Topic modeling using Twitter messages related to cervical cancer

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As a global health problem, cervical cancer generates much information that circulates through social networks. Modeling allows us to automatically identify the topics that deal with a specific subject matter in a set of documents. This research used the LDA algorithm and the coherence metric for to...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Reátegui Rojas, Ruth María
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad de Lima
Repositorio:Revistas - Universidad de Lima
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:revistas.ulima.edu.pe:article/5887
Enlace del recurso:https://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Interfases/article/view/5887
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:text mining
Twitter
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spelling Topic modeling using Twitter messages related to cervical cancerModelamiento de tópicos utilizando mensajes de Twitter relacionados al cáncer cervicalReátegui Rojas, Ruth Maríatext miningTwittercervical cancertopic modelingtext miningTwittercáncer cervicouterinomodelado de tópicosAs a global health problem, cervical cancer generates much information that circulates through social networks. Modeling allows us to automatically identify the topics that deal with a specific subject matter in a set of documents. This research used the LDA algorithm and the coherence metric for topic modeling and identified seven topics in a set of tweets on cervical cancer. The topics were related to the effect of HPV vaccines, the relationship between HPV and other diseases, forms of prevention such as vaccines and Papanicolaou tests, programs that provide medical services for the prevention and elimination of this disease, stories of women who have had cervical cancer and studies aimed at Latina women.El cáncer cervical es un problema de salud mundial que genera una gran cantidad de información que circula por las redes sociales. El modelado de tópicos permite automáticamente identificar aquellos que tratan sobre un tema en un conjunto de documentos. En el presente trabajo se ha aplicado el modelamiento de tópicos para identificar los tópicos de un conjunto de tuits que tratan sobre al cáncer cervical. Se aplicó el algoritmo LDA y la métrica de la coherencia para la evaluación. Se identificaron siete tópicos relacionados con el efecto de las vacunas contra el VPH, la relación que existe entre el VPH y otras enfermedades, las formas de prevención como vacunas y test de Papanicolaou, programas que prestan servicios médicos para la prevención y eliminación de esta enfermedad, historias de mujeres que han padecido de cáncer cervical y estudios dirigidos a mujeres latinas.Universidad de Lima2022-12-23info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdftext/htmlhttps://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Interfases/article/view/588710.26439/interfases2022.n016.5887Interfases; No. 016 (2022); 41-52Interfases; Núm. 016 (2022); 41-52Interfases; n. 016 (2022); 41-521993-491210.26439/interfases2022.n016reponame:Revistas - Universidad de Limainstname:Universidad de Limainstacron:ULIMAspahttps://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Interfases/article/view/5887/5850https://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Interfases/article/view/5887/6052Derechos de autor 2022 Interfaseshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:revistas.ulima.edu.pe:article/58872023-07-24T13:33:28Z
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Modelamiento de tópicos utilizando mensajes de Twitter relacionados al cáncer cervical
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