ImpactU Versión 3.11.2 Última actualización: Interfaz de Usuario: 16/10/2025 Base de Datos: 29/08/2025 Hecho en Colombia
Implementación de una herramienta computacional para la caracterización de textos y perfiles relacionados con publicaciones sobre vacunación, en la red social Twitter en español
La salud pública y la reticencia a la vacunación, como base problemática del presente trabajo, representan el marco de discusión en épocas de pandemia: virus, bacterias y demás agentes que afectan la salud de los humanos y su entorno. El eje principal que se abordará, se encuentra ligado al apoyo de la salud pública para establecer políticas que busquen garantizar integralmente la salud de la población, por medio de acciones dirigidas, tanto individual como colectivamente; el foco del presente estudio está centrado en la vacunación y publicaciones relacionadas en español en la red social Twitter, por medio del análisis de discurso y la detección de patrones basados en los tweets (trinos), que identifiquen los diferentes perfiles de interés en la red social. Realizando trabajos de encuesta y obtención de datos, algunos estudios encontraron que la mayoría de las personas usa internet y, específicamente, las redes sociales, para consultar temas de salud, dejando en claro que el 95.8% ha buscado información de salud en Internet y 44.4% temas de vacunación, sin consultar fuentes oficiales de esta última, amenazando potencialmente la inmunidad grupal a cierto tipo de enfermedades curables por medio de las vacunas. Se logró contribuir a suplir la necesidad que existe para la automatización sobre la identificación de características y comportamientos de los diferentes grupos (Pro-vacunación, Anti-vacunación y Neutral) sobre la red social Twitter en español, en términos de salud pública y vacunación, facilitando el análisis de los expertos que fundamentan políticas públicas y regulaciones en pro del correcto manejo de la información. (Texto tomado de la fuente)