Author | Andrade, Júlia Carvalho | |
Author | Cunha, Francisco José Aragão Pedroza | |
Author | Magris, Patrícia Nicolau | |
Author | Grilo, Marcos | |
Author | Pereira, Hernane Borges de Barros | |
Access date | 2022-08-04T11:31:52Z | |
Available date | 2022-08-04T11:31:52Z | |
Document date | 2022 | |
Citation | 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. | en_US |
ISSN | 1981-6278 | |
URI | https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/54376 | |
Description | 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) | en_US |
Description | 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) | en_US |
Description | 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) | en_US |
Description | 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) | en_US |
Description | 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) | en_US |
Abstract in Portuguese | 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. | en_US |
Language | por | en_US |
Publisher | Fundação Oswaldo Cruz. Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em Saúde. | en_US |
Rights | open access | en_US |
Subject in Portuguese | COVID-19 | en_US |
Subject in Portuguese | Mídias sociais | en_US |
Subject in Portuguese | Modelos de recuperação da informação | en_US |
Subject in Portuguese | Troca de informação em saúde | en_US |
Subject in Portuguese | Redes semânticas | en_US |
Title | AC-Redes semânticas de hashtags: modelo de estudo métrico de informações em saúde em mídias sociais | en_US |
Alternative title | CA-Hashtags semantic networks: a metric study model of health information on social media | en_US |
Type | Article | en_US |
DOI | 10.29397/reciis.v16i2.2385 | |
Abstract | 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. | en_US |
xmlui.metadata.dc.description.abstractes | 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. | en_US |
Affilliation | 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. | |
Affilliation | 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. | |
Affilliation | Universidade do Estado da Bahia. Departamento de Educação. Salvador, BA, Brasil. | |
Affilliation | Universidade Estadual de Feira de Santana. Departamento de Ciências Exatas. Feira de Santana, BA, Brasil. | |
Affilliation | 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. | |
Subject | COVID-19 | en_US |
Subject | Social media | en_US |
Subject | Information retrieval models | en_US |
Subject | Health information exchange | en_US |
Subject | Semantic networks | en_US |
Subject in Spanish | COVID-19 | es_ES |
Subject in Spanish | Redes sociales | es_ES |
Subject in Spanish | Modelos de recuperación de información | es_ES |
Subject in Spanish | Intercambio de información en salud | es_ES |
Subject in Spanish | Redes semánticas | es_ES |
e-ISSN | 1981-6278 | |