Análise do conteúdo textual de mensagens provenientes de redes sociais sobre temas de saúde baseado no inter-relacionamento de doenças, medicamentos e sintomas

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Araujo, Gabriela Denise de [UNIFESP]
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
• Palavras-chave em Português: Data mining; Social network; Public health; Complex network; Topic model; Online social networks; Information networks; Health Knowledge, Attitudes, Practice; Web usage mining; Mineração de dados (Computação); Redes sociais on-line; Saúde pública; Redes complexas; Modelagem de tópico; Redes de informação; Conhecimentos, atitudes e prática em saúde; Mineração de uso da Web
• Link de acesso: https://sucupira.capes.gov.br/sucupira/public/consultas/coleta/trabalhoConclusao/viewTrabalhoConclusao.jsf?popup=true&id_trabalho=10927523; https://hdl.handle.net/11600/64766

Introdução: Analisar e interpretar dados disponíveis na web seja em redes sociais, blogs, ou sites editoriais estabelecendo relações, identificando informação útil e relevante é um desafio computacional atual e significativo. A era da informação favoreceu a disponibilização de uma enorme quantidade de dados na web que se tornaram naturalmente uma fonte rica de informação e de evidências sobre assuntos variados, inclusive sobre saúde. Objetivos: O objetivo deste estudo é elaborar um arcabouço metodológico para ações de monitoramento de assuntos de saúde provenientes de redes sociais e contribuir para a produção científica de estudos de vigilância em saúde. Métodos: Listas com termos e frases de saúde relacionadas a doenças, sintomas e medicamentos foram utilizadas para filtrar mensagens que apresentaram pelo menos dois termos de saúde. Técnicas de mineração de dados com redes complexas e modelagem de tópicos foram utilizadas para analisar as discussões relacionadas a saúde nas redes sociais. Resultados: Cerca de 141 milhões de mensagens do Twitter publicadas no território brasileiro em 2017 foram coletados e 95 mil foram classificados como saúde. Dessas, 27% continham termos relacionados a doenças, 56% relacionados a sintomas e 47% a medicamentos. Foi possível explorar o relacionamento entre os termos de saúde, a força das ligações e observar temas que se destacaram medindo sua importância relativa dentro da rede. Com a técnica de modelagem de tópicos, assuntos populares foram identificados e eventos nacionais sobre campanhas de saúde foram evidenciados. Tópicos não esperados também foram notados; como tratamentos de sintomas e alimentação. Conclusão: A participação dos usuários expondo suas opiniões e experiências sobre saúde nas redes sociais pode auxiliar no monitoramento de alguns aspectos da saúde pública e colaborar para uma vigilância participativa, oferecendo uma percepção aos gestores de saúde de como as pessoas interagem com temas de saúde na web. Os resultados mostraram que tópicos variados relacionados a saúde são discutidos em redes sociais e as metodologias utilizadas neste estudo são eficientes para evidencia-los e torna-los úteis em termos de informação.