AC-Redes semânticas de hashtags: modelo de estudo métrico de informações em saúde em mídias sociais

Autores

  • Júlia Carvalho Andrade 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 http://orcid.org/0000-0002-1979-7350
  • Francisco José Aragão Pedroza Cunha 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 http://orcid.org/0000-0003-2770-7818
  • Patrícia Nicolau Magris Universidade do Estado da Bahia, Departamento de Educação. Salvador, BA, Brasil. http://orcid.org/0000-0001-6086-5098
  • Marcos Grilo Universidade Estadual de Feira de Santana, Departamento de Ciências Exatas. Feira de Santana, BA, Brasil. http://orcid.org/0000-0002-6382-3907
  • Hernane Borges de Barros Pereira 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 http://orcid.org/0000-0001-7476-9267

DOI:

https://doi.org/10.29397/reciis.v16i2.2385

Palavras-chave:

Covid-19, Mídias sociais, Modelos de recuperação da informação, Troca de informação em saúde, Redes semânticas.

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.

Biografia do Autor

Júlia Carvalho Andrade, 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

Mestrado em Alimentos, Nutrição e Saúde pela Universidade Federal da Bahia.

Francisco José Aragão Pedroza Cunha, 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

Doutorado em Difusão do Conhecimento pela Universidade Federal da Bahia.

Patrícia Nicolau Magris, Universidade do Estado da Bahia, Departamento de Educação. Salvador, BA, Brasil.

Doutorado em Difusão do Conhecimento pela Universidade Federal da Bahia.

Marcos Grilo, Universidade Estadual de Feira de Santana, Departamento de Ciências Exatas. Feira de Santana, BA, Brasil.

Doutorado em Difusão do Conhecimento pela Universidade Federal da Bahia.

Hernane Borges de Barros Pereira, 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

Doutorado em Engenharia Multimídia pela Universitat Politècnica de Catalunya.

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Publicado

30-06-2022

Como Citar

Andrade, J. C., Cunha, F. J. A. P., Magris, P. N., Grilo, M., & Pereira, H. B. de B. (2022). AC-Redes semânticas de hashtags: modelo de estudo métrico de informações em saúde em mídias sociais. Revista Eletrônica De Comunicação, Informação & Inovação Em Saúde, 16(2). https://doi.org/10.29397/reciis.v16i2.2385

Edição

v. 16 n. 2 (2022): Dossiê Perspectivas multidisciplinares sobre desinformação em ciência e saúde

Seção

Artigos originais

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