癌症是一个总称，包括一组200种疾病，这些疾病的共同特征是细胞侵入组织和器官的紊乱生长[ 1］．全球癌症相关死亡人数从2000年的600万增加到2007年的760万[ 2］．2012年，与癌症相关的死亡人数为820万[ 3.]，据估计，2018年，这种疾病将导致约960万人死亡。虽然全球约六分之一的死亡是由癌症引起的[ 4]，巴西的癌症发病率为每10万居民205.5例，在南美及加勒比地区排名第十[ 3.］．

为了预防目的，必须重申，改变人们的生活方式和习惯可以减少疾病发作的可能性。据Anand等人报道，“在所有癌症病例中，只有5%-10%可归因于遗传缺陷，而其余90%-95%则源于环境和生活方式。”生活方式因素包括吸烟、饮食(油炸食品、红肉)、酒精、日晒、环境污染、感染、压力、肥胖和缺乏运动。 5］．因此，有证据表明，预防是控制癌症发病的最具成本效益的长期策略。 6］．

除了采取健康的生活方式进行预防的重要性外，对已经出现疾病症状的个人增加早期发现也至关重要。事实上，当某些类型的癌症在早期阶段被诊断出来时，治疗成功和治愈(至少在诊断后5年内)的机会大大增加。根据 英国癌症研究中心，某些类型的癌症如及早发现，可较容易治疗，例如肠癌、乳腺癌、卵巢癌及肺癌[ 7］．

Facebook是目前活跃用户数量最多的社交网站;2017年6月，月活跃用户达到20亿[ 8］．每分钟发布51万条评论，更新29.3万条状态，上传13.6万张照片[ 9］．最常见的互动形式是反应(例如，当用户点击一个代表情感的表情符号时，如爱、惊讶、悲伤和愤怒)、评论(例如，当用户在帖子下写文字时)和分享(例如，当用户在他或她的Facebook个人资料上分享另一个人的帖子时)。按Facebook用户数量计算，巴西排名全球第三(1.3亿)，仅次于印度(2.7亿)和美国(2.1亿)。 10］．全球有几个Facebook页面致力于健康推广。在这里，我们将“Facebook页面”定义为企业、组织、名人或任何寻求通过社交媒体公开宣传自己的人创建的公开资料。 11］．

积极搜索健康信息与更多的健康知识和积极的行为改变有关;也就是说，当个人获得更好的信息时，他们往往会变得更健康[ 12］．许多研究已经探索了Facebook上与健康相关的页面，以验证这种传播策略的有效性[ 13- 15］．这项研究表明，用户对这些页面上发布的主题有很大程度的响应，这表明这种类型的讨论仍有相当大的增长空间。

使用Facebook作为传播癌症治疗、早期诊断和预防健康信息的平台，在科学文献中被忽视了。研究这一主题的为数不多的论文之一 16他分析了3个巴西癌症相关页面上访问用户发表的约1.3万条评论。据观察，在这些页面上有大量使用宗教术语的评论，如“上帝”、“信仰”、“主”、“受祝福”、“拯救”和“祈祷”。值得注意的是，大多数评论都是由女性撰写的，而这些信息的内容被发现是压倒性的积极。

在美国进行的一项相关研究[ 12]查看了国家癌症研究所的网页，以确定吸引观众的最有效策略。研究人员回顾了本页上的帖子和评论，发现“观众参与度与癌症相关帖子的格式有关。具体来说，照片帖子收到的反应、评论和分享明显多于视频、链接和状态更新(只包含文本的帖子)。 12］．

2017年发表的另一项研究[ 17实施了基于facebook的干预，其主要目标是诱导用户减少或停止吸烟;研究人员得出结论，使用者之间的互动导致每周吸烟数量的减少。这一结果表明，基于网络的社会支持和参与环境可能对参与者的健康有益。

最后，另一篇论文[ 18)研究了Facebook平台，以了解“与乳腺癌筛查相关的最常用术语和短语，以及其他女性最常与之互动的网站链接。”该研究得出的结论是，在社交媒体上，女性“分享并回应了有关乳腺癌和筛查的商业和信息网站的链接”;这一结果可能为解决乳腺癌早期检测重要性的信息策略的发展提供线索。

