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

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dc.citation.titleInformes de Investigación. IIATA., 7(7). Noviembre 2022es
dc.contributor.organizerInstituto de Investigaciones y Asistencia Tecnológica en Administración. Escuela de Administración. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosario
dc.creatorLitterio, Arnaldo Mario
dc.creatorNantes, Esteban Alberto
dc.creatorLarrosa, Juan Manuel
dc.date.accessioned2022-11-15T02:22:33Z
dc.date.available2022-11-15T02:22:33Z
dc.date.issued2022-11-16
dc.descriptionEl 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.es
dc.descriptionThis 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.es
dc.description.filLitterio, Arnaldo Mario. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias de la Administraciónes
dc.description.filNantes, Esteban Alberto. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur (IIESS). Departamento de Economía.es
dc.description.filLarrosa, Juan Manuel. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía.es
dc.formatapplication/pdf
dc.format.extent225-253es
dc.identifier.issn2525-1023es
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2133/24751
dc.language.isospaes
dc.relation.publisherversionhttps://ojs3.fcecon.unr.edu.ar/index.php/iiataes
dc.rightsopenAccesses
dc.rights.texthttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/es
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/*
dc.subjectAnálisis de Redes Socialeses
dc.subjectMarketing Digitales
dc.subjectInfluenciadoreses
dc.subjectWeb Scrapinges
dc.subjectTripadvisores
dc.subjectSocial network analysises
dc.subjectDigital marketinges
dc.titleLa influencia en redes sociales online bimodales a través del caso de TRIPADVISORes
dc.typearticle
dc.typeartículo
dc.typepublishedVersion
dc.type.collectionarticulo
dc.type.collectionComunicaciones
dc.type.versionpublishedVersiones

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