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https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/54376
AC-REDES SEMÂNTICAS DE HASHTAGS: MODELO DE ESTUDO MÉTRICO DE INFORMAÇÕES EM SAÚDE EM MÍDIAS SOCIAIS
Mídias sociais
Modelos de recuperação da informação
Troca de informação em saúde
Redes semânticas
Social media
Information retrieval models
Health information exchange
Semantic networks
Redes sociales
Modelos de recuperación de información
Intercambio de información en salud
Redes semánticas
Francisco José Aragão Pedroza Cunha da Universidade Federal da Bahia, do Programa de Pós-Graduação Multi-institucional em Difusão do Conhecimento, da Universidade Federal da Bahia, do Instituto de Ciência da Informação teve seu artigo submetido e aprovado na edição da RECIIS - Dossiê Perspectivas multidisciplinares sobre desinformação em ciência e saúde, v. 16 n.2 (2022)
Patrícia Nicolau Magris da Universidade do Estado da Bahia, do Departamento de Educação teve seu artigo submetido e aprovado na edição da RECIIS - Dossiê Perspectivas multidisciplinares sobre desinformação em ciência e saúde, v. 16 n.2 (2022)
Marcos Grilo da Universidade Estadual de Feira de Santana, do Departamento de Ciências Exatas teve seu artigo submetido e aprovado na edição da RECIIS - Dossiê Perspectivas multidisciplinares sobre desinformação em ciência e saúde, v. 16 n.2 (2022)
Hernane Borges de Barros Pereira da Universidade Federal da Bahia, do Programa de Pós-Graduação Multi-institucional em Difusão do Conhecimento, da Universidade do Estado da Bahia, do Departamento de Educação, do Centro Universitário SENAI CIMATEC, do Programa de Modelagem Computacional e Tecnologia Industrial teve seu artigo submetido e aprovado na edição da RECIIS - Dossiê Perspectivas multidisciplinares sobre desinformação em ciência e saúde, v. 16 n.2 (2022)
Título alternativo
CA-Hashtags semantic networks: a metric study model of health information on social mediaAutor(es)
Afiliação
Universidade Federal da Bahia. Programa de Pós-Graduação Multi-institucional em Difusão do Conhecimento. Salvador, BA, Brasil / Universidade Federal da Bahia. Escola de Nutrição. Salvador, BA, Brasil.
Universidade 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, BA, Brasil.
Universidade 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 / Centro Universitário SENAI CIMATEC. Programa de Modelagem Computacional e Tecnologia Industrial. Salvador, BA, Brasil.
Universidade 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, BA, Brasil.
Universidade 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 / Centro Universitário SENAI CIMATEC. Programa de Modelagem Computacional e Tecnologia Industrial. Salvador, BA, Brasil.
Resumo
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.
Resumo em Inglês
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.
Resumo em Espanhol
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.
Palavras-chave
COVID-19Mídias sociais
Modelos de recuperação da informação
Troca de informação em saúde
Redes semânticas
Palavras-chave em inglês
COVID-19Social media
Information retrieval models
Health information exchange
Semantic networks
Palavras-chave em espanhol
COVID-19Redes sociales
Modelos de recuperación de información
Intercambio de información en salud
Redes semánticas
Editor
Fundação Oswaldo Cruz. Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em Saúde.
Referência
ANDRADE, Júlia Carvalho et al. AC-Redes semânticas de hashtags: modelo de estudo métrico de informações em saúde em mídias sociais. RECIIS - Revista Eletrônica de Comunicação, Informação e Inovação em Saúde, Rio de Janeiro, v. 16, n. 2, p. 404-426, abr./jun. 2022.DOI
10.29397/reciis.v16i2.2385ISSN
1981-6278Notas
Júlia Carvalho Andrade da Universidade Federal da Bahia, do Programa de Pós-Graduação Multi-institucional em Difusão do Conhecimento, da Escola de Nutrição teve seu artigo submetido e aprovado na edição da RECIIS - Dossiê Perspectivas multidisciplinares sobre desinformação em ciência e saúde, v. 16 n.2 (2022)Francisco José Aragão Pedroza Cunha da Universidade Federal da Bahia, do Programa de Pós-Graduação Multi-institucional em Difusão do Conhecimento, da Universidade Federal da Bahia, do Instituto de Ciência da Informação teve seu artigo submetido e aprovado na edição da RECIIS - Dossiê Perspectivas multidisciplinares sobre desinformação em ciência e saúde, v. 16 n.2 (2022)
Patrícia Nicolau Magris da Universidade do Estado da Bahia, do Departamento de Educação teve seu artigo submetido e aprovado na edição da RECIIS - Dossiê Perspectivas multidisciplinares sobre desinformação em ciência e saúde, v. 16 n.2 (2022)
Marcos Grilo da Universidade Estadual de Feira de Santana, do Departamento de Ciências Exatas teve seu artigo submetido e aprovado na edição da RECIIS - Dossiê Perspectivas multidisciplinares sobre desinformação em ciência e saúde, v. 16 n.2 (2022)
Hernane Borges de Barros Pereira da Universidade Federal da Bahia, do Programa de Pós-Graduação Multi-institucional em Difusão do Conhecimento, da Universidade do Estado da Bahia, do Departamento de Educação, do Centro Universitário SENAI CIMATEC, do Programa de Modelagem Computacional e Tecnologia Industrial teve seu artigo submetido e aprovado na edição da RECIIS - Dossiê Perspectivas multidisciplinares sobre desinformação em ciência e saúde, v. 16 n.2 (2022)
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