Análisis de redes sociales
El
análisis de redes socialeses un área de investigación enfocada en el estudio de las, que a diferencia de lasy las, da una relevancia preponderante a las interrelaciones existentes entre las entidades que interactúan en la red.
De aquí brotan otras subdisciplinas como el análisis de medios sociales, que es el proceso de recopilación de datos de, su procesamiento e interpretación para conseguir conocimientos estructurados que conduzcan a resoluciones empresariales orientadas por la información y una mayor cercanía con el cliente para marcas y negocios.
Tipos de análisis[]
El análisis dees un á agencia marketing online tarragona se usa enyde manera intercambiable. Prové una huella humana de seguimiento para elque podría utilizarse en una amplia gama de disciplinas tales como,y la. Las redes sociales brindan dos contextos extensos desde la perspectiva de los científicos sociales: da una amplia gama de datos en disciplinas ya bien establecidas, y, en ocasiones, pueden ser un insumo esencial para validar o bien rehusar supuestos subyacentes a la teoría social. Los científicos políticos pueden continuar el desarrollo de la protesta política en línea
y el intercambio de información entre comunidades de diferentes idiomas.
Mientras, es muy difícil conectar la comprensión científica de lo social a los datos de los medios sociales. Por servirnos de un ejemplo, el término usual de casi no se aplica al término de amistad de las redes sociales.
El análisis de redes sociales es una práctica cada vez más frecuente en la industria. Es usada en diferentes enfoques sobre las resoluciones de negocio,, servicio al cliente del servicio,, ventas y otros.
Hay una pluralidad de herramientas que ofrecen análisis de medios sociales. La lógica detrás de losque están diseñados para estas herramientas es la selección, el procesamiento anterior de datos, la transformación, lay la evaluación de patrones ocultos.
"Análisis de redes sociales es el arte y la ciencia de la extracción de valiosos conocimientos ocultos de grandes cantidades de datos semi-estructurados y no estructurados de los medios sociales para habilitar la toma de resoluciones informadas y acertadas. Es una ciencia, ya que implica una forma sistemática de identificar, extraer y analizar datos de los medios sociales (tales como tweets, acciones, gustos, y también hipervínculos), así como el empleo de herramientas y técnicas sofisticadas. Es también un arte, la interpretación y la alineación de los conocimientos adquiridos con objetivos de negocio. Para conseguir el valor de los datos, uno debe dominar tanto su arte como su ciencia."
Dependiendo de los objetivos de negocio, se pueden adoptar 4 formas diferentes, a saber: análisis gráfico, análisis de diagnóstico, análisis predictivo y análisis prescriptivo.
Tipos de datos[]
Las fuentes de medios digitales para el análisis de redes sociales incluyen canales de redes sociales, blogs, foros, sitios para compartir imágenes, sitios para compartir vídeos, agregadores, clasificados, quejas, preguntas y contestaciones, reseñas, Wikipedia y otros.
Los medios sociales tienen un mínimo de siete capas de datos. posicionamiento seo inmobiliario , ciertas son perceptibles o bien fácilmente identificables (por servirnos de un ejemplo, texto y/o acciones), y otras son invisibles (por ejemplo, hipervínculos y redes).
- datos textuales (como losy comentarios)
- datos de la red (tales como amistades de, y seguimiento de)
- acciones (como, acciones, opiniones)
- (por servirnos de un ejemplo, links engastados dentro del texto)
- datos móviles (por servirnos de un ejemplo, la aplicación móvil de datos)
- datos de ubicación
- de datos
Con el fin de hacer el proceso completo de análisis de medios sociales un éxito es esencial definirpara valorar objetivamente los datos. Lase utiliza como una parte de la analítica, es una tendencia a que el contacto entre personas afines ocurra a un ritmo mayor que entre personas diferentes. Conforme con la investigación, dos usuarios que siguen recíprocamente comparten intereses actuales extrayendo sus miles y miles de enlaces. Todos estos se usan para tomar decisiones comerciales esenciales en los ámbitos de redes sociales.
Proceso de análisis[]
Hay 3 pasos primordiales en el análisis social de las redes sociales: identificación de datos,e interpretación de información. La manera preferida de maximizar el valor derivado en todos y cada punto a lo largo del proceso, los analistas pueden delimitar una pregunta a ser contestada. Al tratar de examinar la pregunta, los analistas pueden meditar como detectives, siempre haciendo preguntas importantes; "¿Quién? ¿Qué? ¿Dónde? ¿Cuándo? ¿Por qué? ¿Cómo?" Estas preguntas asisten a determinar las fuentes de datos convenientes para evaluar, lo que puede afectar en gran medida el tipo de análisis que se puede realizar.
