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

Andrade, Júlia Carvalho; Cunha, Francisco José Aragão Pedroza; Magris, Patrícia Nicolau; Grilo, Marcos; Pereira, Hernane Borges de Barros

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.