Abordagem baseada na análise de redes sociais para estimativa da reputação de fontes de informação em saúde

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Silva, Leila Weitzel Coelho da
• Orientador(a): Oliveira, Jose Palazzo Moreira de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Recuperacao : Informacao; Informática médica; Redes sociais : Saúde
• Palavras-chave em Inglês: Social network analysis; Social network; Reputation; Twitter
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/70196

Internet tem sido uma importante fonte para as pessoas que buscam informações de saúde. Isto é particularmente problemático na perspectiva da Web 2.0. A Web 2.0 é a segunda geração da World Wide Web, onde os usuários interagem e colaboram uns com os outros como criadores de conteúdo. A falta de qualidade das informações médicas na Web 2.0 tem suscitado preocupações com os impactos prejudiciais que podem acarretar. São muitos os aspectos relacionados à qualidade da informação que devem ser investigados, como por exemplo, existe alguma evidência de que o autor tem alguma autoridade no domínio da saúde? Há indícios de que os autores são tendenciosos? Como saber se a fonte de informação tem reputação, como separar as fontes de boa qualidade das outras? Esses questionamentos se tornam mais evidentes quando se faz buscas no Twitter. O usuário precisa por si só selecionar o conteúdo que acredita que tenha qualidade entre as centenas de resultados. Nesse contexto, o principal objetivo deste trabalho é propor e avaliar uma abordagem que permita estimar a reputação de fontes de informação no domínio da saúde. Acredita-se que discussões sobre reputação só fazem sentido quando possuem um propósito e estão inseridas em um contexto. Sendo assim, considera-se que reputação é um atributo que um usuário se apropria quando a informação que ele divulga é crível e digna de confiança. As contribuições desta tese incluem uma nova metodologia para estimar a reputação e uma estrutura topológica de rede baseada no grau de interação entre atores sociais. O estudo permitiu compreender como as métricas afetam o ordenamento da reputação. Escolher a métrica mais apropriada depende basicamente daquilo que se quer representar. No nosso caso, o Pagerank funcionou como um “contador de arcos” representando apenas uma medida de popularidade daquele nó. Verificou-se que popularidade (ou uma posição de destaque na rede) não necessariamente se traduz em reputação no domínio médico. Os resultados obtidos evidenciaram que a metodologia de ordenamento e a topologia da rede obtiveram sucesso em estimar a reputação. Além disso, foi verificado que o ambiente Twitter desempenha um papel importante na transmissão da informação e a “cultura” de encaminhar uma mensagem permitiu inferir processos de credibilidade e consequentemente a reputação.