尽管有上述研究，但在巴西和世界范围内，几乎没有关于让公众参与社交媒体卫生传播的最佳方式的研究。与癌症相关的交流方面的学术分析甚至更少;这可能会对医院、非政府组织(ngo)和信息组织的Facebook页面产生负面影响，最终可能会影响到比其潜力更低的受众比例。因此，这项研究的目标是提供优化Facebook上关于癌症的健康信息的方法，特别强调风险因素、预防、治疗、早期诊断和治愈等主题，并调查这些信息的哪些方面能在受众中产生更大的参与度。值得注意的是，Facebook用户粘性的衡量标准是基于帖子的反应、分享和评论数量。

为了验证是什么让Facebook上的癌症相关话题更多人参与，我们分析了16个以癌症为主题的巴西页面。2017年，我们在1个月内研究了这些页面2次，从3月14日到4月14日，然后从4月15日到5月15日。对于本次研究的页面选择，我们进行了如下的步骤:

值得注意的是，在我们的研究中，我们没有选择专门针对预防或早期检测的页面。我们的目的是确定巴西的Facebook页面是如何处理癌症相关话题的。我们包括每个页面的名称，2017年的关注者数量和内容描述 多媒体附件1．

对于我们的分析，我们使用了社交媒体监控工具Quintly (quintly.com)，因为它允许同时监控多种媒体，即使用户不是相关页面的管理员。Quintly以图表和表格的形式组织所有页面的公开信息(即关注者、反应、评论和分享的数量)，例如，显示某个页面获得了多少新关注者，或者在选定的时间段内创建的帖子数量。该服务还为用户提供了所有选定页面的完整帖子列表，将数据收集到表示帖子日期、时间和类型的表中。帖子类型分为以下类别:照片(任何图像文件)、视频、事件(活动邀请，可选择接受或拒绝)、状态(纯文本帖子)或链接(包含重定向到外部页面的Web地址的帖子)。这些帖子类型定义反映了Facebook本身提供的定义。

这些职位的分析是根据Bardin [ 21]，其中包括一种归纳分析[ 22］．在我们的案例中，2名研究人员独立地进行了分析。我们的内容分析过程如下:

在内容分析过程之后，两位研究人员为每个类别创建了一个关键词列表。同一个词不可能出现在多个类别中。此外，“癌症”或“化疗”等可以归入任何一类的非常笼统的词汇都没有被考虑在内。在两位研究人员各自创建了他们的列表后，他们见面检查了相似点和不同点，最终在共识的基础上创建了一个独特的列表。

为了更全面地了解这些类别，我们还确定了每个类别的总影响，即“参与率”。这个值考虑了每个页面的3个指标。我们计算了16个相关页面中每个帖子的加权平均反应、份额和评论，为反应分配了0.05权重，为份额分配了0.2权重，为评论分配了0.75权重[ 23］．为计算总粘性而创建的权重考虑到粘性的类型(如，喜欢，评论或分享)遵循一个根据用户所需要的努力量而定的层次结构。例如，点赞通常被认为是低参与度，因为它是3种可用操作中最简单和最快的，分享则被认为是一种中等形式的参与度，因为Facebook用户认同内容，以至于他或她想在自己的页面上分享它。最后，我们认为评论是一种高级形式的参与;在这种情况下，Facebook用户需要反思所讨论的话题，起草文本，并公开陈述他或她的观点。

我们之前对Facebook页面的分析[ 23]，以及这项研究，成为开发一种工具的基础，该工具旨在自动分析任何与癌症相关的Facebook页面。

该工具由JavaScript开发的软件程序组成，允许用户根据指标组织不同类型的Facebook帖子。虽然其中一些指标是公开可用的(例如，反应、分享和评论)，但其他指标只能由页面管理员访问。我们的软件采用的指标如下:帖子触及率(有多少人浏览了该帖子);发布点击量(有多少用户点击阅读全文);帖子隐藏(有多少人在阅读帖子后隐藏了页面内容，或报告该页面为垃圾邮件);反应;股票;评论;用户粘性(加权平均用户粘性=点击数+反应数× 0.05 +分享数× 0.2 +评论数× 0.75);以及用户粘性(游戏邦注:即用户粘性除以用户接触范围)。 The software then enables the creation of a ranking according to each of these metrics. The ranking can be created by considering all the posts published in a relevant period or by filtering according to the categories to be analyzed.

