook, called CA-Hashtag semantic networks. This model consists of the methods of semantic network analysis and co-occurrence analysis.The metrics used from May 2020 to January 2021 were: hashtag's frequency, degree and betweenness centralities and incidence-fidelity index; and study of islands. The themes identified have been: 'Education in the pandemic'; 'Work and pandemic'; 'Science, health and pandemic'; 'Social isolation in the pandemic'; and 'Politics and pandemic'. Applying the proposed model, it has been possible to identify the most relevant themes about covid-19 for Facebook users.


Las redes sociales son canales importantes para la difusión de información sobre salud pública. El objetivo del artículo es presentar un modelo de análisis cuantitativo de información a partir de los contenidos de hashtags relacionadas con covid-19 en Facebook, llamado de AC-Redes semánticas de hashtags. Este modelo es compuesto por los métodos de análisis de redes semánticas y análisis de co-ocurrencia. Las métricas utilizadas desde mayo de 2020 hasta enero de 2021 han sido: la frecuencia de hashtags, las centralidades de grado e intermediación y el índice incidencia-fidelidad; e el estudio de islas. Los temas identificados han sido: 'Educación en la pandemia'; 'Trabajo y pandemia'; 'Ciencia, salud y pandemia'; 'Aislamiento social en la pandemia'; y 'Política y pandemia'. Con basis en el modelo propuesto, ha sido posible identificar los temas más relevantes sobre covid-19 para los usuarios de Facebook.


Subject(s)
Humans , Health Information Exchange , Semantic Web , COVID-19 , Social Isolation , Information Dissemination , Education , Pandemics , Social Media
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