Clasificación de opiniones en dos convocatorias de vacunación contra el virus de papiloma humano en Facebook del MINSA utilizando procesamiento de lenguaje natural y análisis de contenido

Abstract

El cáncer de cuello uterino provoca seis muertes al día en Perú. Una forma de prevenir este cáncer es con la aplicación de la vacuna contra el Virus del Papiloma Humano (VPH). Las campañas de vacunación se promocionan en medios digitales como las redes sociales. Siendo Facebook la red social con más usuarios y de mayor interacción de la página del Ministerio de Salud del Perú, se realizó un estudio con un enfoque netnográfíco de las campañas de vacunación contra el VPH del año 2019 y 2020 con dos métodos diferentes con el objetivo de compararlos. Se asumió un rol de observador pasivo, analizando las opiniones de los usuarios de Facebook a través de los comentarios frente a las convocatorias de vacunación contra el VPH. Se realizó una primera clasificación de opiniones por temas a partir de la Asignación de Dirichlet Latente (ADL) y la Frecuencia de Término – Frecuencia Inversa de Documento (FT-FID), luego se realizó una segunda clasificación con análisis de contenido. Se obtuvieron resultados similares con ADL+ FT-FID y el análisis de contenido. Con respecto a las opiniones, se encontró deficiencias en la comunicación respecto a la vacuna contra el VPH, así mismo se observó una necesidad de aclarar mitos y cuestionamientos respecto a la vacuna. Además, se encontró a usuarios que reportaron que el personal de salud no vacunó a sus hijas pese a que las niñas estaban dentro del rango de edad.

Uterine cancer causes six deaths per day in Peru. A way to prevent this cancer is the administration of the Human Papilloma Virus (HPV) vaccine. Vaccination campaigns are promoted through digital means like social media. Facebook is the social media where the Peruvian ministry of health has more followers and interactions. On this fan page, an investigation with a netnography approach has been made on the vaccination campaigns against HPV in 2019 and 2020 with two different methods to compare them. A passive observer role was assumed, analyzing perceptions of Facebook users through comments regarding the calls for vaccination against HPV. The first classification of opinions by topic was carried out based on the Latent Dirichlet Allocation (LDA) and Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF), then a second classification was performed with the content analysis manual. A review of the comments was made to classify them according to the position. With regard to opinions, deficiencies were found in the diffusion regarding the HPV vaccine, as well as the necessity to clarify myths and questions respecting the vaccine. In addition, some users reported that even health personnel did not vaccinate their daughters despite being in the age range.