Caracterização e comparação das campanhas do outubro rosa e novembro azul no Twitter

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Walter, Roberto
Orientador(a): Becker, Karin
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Banco de dados
Recuperacao : Informacao
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/213022
Resumo: As campanhas do Outubro Rosa e Novembro Azul buscam educar e conscientizar as pessoas sobre o câncer de mama e próstata. Apesar de sua semelhança, o Outubro Rosa é muito mais eficaz do que o seu homólogo Novembro Azul. Neste trabalho, contribuímos com uma análise comparativa do engajamento das pessoas nessas campanhas no Twitter. Primeiramente, usamos como base os tweets de 2017, caracterizamos a demografia dos tweeters, o nível de engajamento e o alcance das campanhas em 5 diferentes países. Encontramos diferenças e semelhanças nos padrões de atividade em campanhas e países. Em uma segunda etapa, estendemos a base de tweets entre os anos de 2014 a 2018, e realizamos uma avaliação dos períodos de atividade. Concluímos que ambas as campanhas do Twitter alcançam seu público-alvo. No entanto, as atividades do Novembro Azul estão concentradas no período de lançamento da campanha e seu alcance é mais limitado. Os tópicos trocados concentram-se na captação de recursos, enquanto o Outubro Rosa cobre mais assuntos.
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spelling Walter, RobertoBecker, Karin2020-08-21T03:37:42Z2020http://hdl.handle.net/10183/213022001117033As campanhas do Outubro Rosa e Novembro Azul buscam educar e conscientizar as pessoas sobre o câncer de mama e próstata. Apesar de sua semelhança, o Outubro Rosa é muito mais eficaz do que o seu homólogo Novembro Azul. Neste trabalho, contribuímos com uma análise comparativa do engajamento das pessoas nessas campanhas no Twitter. Primeiramente, usamos como base os tweets de 2017, caracterizamos a demografia dos tweeters, o nível de engajamento e o alcance das campanhas em 5 diferentes países. Encontramos diferenças e semelhanças nos padrões de atividade em campanhas e países. Em uma segunda etapa, estendemos a base de tweets entre os anos de 2014 a 2018, e realizamos uma avaliação dos períodos de atividade. Concluímos que ambas as campanhas do Twitter alcançam seu público-alvo. No entanto, as atividades do Novembro Azul estão concentradas no período de lançamento da campanha e seu alcance é mais limitado. Os tópicos trocados concentram-se na captação de recursos, enquanto o Outubro Rosa cobre mais assuntos.Demographic Analysis, Topic Modeling, Similarity Assessment, Twitter The Pink October and Blue November campaigns seek to educate and raise awareness about breast and prostate cancer. Despite its similarity, the Pink October is much more effective than its counterpart Blue November. In this paper, we contribute to a comparative analysis of people’s engagement in these campaigns on Twitter. First, we used the 2017 tweets dataset, we characterize the demographics of tweeters, the level of engagement, and the reach of the campaigns in 5 different countries. We find differences and similarities in activity patterns in campaigns and countries. In a second step, we extend the base of tweets between the years 2014 to 2018, and perform an evaluation of the periods of activity. We conclude that both Twitter campaigns reach their target audience. However, Blue November’s activities are focused on the launch period of the campaign and its reach is more limited. The topics exchanged focus on fundraising, while the Pink October covers more subjects.application/pdfporBanco de dadosRecuperacao : InformacaoCaracterização e comparação das campanhas do outubro rosa e novembro azul no TwitterCharacterization and Comparison of the Pink October and Movember Campaigns on Twitter info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de InformáticaPrograma de Pós-Graduação em ComputaçãoPorto Alegre, BR-RS2020mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001117033.pdf.txt001117033.pdf.txtExtracted Texttext/plain149823http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/213022/2/001117033.pdf.txt4ee7276c59ba8e76f3ecc547a97f1aa3MD52ORIGINAL001117033.pdfTexto completoapplication/pdf5857210http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/213022/1/001117033.pdfca807e36ae5ac9c6f62b5da5cc45a4faMD5110183/2130222021-05-26 04:35:02.975358oai:www.lume.ufrgs.br:10183/213022Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532021-05-26T07:35:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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