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Fake news em Saúde: avaliação das postagens do Facebook sobre informações falsas relacionadas à dor de dente

Processo: 21/10893-9
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de janeiro de 2022
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2022
Área do conhecimento:Ciências da Saúde - Odontologia - Odontologia Social e Preventiva
Pesquisador responsável:Thiago Cruvinel da Silva
Beneficiário:Mateus Martins Martini
Instituição Sede: Faculdade de Odontologia de Bauru (FOB). Universidade de São Paulo (USP). Bauru , SP, Brasil
Assunto(s):Odontologia social   Odontalgia   Mídias sociais   Informação em saúde   Desinformação   Fake news   Facebook
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Desinformação | dor de dente | esaúde | rede social | Informação em Saúde

Resumo

As mídias sociais tornaram-se ambientes relevantes de convivência, para a discussão de ideias e formulação/consumo de opiniões sobre todos os aspectos da vida, incluindo a saúde. Como as interações ocorrem de forma aberta e permanecem registradas durante tempos indeterminados, as redes sociais podem fornecer dados científicos relacionados aos principais interesses e comportamentos em saúde de uma população específica. Neste contexto, o presente estudo tem por objetivo analisar e caracterizar as postagens do Facebook sobre informações falsas relacionadas à dor de dente. Inicialmente, a estratégia de busca será determinada por meio de uma análise exploratória das principais palavras-chaves e hashtags combinadas por meio de descritores booleanos à dor de dente na plataforma CrowdTangle. Em seguida, um total de 1000 publicações serão coletadas para as análises, sendo 500 para cada língua estudada, considerando como ordem de prioridade as publicações mais recentes, com maior nível de interação e de autoria de perfis com maior número de seguidores. Então, dois examinadores independentes classificarão os posts coletados de modo estrutural (três níveis distintos, dois referentes ao tipo do conteúdo e um sobre o perfil do usuário) e sentimental (neutro, positivo e negativo). Finalmente, os dados relativos as características dos perfis e as classificações serão analisados a partir de estatística descritiva no software SPPS 21.0. Também, os dados referentes ao corpo das publicações serão analisados qualitativamente pelo software NVivo 12 Plus, possibilitando a construção de inferências e interpretação dos resultados.(AU)

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