Padrões de interesse dos usuários do Twitter: além do horizonte da nutrição

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Silva, Isabela Venancio da
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Algorithms; Algoritmos; Alimentos, Dieta e Nutrição; Comunicação Digital; Comunicação em Saúde; Digital Communication; Food, Diet and Nutrition; Health Communication; Rede Social; Social Network
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/6/6138/tde-05022025-175141/

Introdução: A evolução das redes sociais reconfigurou a disseminação do conhecimento científico, especialmente no campo da saúde e nutrição, desafiando o paradigma tradicional de comunicação e engajamento entre especialistas e o público, o que motiva uma análise detalhada sobre seu impacto e implicações neste estudo. A ascensão do Twitter como uma plataforma-chave no cenário das redes sociais intensifica essa transformação, influenciando diretamente a dinâmica da comunicação científica e o engajamento dos usuários, o que demanda análise aprofundada sobre sua influência e potencial neste estudo. Objetivo: Avaliar a recorrência de padrões temáticos no Twitter, utilizando palavras-chave retiradas de revistas acadêmicas brasileiras B2 como indexadores, e caracterizar as postagens conforme com a mensagem objetiva e a categoria da conta, comparando o engajamento por meio de curtidas e retweets. Métodos: A análise dos padrões temáticos em tweets relacionados à nutrição foi conduzida em uma amostra composta por 91.510 tweets coletados entre abril e junho de 2023. Os dados foram obtidos do Twitter por meio da \"Application Programming Interface\" (Interface de Programação de Aplicações, em português) e analisados utilizando o software Stata versão 15. As palavras-chave foram selecionadas com base em descritores para garantir autonomia em relação aos assuntos sugeridos pelo próprio Twitter. Considerou-se o contexto cultural, político e sanitário do Brasil, incluindo as eleições presidenciais de 2022 e temas emergentes em saúde que os descritores revisitaram como fome e desnutrição. A análise contemplou frequencia e Análise de Principais Componentes (APC) (eigenvalores superior a 0,7) a fim de analisar de perfis de comunicação e examinar correlações e variabilidades entre os tweets. A classificação dos tweets foi foi feito conforme com a natureza do emissor e a categoria do tweet: critérios esses recorrentes e estabelecidos na literatura sobre o uso de redes sociais. Resultados: ACP, foram definidos quatro componentes principais (CP) que capturaram 91,43% da variabilidade do banco. O CP1 apresenta uma associação positiva com as variáveis POLÍTICA, BOTS e retweets, enquanto se mostra negativamente associado à variável PESSOAL, indicando um padrão de tweet originados por bots e spams, com pouca interação pessoal. O CP2 está associado positivamente às variáveis NOTÍCIA e PROFISSIONAL, sugerindo um comportamento de profissionais de saúde que compartilham informações baseadas em notícias ou práticas profissionais. Por sua vez, o CP3 apresenta uma associação positiva com a variável PROFISSIONAL e negativa com a variável NOTÍCIAS, possivelmente representando uma comunidade coesa de profissionais de nutrição mais focada em compartilhar conhecimento e informações do que em notícias em geral. Por fim, o CP4 está associado aos grupos POLÍTICA e PESSOAL de maneira positiva, mas negativamente associado à variável retweet, indicando uma interação humana mais direta e menos orientada a compartilhamento de conteúdo político e pessoal. Conclusão: Até a publicação do presente trabalho, este é pioneiro no perfilamento de tweets utilizando palavras-chave de nutrição; mapeamento amplo de usuários nesta rede social na área da nutrição com espelhamento na política.