标签语义AC网络:社交媒体健康信息度量研究模型

Júlia Carvalho Andrade, F. J. A. P. Cunha, P. Magris, Marcos Grilo, H. B. Pereira
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摘要

社交媒体是传播健康信息的重要渠道。本文的目的是提出一个信息度量研究模型,以挖掘Facebook上与covid-19相关的主题,命名为AC- hashtag语义网络。该模型由语义网络分析和并发分析两种方法组成。2020年5月至2021年1月期间应用的指标为:标签频率、程度和中间中心性以及发病率-保真度指数;以及对岛屿的研究。确定的主题是:“流行病中的教育”;“工作与流行病”;“科学、卫生和流行病”;"流行病中的社会孤立";“政治与流行病”。通过这个模型,可以为Facebook用户确定与covid-19最相关的主题。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
AC-Redes semânticas de hashtags: modelo de estudo métrico de informações em saúde em mídias sociais
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.
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