Khan sugiere que el análisis de redes sociales es un proceso iterativo de seis pasos:
Paso 1 Identificación: Búsqueda e identificación de la fuente de información correcta para fines analíticos.
Paso 2 Extracción: una vez que se identifica una fuente fiable y minable de datos de redes sociales, luego viene la extracción de los datos a través de API o manualmente.
Paso 3 Limpieza: este paso implica la eliminación de los datos no deseados de los datos extraídos automáticamente.
Paso cuatro Análisis: A continuación, se examinan los datos limpios para conseguir información comercial. En dependencia de la capa de análisis de medios sociales que se considere y de las herramientas y algoritmos empleados, los pasos y el enfoque dependerán en gran medida.
Paso cinco Visualización: En dependencia del tipo de datos, la parte de análisis conducirá a visualizaciones relevantes para una comunicación efectiva de los resultados.
Paso seis Interpretación o bien consumo: este paso se basa en los juicios humanos para interpretar el conocimiento valioso de los datos visuales. La interpretación significativa es de particular importancia cuando se trata de análisis gráficos que dejan sitio a diferentes interpretaciones.
Identificación de datos[]
La identificación de datos es el proceso de identificación de los subconjuntos de datos disponibles para enfocar el análisis. La información en sí misma es inútil salvo que se interprete, una vez que empezamos a examinar los datos, comienza a ser útil puesto que transmite un mensaje. Cualquier información que transmite un mensaje significativo se convierte en información. En un nivel alto, los datos no procesados pueden ser: datos ruidosos; datos irrelevantes, datos filtrados; datos que transmiten un mensaje haragán. Para extraer información de los datos debemos procesarlos, refinar el conjunto de datos a incluir y en los que queremos centrarnos, y organizarlos.
En el contexto del análisis de redes sociales, la identificación de datos significa delimitar qué contenido nos interesa. Los atributos de los datos que han de ser considerados son los siguientes:
- :son datos que han sido organizados en un formato de repositorio -en general una- a fin de obtener un efectivo procesamiento y análisis. Los datos no estructurados, por contra, no están organizados ni formateados.
- : el Idioma se convierte en significativo, si queremos saber el sentimiento de un blog post en lugar de número de menciones.
- : es importante cerciorarse de que los datos incluidos en el análisis sólo sean de esa región del planeta donde el análisis se centra. Por poner un ejemplo, si el objetivo es identificar el inconvenientes de agua limpia en, debe asegurarse que los datos recogidos son desolamente.
- Tipo de contenido: El contenido de los datos podría ser: texto; fotografías, (dibujos, bocetos simples o bien fotografías); audio; grabaciones de audio de los libros, artículos, hablas o debates; vídeos, grabación, transmisión de secuencias en directo.
- Origen: el contenido de las redes sociales se está produciendo en una pluralidad de lugares tales como sitios de noticias, sitios de redes sociales (por ejemplo, Facebook, Twitter). Dependiendo del género de proyecto para el que se recopilan los datos, el sitio se vuelve muy significativo.
- Tiempo: es importante recoger los datos se publican en el marco de tiempo que está siendo analizado.
- Propiedad: ¿Es la información privada o públicamente disponible? ¿Existesobre los datos? Estas son las preguntas que deben ser abordadas antes de la recogida de datos.
Análisis de datos[]
es el conjunto de actividades que asisten a convertir los datos en bruto en conocimiento y valor de negocio. En otras palabras, el análisis de datos es la fase que toma los datos filtrados como entrada y los transforma en información para los analistas. Muchos tipos diferentes de análisis se pueden realizar con los datos de los medios sociales. El paso de análisis de datos comienza cuando sabemos cuál es el inconveniente que queremos resolver y saber que tenemos la suficiente cantidad de datos para generar un resultado significativo.
El desarrollo de unes un proceso o método que usamos para organizar los elementos de datos y normalizar el uso de los elementos de datos individuales que se relacionan entre sí. Este paso es esencial pues deseamos ejecutar unsobre los datos; necesitamos una manera de decirle a laqué palabras o temas son esenciales y si ciertas palabras se relacionan con el tema que estamos explorando.
Algunas herramientas pueden hacer un buen trabajo para determinar sentimientos, mientras que otras pueden hacer un mejor trabajo en descomponer el texto en una forma gramatical, lo que permite entender mejor el significado y uso de distintas palabras o oraciones. En el análisis de nuestros datos, es útil tener múltiples herramientas libres a nuestro alcance para conseguir una perspectiva diferente sobre los debates que tienen lugar en torno al tema. La meta aquí es configurar las herramientas para enfocar en una labor en particular. Es un enfoque iterativo, en tanto que no hay forma establecida de hacer las cosas.
