Array
(
[0] => stdClass Object
(
[journal] => stdClass Object
(
[id_jnl] => 75
)
)
[1] => stdClass Object
(
[section] => stdClass Object
(
[section] => 1527
)
)
[2] => stdClass Object
(
[title] => Array
(
[0] => ANÁLISE DE PUBLICAÇÕES DO MUSEUWEEK 2022-2023 NO SERVIÇO DE REDE SOCIAL ONLINE TWITTER@nn
)
)
[3] => stdClass Object
(
[abstract] => Array
(
[0] => Esta pesquisa objetiva analisar dados de uso de hashtags sobre o MuseumWeek no Twitter. Os procedimentos metodológicos adotados para pesquisa são qualiquantitativos, por meio de um estudo de caso com abordagem altimétrica, aplicando-se a análise estatística descritiva, com a coleta de dados das publicações e hashtags utilizadas nos anos de 2022 e 2023. Os resultados apontaram maior quantidade de publicações sobre o evento em 2023, porém os indicativos de aumento de publicações vieram de poucas instituições. Observou-se uma distribuição equilibrada no uso das hashtags do ano de 2022 e maior incidência do uso de das hashtags #MeioAmbienteMW e #Web3MW para o ano de 2023. Também se observa que as hashtags veiculadas no primeiro dia de cada ano (#InovacaoMW - 2022 e #MeioambienteMW – 2023) possui maior engajamento do que as veiculadas nos demais dias. Conclui-se que os Serviços Redes Sociais Online (SRSO) e o evento são componentes importantes na divulgação científica, porém há uma necessidade de coleta de mais dados para a formação de uma série histórica, pois os SRSO não estão permitindo a coleta de anos anteriores. Propõe-se como trabalhos futuros uma Análise de Redes Sociais para verificação de agrupamentos (clusters) e a segmentação das análises das hashtags por meio de técnicas de mineração de dados ou análise semântica do conteúdo da mensagem. Palavras-chave: serviços redes sociais online; Twitter; divulgação científica; MuseumWeek.@pt
)
)
[4] => stdClass Object
(
[author] => Array
(
[0] => Enne Rebeca Silva de Freitas
[1] => Alegria Celia Benchimol
[2] => Fernando de Assis Rodrigues
)
)
[5] => stdClass Object
(
[subject] => Array
(
)
)
[6] => stdClass Object
(
[source] => stdClass Object
(
[vol] =>
[nr] => nacional
[year] =>
[theme] =>
)
)
[7] => stdClass Object
(
[datePub] => Array
(
[0] => 2024-03-26 20:17:26
)
)
[8] => stdClass Object
(
[DOI] => Array
(
)
)
[9] => stdClass Object
(
[http] => Array
(
[0] => stdClass Object
(
[type] => HTTP
[value] => Array
(
[0] => https://ancib.org/enancib/index.php/enancib/xxxiiienancib/paper/view/1478
)
)
)
)
[10] => stdClass Object
(
[language] => Array
(
[0] => pt
)
)
[11] => stdClass Object
(
[license] => Array
(
[0] => Autores que submetem a esta conferência concordam com os seguintes termos:
a) Autores mantém os direitos autorais sobre o trabalho, permitindo à conferência colocá-lo sob uma licença Licença Creative Commons Attribution, que permite livremente a outros acessar, usar e compartilhar o trabalho com o crédito de autoria e apresentação inicial nesta conferência.
b) Autores podem abrir mão dos termos da licença CC e definir contratos adicionais para a distribuição não-exclusiva e subseqüente publicação deste trabalho (ex.: publicar uma versão atualizada em um periódico, disponibilizar em repositório institucional, ou publicá-lo em livro), com o crédito de autoria e apresentação inicial nesta conferência.
c) Além disso, autores são incentivados a publicar e compartilhar seus trabalhos online (ex.: em repositório institucional ou em sua página pessoal) a qualquer momento antes e depois da conferência.
)
)
)