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dc.contributor.authorNantes, Esteban Alberto
dc.contributor.authorLitterio, Mario
dc.contributor.authorLarrosa, Juan Manuel
dc.date.accessioned2022-05-13T22:10:55Z
dc.date.available2022-05-13T22:10:55Z
dc.date.issued2019-10-03
dc.identifier.urihttps://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/6047
dc.description.abstractEl presente trabajo propone una aplicación de herramientas provenientes del análisis de redes sociales (ARS) para la explotación de una red social online implícita obtenida de la web a través del uso de la técnica de web scraping. En concreto se detallan desde un enfoque teórico y práctico los pasos, herramientas, métodos y modelos seguidos en el proceso de extracción de datos desde la web, y su limpieza y procesamiento para generar un modelo de red social o grafo para el conjunto restaurantes y usuarios que publicaron opiniones, o reviewers de la ciudad de Bahía Blanca obtenidos del sitio www.tripadvisor.com. Se analiza luego la red obtenida a la luz de un modelo de detección de individuos influyentes para detectar personas dentro de esa red que son objetivos de marketing atractivos por su potencial para transmitir un mensaje a partir de su estructura de relaciones y alcance dentro de esa red. El trabajo es original en el sentido de que aborda un problema de marketing contemporáneo desde los métodos cuantitativos y la teoría de redes sociales, combinando técnicas conocidas en una forma novedosa, y su resultado es el descubrimiento de información de valor que no es evidente desde otros métodos de análisis. La ubicuidad de las redes sociales y su transversalidad en los procesos de decisión de compra, uso y elección de un potencial consumidor hoy se encuentra fuera de cuestión. La literatura existente se encuentra aún en estado de arte, de práctica profesional y aún es fragmentada e incipiente. Este trabajo contribuye a un mejor entendimiento de las redes sociales online y a la técnica de análisis y explotación desde el punto de vista del marketing aplicado.es_AR
dc.formatapplication/pdfes_AR
dc.format.extent29 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-nd/4.0/
dc.subjectAnálisis de redes socialeses_AR
dc.subjectMarketing digitales_AR
dc.subjectInfluenciadoreses_AR
dc.subjectWeb scrapinges_AR
dc.subjectTripadvisores_AR
dc.subjectSocial network analysises_AR
dc.subjectDigital marketinges_AR
dc.subjectInfluencerses_AR
dc.subjectEDUCA-ALes_AR
dc.titleExplotación y detección de influyentes en redes sociales online implícitases_AR
dcterms.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dcterms.isPartOfXXXIII Encuentro de Docentes Universitarios de Comercialización de Argentina y América Latina. 3 y 4 de octubre de 2021. ISSN 1852-0502es_AR
uns.author.affiliationFil: Nantes, Esteban Alberto. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias de la Administración; Argentina.es_AR
uns.author.affiliationFil: Litterio, Mario. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias de la Administración; Argentina.es_AR
uns.author.affiliationFil: Larrosa, Juan Manuel. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina.es_AR
uns.type.OpenAireconferenceObjectes_AR
uns.type.SNRDdocumento de conferenciaes_AR
uns.type.publicationVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_AR
uns.bibliographicCitationNantes, E. A., Litterio, M., Larrosa, J. M. (2019). Explotación y detección de influyentes en redes sociales online implícitas. XXXIII Encuentro de Docentes Universitarios de Comercialización de Argentina y América Latina. 3 y 4 de octubre. Disponible en: https://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/6047es_AR
uns.identifier.issn1852-0502


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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.