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Explotación y detección de influyentes en redes sociales online implícitas
dc.contributor.author | Nantes, Esteban Alberto | |
dc.contributor.author | Litterio, Mario | |
dc.contributor.author | Larrosa, Juan Manuel | |
dc.date.accessioned | 2022-05-13T22:10:55Z | |
dc.date.available | 2022-05-13T22:10:55Z | |
dc.date.issued | 2019-10-03 | |
dc.identifier.uri | https://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/6047 | |
dc.description.abstract | El 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.format | application/pdf | es_AR |
dc.format.extent | 29 págs. | es_AR |
dc.language.iso | spa | es_AR |
dc.publisher | Encuentro de Docentes Universitarios de Comercialización de Argentina y América Latina. | es_AR |
dc.rights | 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. | |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.subject | Análisis de redes sociales | es_AR |
dc.subject | Marketing digital | es_AR |
dc.subject | Influenciadores | es_AR |
dc.subject | Web scraping | es_AR |
dc.subject | Tripadvisor | es_AR |
dc.subject | Social network analysis | es_AR |
dc.subject | Digital marketing | es_AR |
dc.subject | Influencers | es_AR |
dc.subject | EDUCA-AL | es_AR |
dc.title | Explotación y detección de influyentes en redes sociales online implícitas | es_AR |
dcterms.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_AR |
dcterms.isPartOf | XXXIII Encuentro de Docentes Universitarios de Comercialización de Argentina y América Latina. 3 y 4 de octubre de 2021. ISSN 1852-0502 | es_AR |
uns.author.affiliation | Fil: Nantes, Esteban Alberto. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias de la Administración; Argentina. | es_AR |
uns.author.affiliation | Fil: Litterio, Mario. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias de la Administración; Argentina. | es_AR |
uns.author.affiliation | Fil: Larrosa, Juan Manuel. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. | es_AR |
uns.type.OpenAire | conferenceObject | es_AR |
uns.type.SNRD | documento de conferencia | es_AR |
uns.type.publicationVersion | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_AR |
uns.bibliographicCitation | Nantes, 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/123456789/6047 | es_AR |
uns.identifier.issn | 1852-0502 |
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