Word Frequency and Content Analysis Approach to Identify Demand Patterns in a Virtual Community of Carriers of Hepatitis C
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Orkut, a Brazilian virtual social network, is responsible for popularization of the Internet among people of low income and educational level. It's observed that rapid growth of virtual communities can be reached by low cost Internet access in community local area network houses. Orkut poses an important social resource for Brazilian patients with chronic conditions like hepatitis C virus (HCV) carriers, who face several obstacles in adapting to everyday difficulties. OBJECTIVE: Identify Patterns of Recurring Demands (PRD) expressed in messages posted by members of virtual communities dedicated to HCV carriers. METHODS: Pre-selection: we identified terms commonly associated to HCV on generic Internet searches (primary Keywords - Kps); Kps were used to identify the most representative HCV communities in a virtual community site (Orkut); all messages published along 8 years on all topics of the community were collected and tabulated; the word frequency was used to construct a "word cloud" (graphic representation of the word frequency) on which was applied a content analysis technique. RESULTS: The most cited terms expressed: search for information about medications (prescribed and "forbidden"); emphasis on counting time, which were interpreted as surviving expectations; frequent mention of God, doctors, and "husbands" (female carriers were 68%). These elements provided material for further research - they will be useful in the construction of categories in discourse analysis. CONCLUSIONS: The present work is a disclosure of preliminary findings considered original and promising. The word frequency/content analysis approach expressed needs of social support and material assistance that may provide subsidies for further qualitative approach and public health policies aimed to HCV carriers. The study of PRD by word frequency may be useful in identifying demands underestimated by other means.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».