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Analisis del impacto de las estrategias desarrolladas en redes sociales para la promocion de salud y prevencion de enfermedades en colombia

Resumen

En este proyecto se evalúa el impacto de las estrategias difundidas a través de Twitter; referentes a la promoción de la salud y prevención de enfermedades en Colombia, utilizando minería de datos para caracterizar la información obtenida; Inicialmente se seleccionan las autoridades de salud en Colombia y sus campañas en Twitter luego se extraen los datos a través del API de Twitter con ayuda del software de programación Rstudio, el cual es utilizado en todo el proceso, estos datos son sometidos a un preprocesamiento con el fin de ajustar dos clasificadores no supervisados, Latent Dirichlet Allocation y Correlated Topic Models. En cada modelo se estima el parámetro k o número de tópicos el cual es fundamental para aplicar cada método, para ello se emplean dos métodos de muestreo Gibbs y VEM para LDA, y solo VEM para CTM, ya que en este caso no es posible utilizar Gibbs. Posteriormente para seleccionar el algoritmo que mejor se ajusta a los datos se utiliza la distancia de Hellinger, la cual arroja que LDA con VEM es el mejor modelo para este caso, por lo cual se determinan y etiquetan los tópicos predominantes en LDA VEM, de acuerdo a las matrices de probabilidad proporcionadas por el modelo LDA VEM y las estrategias de promoción de la salud y prevención de enfermedades que las entidades publican en sus páginas web institucionales. Finalmente se evalúa el impacto de acuerdo a la intensidad de los mensajes respecto a número de retweet y favoritos, encontrando un 71.3% de coincidencia con las estrategias publicadas en página web y que la cantidad de retweets y favoritos no es proporcional a la cantidad de tweet por cada estrategia. **