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Mobile health applications : a natural language processing review analysis

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Abstract(s)

As smartphone use becomes ubiquitous, mobile health (mHealth) is becoming increasingly important. The COVID-19 pandemic has been linked to the increasing download rate of mHealth applications, as alternative healthcare solutions are sought by citizens restricted due to public health measures. Further evidence is necessary in order to prove if there was an increasing positive perception of healthcare applications by the population. This dissertation seeks to qualitatively and quantitatively evaluate this by studying the evolution of objective data like reviews and ratings of preselected mHealth applications in the Google Play Store during 2020. Further analysis focused on customer behavior is necessary to establish conditions and practices that support continuous growth and stability for mHealth providers. In order to analyze the mHealth applications development as well as the content of the reviews, natural language processing (NLP) tools were used. There is no published research or similar studies analyzing mHealth reviews with NLP tools for 2020. The results indicated no clear trend towards increasing positive perception of mHealth applications. Customer preferences were gathered and categorized by the ‘Unified Theory of Acceptance and Usage of Technology’ framework. The analyzed mHealth applications showed insights in form of different preferences in accordance with their respective subgroups. One main finding of this study was how the technical composition of mHealth applications can strongly influence the customer perspective. Furthermore, the study reveals missed opportunities if form of cooperation between regulators, application developers and insurances.
À medida que o uso de smartphones se torna onipresente, a saúde móvel (mHealth) torna-se cada vez mais importante. A pandemia COVID-19 tem sido associada ao aumento da taxa de download de aplicações de mHealth, num contexto em que os cidadãos procuram soluções alternativas de acesso à saúde, mas falta evidência sobre se houve uma perceção cada vez mais positiva destas soluções. Esta dissertação pretende avaliar qualitativa e quantitativamente essa tendência, estudando a evolução de dados como avaliações e classificações de aplicativos de saúde móvel pré-selecionados na Google Play Store durante 2020. Uma análise mais aprofundada com foco no comportamento do cliente é necessária para estabelecer condições e práticas que apoiem o crescimento contínuo e a sustentabilidade dos fornecedores de mHealth. Para analisar o desenvolvimento das soluções bem como o conteúdo das críticas (reviews), foram utilizadas ferramentas de processamento de linguagem natural (PLN). Não há trabalhos publicados analisando críticas de aplicações mHealth estas ferramentas para 2020. Os resultados não indicaram uma tendência clara para o aumento de uma perceção positiva sobre aplicativos de saúde móvel. As preferências do cliente foram reunidas e categorizadas pela estrutura da "Teoria Unificada de Aceitação e Uso da Tecnologia". Diferentes subgrupos estiveram associados a diferentes perceções sobre os aplicativos mHealth analisados. Uma das principais conclusões deste estudo foi como a robustez técnica dos aplicativos de saúde móvel pode influenciar fortemente a perspetiva do cliente. A tese aponta oportunidades para a cooperação entre reguladores, criadores de soluções de saúde digital e seguradoras.

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Keywords

Natural language processing Word and key feature analyses mHealth Reviews Google Play Store Ratings COVID-19 Applications Healthcare Unified theory of acceptance and use of technology Análise de palavras Classificações Aplicativos Saúde Teoria unificada de aceitação e uso de tecnologia

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