此外，在软件中，我们创建了一个类别数据库和关键字字典，这是由研究人员在这项工作的早期阶段开发的;这个列表是可编辑的，类别或单词可以在任何时候添加或删除。值得注意的是，我们的系统只能“阅读”完整的单词，而不考虑复合词或词根词。这意味着关键字列表包含特定单词的所有可能变体——单数、复数、阳性和阴性。从这些数据中，系统能够标记帖子并将它们归类。如果一个帖子使用的关键字属于多个类别，系统将把该帖子放入显示最多关键字的类别中。

我们的软件还能够根据特定页面上之前帖子的参与度来预测一个帖子的参与度。更具体地说，如果一篇文章的关键词在以前的文章中产生了很高的粘性，那么这篇新文章的粘性也会增加。

我们分析的16个Facebook页面在相关的1个月内共产生了712个帖子。如上所述，所有页面都按照所属的概要(即，医院或基金会、信息、非政府组织和个人页面)分组。

在我们之前的研究中[ 23]，我们分析了6个月期间(2014年1月至6月)巴西3个关于癌症的页面的文本，并创建了以下8个类别:“证词或现实故事”(人们写下自己的癌症经历或任何现实故事);“团结”(要求人们捐献血液或头发等物品的帖子);“周年纪念日”(当帖子的主要主题是庆祝某个重要日期时);“科学与健康”(关于科学发现、学术研究和治疗进展的帖子);“事件”(当页面管理员组织或宣传一些事件时);“机构的”(当一个机构写自己的时候);“风险因素”(当帖子涉及吸烟等增加癌症风险的习惯时);以及“美容”(关于化妆、衣服或发型的帖子)。

尽管我们在后面的分析中添加了新的页面，但我们不必针对上面列出的那些页面创建新的类别，这表明尽管作者和页面管理员不同，但癌症主题中的主题范围仍然相似。

研究结果载于 表1显示按以下组划分的页面性能分析:医院或基金会、信息页面、非政府组织和个人页面。

我们为Facebook帖子的内容分析及其分类开发的软件具有简单而直观的界面，如下所示 图1- 3.．在 图2越深的方格表示参与度越高 图3字体越大，频率越高。

最初，我们在软件中输入了我们创建的8个类别，以及与每个类别对应的关键字。然后，我们通过分析“Acubens，癌症博物馆”页面来测试软件，这是由我们的研究小组在6个月内创建的 Oncobiology程序里约热内卢联邦大学。我们的目标是验证该工具是否能够将帖子标记在正确的类别中。在这段时间内，该页面显示了163篇发表的帖子。在本次调查的第一阶段，2名研究人员对所有职位进行了手工分类。然后，将人工分类结果与软件自动分类结果进行比较。通过这种方式，研究人员可以验证该工具是否能够正确地对帖子进行分类。在163个帖子中，只有34个被该工具归类为错误类别。这对应的错误率为20.8%(准确率为79.2%)。 表2总结由软件执行的自动分析的结果，以及为每个类别发现的错误数量。误差是从研究人员手工分析和软件分析之间的比较中扣除的。

误差的百分比被认为是可以接受的。事实上，根据文献[ 24- 28]，多类文本分类(当文本被分为≥3类时)的准确率为46.9% ~ 83%。

在这项研究中，我们观察到产生更高参与度的类别并不是那些帖子比例最高的类别。例如，在“信息页面”组中，“证词或现实生活故事”类别产生了196.4的参与度。然而，在分析期间，只有9.6%(25/261)的页面内容涉及此类主题。"信息类"中职位数量最多的类别是"科学和保健" (129/261,49.4%);然而，这一类别在用户粘性方面仅排在第六位。

我们在“非政府组织”组中观察到类似的模式。虽然产生最大粘性的类别是“周年纪念”(129.1)，但只有5.1%(8/156)的页面内容属于这一类别。在这组页面中，最常见的类别是“团结”，占48.7%(76/156)。然而，这些帖子的平均参与度为45，比最成功的类别低2.8倍，在平均参与度排名中排名第四。

在所分析的职位中，另一个存在率相对较低的类别是"科学和保健";这一类别与“危险因素”一起，与癌症预防、健康和早期诊断等主题直接相关。在“非政府组织”组和个人页面上，没有任何关于这个主题的文章。然而，在“医院或基金会”组中，这一类别在平均参与度方面排名第二，这表明寻找医院和基金会信息的人比访问其他癌症相关页面的人更有可能对这些话题感兴趣。因此，我们建议医院或基金会的管理者在他们的Facebook页面上投入更多的空间来讨论这个主题。

