Esta pesquisa de tese teve como objetivo explorar a análise de mídias sociais, especialmente as disponíveis em comunidades online de sites de redes sociais, a fim de realizar estudos sociais sobre questões de saúde. Com base em uma abordagem prática foi definido um processo para realizar esses estudos. Este processo contou com ferramentas computacionais adaptados para fornecer apoio em tarefas específicas, tais como recuperação de conteúdo, seleção e análise. Duas ferramentas que se destacam são apresentadas por causa de sua utilidade e a complexidade do processo em que a sua construção se baseou. Para o benefício da análise de comunidades online, o Mapa de Associação de Comunidades é um processo desenvolvido para apoiar especialistas em compreender os interesses dos usuários com base em suas associações dentro de suas comunidades. A outra ferramenta visa auxiliar analistas a selecionar discussões de fóruns online a serem analisados manualmente com técnicas de pesquisa qualitativa, por exemplo, análise de conteúdo e do discurso. Esta ferramenta, TorchSR, foi criada baseada em aprendizado de máquina não supervisionado, usando agrupamento hierárquico, para dar suporte na resolução do problema de seleção de conteúdo. Um estudo de caso exploratório mostra que esta ferramenta ajuda na resolução do problema. O processo proposto foi utilizado em dois estudos sobre questões relevantes de saúde (hepatite C e o abuso de drogas), que resultou em descobertas relevantes sobre saúde pública. Em conclusão, este trabalho apresenta a aplicação prática de ciência social computacional no campo da saúde, através do desenvolvimento de um processo e ferramentas utilizadas para apoiar os analistas e melhorar a sua aplicação.