La taxonomía y el perspectivas derivados de tal análisis son los siguientes:
- Profundidad de análisis: Simplebasada en la transmisión de datos, análisis ad hoc sobre datos amontonados o bien análisis profundo realizado sobre los datos amontonados. Esta dimensión de análisis es verdaderamente impulsada por la cantidad de tiempo libre para llegar a los resultados de un proyecto. Esto puede ser considerado como un extenso continuo, donde el análisis de los rangos de tiempo de pocas horas en uno de los extremos de varios meses en el otro extremo. Este análisis puede contestar al siguiente tipo de preguntas:
- ¿Cuántas personas mencionan Wikipedia en sus tuits?
- ¿Quétuvo el mayor número de "me gusta" durante el d?
- ¿Qué contendiente compendia la mayoría de las menciones en los medios sociales?
- Capacidad de cálculo: La cantidad denecesario para procesars en un período de tiempo razonable. La capacidad de los números necesidad de abordar no sólo lanecesidades, sino más bien también la capacidad de la red precisas para recobrar los datos. Este análisis puede ser efectuado en tiempo real, en tiempo casi real, ad hoc de la exploración y el análisis profundo.
- Dominio de análisis: El dominio del análisis es clasificar ampliamente en medios sociales externos e internos de medios de comunicación social. La mayoría de las veces cuando la gente emplea el término medios sociales refiere a sitios como,y. También podría tratarse de una red corporativa, que es una red social privada se emplea para facilitar la comunicación dentro de la compañía.
- de los datos: La velocidad de datos en los medios sociales se pueden dividir en 2 categorías: los datos en reposo y los datos en movimiento. Los datos en movimiento pueden contestar a preguntas semejantes como: ¿Cómo es que los sentimientos del público sobre los jugadores cambian durante el trascurso del partido?, ¿la multitud tranmite un sentimiento positivo sobre el jugador que está perdiendo el juego?. En este análisis, la cantidad de detalle que se produce está directamente relacionado con la dificultad de lao. El segundo género de análisis es un análisis de los datos en reposo. En un caso así, el análisis se realiza una vez que los datos son plenamente recogidos. Este análisis puede suministrar información tal como: ¿qué productos de su empresa tienen la mayoría de las menciones?, ¿Cuál es la relación de sentimiento en torno a sus productos en comparación con productos de un competidor?
- ¿Cuántas personas mencionan Wikipedia en sus tweets?
- ¿Quétuvo el mayor número de "me gusta" durante el d?
- ¿Qué competidor recopila la mayoría de las menciones en los medios sociales?
Interpretación de la información[]
En la medida en que usuarios no técnicos serán los receptores de la información, la manera de presentación de los datos se transforma en algo esencial. ¿Cómo podrían los datos dar sentido de forma eficaz a fin de que pudiesen ser usados en la toma de resoluciones buena? La visualización de gráficos de la información es la contestación a esta pregunta.
Los mejores visualizaciones son las que exponen algo nuevo sobre losy relaciones que contienen los datos. La exposición de los patrones y la comprensión de ellos juegan un papel clave en el proceso de toma de decisiones. Primordialmente existen 3 criterios a considerar en la visualización de los datos.
Siguientes son ciertos gráficos que se utilizan para la visualización de la información:
- : gráficos circulares son los más utilizados para ilustrar la descomposición de una sola dimensión, como se relaciona con el todo. Por ejemplo, para representar el número de puestos de afirmemos diez usuarios en 24 horas.
- : los gráficos de barras son útiles para cotejar conjuntos de datos.
- Gráfico de líneas: los gráficos de líneas marchan mejor para los datos continuos, los datos de los cambios a través del tiempo.
- : diagramas de dispersión pueden ser empleado para representar una tendencia o bien la dirección de los datos.
Papel en la inteligencia de negocios[]
Lapuede ser descrita como "un conjunto de técnicas y herramientas para la adquisición y transformación de los datos en bruto en información práctica y útil para el análisis de negocio".
¿Quiénes son los defensores opara la marca o producto?
Partidarios
Información
negocios emergentes?
¿Están emergiendo nuevas comunidades de repercusión?
Procesamiento de eventos complejos
Relación de sentimiento
¿Qué medios sociales están siendo utilizados
para la discusión?
Procesamiento de Lenguaje Natural
Participación de la audiencia
Comportamiento
¿Cuáles son las causas para la intención de compra?
Agrupación de datos
Minería de datos
preferencias
Correlación de temas
Matrices de afinidad
Herramientas de análisis[]
Algunas de las herramientas de análisis más usadas son:
Véase también[]
Referencias[]
Bibliografía[]
- Wasserman, Stanley; Faust, Katherine (mil novecientos noventa y cuatro).
Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge University Press.
