La influencia en redes sociales online bimodales a través del caso de Tripadvisor

Abstract

El presente trabajo propone una aplicación de herramientas provenientes del análisis de redes sociales y de programación para la explotación de información de una comunidad online, más específicamente una red social bimodal, obtenida de la web a través del uso de la técnica de web scraping. Se detallan desde un enfoque teórico y práctico los pasos seguidos en el proceso de extracción y procesamiento de la información obtenida de www.tripadvisor.com, se genera un modelo de red social que relaciona diferentes tipos de actores dentro de la red, y se aplica un modelo para detectar de individuos influyentes propuesto anteriormente por el mismo grupo de investigación. Por último se describe la aplicación de herramientas de análisis cuantitativo a los datos obtenidos como minería de texto, frecuencia y nubes de palabras. El trabajo aborda un problema de marketing contemporáneo desde los métodos cuantitativos y la teoría de redes sociales combinando técnicas conocidas en una forma novedosa. Su resultado es el descubrimiento de información valiosa no evidente desde otros métodos de análisis.

This work proposes an application of social network analysis tools and programming tools for the exploitation of information from an online community, more specifically a bimodal social network. The steps followed in the process of extracting and processing the information from www.tripadvisor.com is detailed from a theoretical and practical approach. These steps include using web scraping, representing the information through graphs, applying a model to detect influential individuals previously proposed by the same research group and the application of quantitative analysis tools to the data obtained such as text mining, frequency and word clouds. The work addresses a contemporary marketing problem in the perspective of quantitative methods and social network theory, combining known techniques in a novel way. Its result is the discovery of valuable information not evident from other analysis methods.