RESUMEN
Considerando-se a crescente importância do YouTube como fonte para busca de informações em saúde, o objetivo deste trabalho é analisar os fatores associados a um maior número de visualizações de vídeos sobre vacinas contra a covid-19. Para isso, usaram-se técnicas de Processamento de Linguagem Natural e modelagem estatística com base em 13.619 vídeos, abrangendo três tipos de variáveis: métricas gerais, conteúdo textual dos títulos e informações sobre os participantes dos vídeos. Entre os resultados, destacam-se os vídeos de duração média ou longa, postados durante a madrugada e nos fins de semana, com tags, descrição e títulos curtos, além de elementos controversos e presença de figuras masculinas e brancas em miniaturas. Os achados contribuem para uma melhor compreensão dos possíveis fatores a serem considerados na produção de conteúdo de comunicação em saúde sobre vacinas no YouTube.
Considering the growing importance of YouTube as a source for health information search, the aim of this study was to analyze the factors associated with a higher number of views in videos about covid-19 vaccines. For this purpose, Natural Language Processing techniques and statistical modeling were employed based on 13,619 videos, encompassing three types of variables: general metrics, textual content of titles, and information about the participants in the videos. Among the results, videos of medium or long duration, posted during late hours and on weekends, with tags, descriptions, and short titles, along with controversial elements and the presence of male and white figures in thumbnails stand out. These findings contribute to a better understanding of the potential factors to be considered in the production of health communication content about vaccines on YouTube.
Teniendo en cuenta la creciente importancia de YouTube como fuente de búsqueda de información en salud, el objetivo de este artículo es analizar los factores asociados a un mayor número de visualizaciones en videos sobre vacunas contra el covid-19. Para eso, se emplearon técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural y modelado estadístico basadas en 13,619 videos, que abarcan tres tipos de variables: métricas generales, contenido textual de títulos y información sobre los participantes en los videos. Entre los resultados, destacan los videos de duración media o larga, publicados durante altas horas de la noche y los fines de semana, con tags, descripciones y títulos cortos, junto con elementos controvertidos y la presencia de figuras masculinas y blancas en las miniaturas. Estos hallazgos contribuyen a una mejor comprensión de los posibles factores a tener en cuenta en la producción de contenido de comunicación de salud sobre vacunas en YouTube.