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

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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 detal...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Litterio, Mario, Nantes, Esteban Alberto, Larrosa, Juan Manuel
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística.Instituto de Investigaciones y Asistencia Tecnológica en Administración de la Escuela de Administración. 2022
Materias:
Análisis de Redes Sociales
Marketing Digital
Influenciadores
Web Scraping
Tripadvisor
Social network analysis
Digital marketing
Influencers
Acceso en línea:https://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/6240
Aporte de:
Repositorio Institucional Universidad Nacional del Sur (UNS) de Universidad Nacional del Sur
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description 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.
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