scholarly journals Social Media Mining in Drug Development Decision Making: Prioritizing Multiple Sclerosis Patients’ Unmet Medical Needs

2022 ◽  
Author(s):  
Jonathan Koss ◽  
Sabine Bohnet-Joschko
Author(s):  
Jonathan Koss ◽  
Astrid Rheinlaender ◽  
Hubert Truebel ◽  
Sabine Bohnet-Joschko

Author(s):  
ABEED SARKER ◽  
AZADEH NIKFARJAM ◽  
GRACIELA GONZALEZ

2021 ◽  
Vol 26 (2) ◽  
pp. 375-394
Author(s):  
Cristina Vela Delfa ◽  
Lucia Cantamutto ◽  
Marian Núñez-Cansado

La crisis sanitaria de la covid-19 vino acompañada de medidas de aislamiento, entre las que se encontraba el confinamiento domiciliario, que provocaron múltiples reacciones en las redes sociales. El objetivo de este artículo consiste en analizar la conversación digital observada en Twitter®, en torno al hashtag #MeQuedoEnCasa, en el periodo comprendido entre el 20 y el 27 de marzo de 2020. El estudio parte de una metodología mixta, en la que se combinan técnicas de análisis del social media mining con estrategias cualitativas propias del análisis lingüístico. Desde el punto de vista teórico, nos apoyamos en conceptos de las teorías del encuadre y de la valoración. Los resultados apuntan al enmarque positivo del confinamiento, a través de rasgos semióticos de distinto nivel: léxico, semántico y pragmático. Las cuentas más influyentes inclinaron su producción discursiva hacia la polaridad positiva. El análisis empírico permite concluir que el encuadre discursivo de esta conversación digital combina dos ejes semánticos (colectividad y salud), dos ejes enunciativos (aquí y ahora) y un eje emocional, lo que implica que hashtags como #MeQuedoEnCasa funcionan como señas de identidad social, como marcas de anclaje enunciativo y como instrumentos para fomentar la responsabilidad del individuo desde valores positivos.


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