此外，为了增加用户的参与度，页面管理员采取策略来激励用户更频繁地评论是至关重要的，因为这是一种需要更大智力努力的参与类型。考虑到评论的用户在一篇文章上投入了更多的时间，这可能就是为什么评论的平均数量低于所有类别的平均分享和反应数量的原因。

在Facebook上产生更多评论的一些最常用策略包括向用户提问并回复所有评论[ 29］．正如波尔图所强调的，“用户与特定内容生产者互动越多，生产者出现在用户新闻提要中的机会就越大。” 30.］．因此，为了增加用户的参与度，页面鼓励类似的行为是至关重要的。

“科学与健康”类别有最多的帖子(n=95)，但这也是软件犯了少量错误的一个类别——只有2个。尽管该软件不能利用出版物附带的图像或视频，但文本分析证明足以满足我们的目的。在“风险因素”类别中，11个帖子中只有一个错误。正确归入"科学和健康"类别的文本示例如下:

虽然文本包含属于其他类别的词，如“捐助者”(“团结”)，但软件能够将该职位归类到适当的类别中，因为这一节中的大多数词都涉及“科学和健康”。

该软件之所以出现分类错误，很大程度上是因为该工具无法分析句子周围的上下文。例如，下面的帖子被解释为“周年纪念”，尽管研究人员将其归类为“机构”:

这个错误可能是因为“day”这个词出现了2次，而且它是这篇文章中唯一一个出现在关键字列表中的词。在出现这个错误后，我们可以考虑将“项目”一词纳入“机构”类别，因为该类别中“Acubens，癌症博物馆”的一些出版物包含了这个词。

关于内容分析，其中一个限制是我们将研究限制在巴西葡萄牙语的页面上。我们这样做是出于兴趣，希望更好地了解巴西社交媒体上关于癌症的内容，以及是什么引起了巴西人的参与。但是，今后的研究应更广泛地分析以其他国家和语言产生的内容。

关于软件，一个限制是难以为每个类别选择词语，因为有些词语可能属于不止一个类别。在许多情况下，我们必须根据研究人员的评估标准做出选择。然而，有不同经历和写作风格的人很可能会把单词归入其他类别。上面已经提到的另一个限制可能是软件不理解上下文，因此无法捕捉讽刺、笑话、含糊不清的措辞或比喻性的语言。此外，该系统无法识别常见的键入错误。

尽管存在这些限制，但我们的软件可以帮助许多研究小组和Facebook页面管理员更好地了解他们的受众想要什么，以及什么会产生粘性。该软件的其他功能，如“热图”，在这个过程中也将有很大的价值。

对帖子进行分类并计算参与率可以发现，Facebook页面的潜力往往没有得到充分利用。这可能是因为产生最大粘性的类别并不是使用最频繁的类别。相反，我们注意到，在某些情况下，最吸引人的用户粘性类别往往是最少发表的。例如，值得注意的是，许多网页在“科学和健康”类别中只有几篇文章，尽管这是最受欢迎的类别之一。事实上，与“风险因素”一起，“科学与健康”包括与公共卫生问题最相关的类别，如癌症预防、早期诊断和福祉。考虑到大量癌症病例与环境和生活方式问题有关，在社交媒体上更多地谈论预防和危险行为是至关重要的。

然而，这项研究表明，个人页面和“非政府组织”组没有产生任何关于“科学与健康”的信息。“非政府组织”小组也未能提供任何有关“危险因素”的内容。我们的研究结果表明，非政府组织应该包含更多关于科学、健康和风险因素的信息，并开始更积极地推广这些信息。

在“医院或基金会”组中，“科学与健康”类别产生的加权平均参与度最高。然而，这组页面中只有18.3%(20/109)的帖子属于这一类别。我们建议医院或基金会的网页管理员给这个主题更多的空间。

在这项研究中开发的软件肯定可以帮助对研究癌症相关主题感兴趣的研究小组。此外，关于癌症的关键字词典可以帮助那些有兴趣深入研究这一主题的人。此外，愿意创建新类别和字典的研究人员和团体可以利用我们的工具来更好地了解什么类型的内容能在目标受众中产生更大的参与度，从而收集信息以生成更有吸引力的基于web的内容。