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dc.contributor.authorLitterio, Mario
dc.contributor.authorNantes, Esteban Alberto
dc.date.accessioned2022-05-13T21:12:23Z
dc.date.available2022-05-13T21:12:23Z
dc.date.issued2021-10-26
dc.identifier.urihttps://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/6046
dc.description.abstractEl presente trabajo da continuidad a la línea de investigación sobre la influencia en redes sociales online que se inició a partir de la publicación Marketing and social networks: a criterion for detecting opinion leaders, realizada por este mismo equipo en el European Journal of Management and Business Economics y propone un método para mostrar cómo a través de herramientas como NodeXL se pueden interpretar mapas de audiencia e interacciones en una red social como Twitter partiendo de la elección de un hashtag que represente el mercado de interés. En concreto se muestra a través del método del caso la forma de analizar grupos o clusters consolidados de individuos de una red, determinar su influencia y caracterizarlos a través de diferentes métricas, incluyendo los léxicos que utilizan. Esto ayuda a ponderar y elegir aquellos subgrupos de interés para maximizar el potencial del mensaje, generar la conversión deseada, ya sea lograr una venta, posicionar una idea o conseguir tráfico hacia un sitio web o red social, entre otros. Para la extracción de la red social, análisis y visualización se utilizan los paquetes de software NodeXL y Excel. La citada metodología extiende la propuesta de trabajos anteriores ya que muestra un método de trabajo para lograr mayor eficacia y eficiencia en el marketing de redes sociales. El análisis del texto y hashtags relevantes proporcionan una información cualitativa valiosa para la generación de acciones de marketing y de contenidos, pudiendo mejorar el alcance y efectividad de las acciones en redes sociales online.es_AR
dc.formatapplication/pdfes_AR
dc.format.extent21 págs.es_AR
dc.language.isospaes_AR
dc.publisherEncuentro de Docentes Universitarios de Comercialización de Argentina y América Latina.es_AR
dc.rightsAtribución – No Comercial – Sin Obra Derivada (BY-NC-ND) No se permite un uso comercial de la obra original ni la generación de obras derivadas. Esta licencia no es una licencia libre, y es la más cercana al derecho de autor tradicional.
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectAnálisis de redes socialeses_AR
dc.subjectMarketing digitales_AR
dc.subjectInfluenciadoreses_AR
dc.subjectMapa de audienciaes_AR
dc.subjectMinería de textoes_AR
dc.subjectSocial network analisises_AR
dc.subjectDigital marketinges_AR
dc.subjectInfluencerses_AR
dc.subjectAudience mapes_AR
dc.subjectText mining.es_AR
dc.subjectEDUCA-AL
dc.titleRedes sociales online : análisis de textos para generar contenidos para distintos segmentoses_AR
dcterms.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dcterms.isPartOfXXXV Encuentro de Docentes Universitarios de Comercialización de Argentina y América Latina. 26, 27, 28 y 29 de octubre de 2021. ISSN 1852-0502es_AR
uns.author.affiliationFil: Litterio, Mario. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias de la Administración; Argentina.es_AR
uns.author.affiliationFil: Nantes, Esteban Alberto. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias de la Administración; Argentina.es_AR
uns.type.OpenAireconferenceObjectes_AR
uns.type.SNRDdocumento de conferenciaes_AR
uns.type.publicationVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_AR
uns.bibliographicCitationLitterio, M., Nantes, E. A. (2021). Redes sociales online: análisis de textos para generar contenidos para distintos segmentos. XXXV Encuentro de Docentes Universitarios de Comercialización de Argentina y América Latina 26, 27, 28 y 29 de octubre. Disponible en: https://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/6046es_AR
uns.identifier.issn1852-0502


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Atribución – No Comercial – Sin Obra Derivada (BY-NC-ND) No se permite un uso comercial de la obra original ni la generación de obras derivadas. Esta licencia no es una licencia libre, y es la más cercana al derecho de autor tradicional.
Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como Atribución – No Comercial – Sin Obra Derivada (BY-NC-ND) No se permite un uso comercial de la obra original ni la generación de obras derivadas. Esta licencia no es una licencia libre, y es la más cercana al derecho de autor tradicional.