Big data para redes sociales

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Herramientas de análisis de los medios sociales

A medida que el mundo avanza hacia las nuevas tecnologías, la enorme cantidad de crecimiento de la población que construye el uso de los medios sociales en su vida cotidiana, las estadísticas de los medios sociales se dispersan en varias disciplinas. Las huellas del crecimiento del sistema de análisis de datos de los medios sociales en cuatro pasos diferentes, el análisis de datos, la formación de datos, el descubrimiento de datos y la recopilación de datos. El objetivo principal de este artículo es analizar el estado y la evaluación de las redes sociales en big data. Los desafíos y dificultades que se enfrentan durante los distintos métodos de análisis de datos, las distintas etapas de descubrimiento de datos de la investigación, la recolección y la preparación apenas existen. El reto no sólo para conquistar los grandes datos, aunque en el escrutinio y proporcionar datos valiosos, que pueden ser utilizados para la toma de decisiones. En este artículo, repasamos los principales retos a los que se enfrentan los investigadores para procesar los datos de las redes sociales. Los resultados se utilizan con frecuencia para ampliar un marco existente sobre los medios sociales. Este artículo representa un argumento exhaustivo de los diferentes estudios vinculados a los big data en los medios sociales.

¿Los datos de las redes sociales son big data?

Las redes sociales se han convertido en sinónimo de “big data” gracias a su amplia disponibilidad y a su condición de motor de la conversación mundial. Su enorme tamaño, su alta velocidad de actualización y su gama de modalidades de contenido se citan con frecuencia como un ejemplo de libro de texto de lo que constituye el “big data” en el mundo empapado de datos de hoy.

¿Qué es el análisis de big data en las redes sociales?

El fenómeno del big data aplicado a las redes sociales está alimentando una nueva y creciente área de estudio conocida como “análisis de sentimientos”. Su objetivo es conocer lo que la gente dice o comparte en su vida cotidiana. Las empresas extraen esta información para entender a sus clientes y mejorar sus operaciones en consecuencia.

¿Cómo afectan los big data a las redes sociales?

Cómo el Big Data está afectando a los medios sociales. Hoy en día, las empresas siguen sobre todo estrategias predictivas, y son los medios sociales y el Big data los que potencian plenamente la estrategia de marketing. Se calcula que en 2020 el volumen de Big data alcanzará los 44 billones de gigabytes.

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ResumenEste artículo presenta un importante concepto de Internet of People, un enfoque de análisis de redes sociales para realizar Big Data Analytics. El artículo describe el desarrollo, las implicaciones de gestión y el análisis. Para ilustrar seis puntos de las cuestiones de gestión, se ha demostrado un desarrollo propio de una API de redes sociales con seis funciones. El método propuesto se centra en el procesamiento de los contactos que hacen clic en “me gusta” o comentan las publicaciones del autor, así como en las consultas y la visualización. Los resultados se pueden extraer y presentar en una visualización de datos. Se han realizado pruebas de evaluación de seis funciones de la API de SocialNetwork, incluyendo una gran escala de 50.000simulaciones completadas en 60.000s. Los resultados apoyan nuestro caso de que el procesamiento de Big Data para el análisis de redes sociales puede ser equivalente a CRM, ERP y MIS. Además, no hay costes implicados. Los temas relacionados se han discutido en detalle. Nuestras contribuciones de investigación se han consolidado ya que nuestro trabajo ha cumplido con los desafíos de investigación para el análisis de redes sociales y seis implicaciones de gestión.

¿Cuáles son las fuentes de big data?

El grueso de los big data generados procede de tres fuentes principales: datos sociales, datos de máquinas y datos transaccionales.

¿Cuáles son las 5 Vs del big data?

Los big data son una colección de datos procedentes de muchas fuentes diferentes y suelen describirse con cinco características: volumen, valor, variedad, velocidad y veracidad.

¿Qué es el big data?

La definición de big data es la de datos que contienen una mayor variedad, que llegan en volúmenes crecientes y con más velocidad. … En pocas palabras, los big data son conjuntos de datos más grandes y complejos, especialmente los procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software tradicional de procesamiento de datos no puede gestionarlos.

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Las redes sociales se han convertido en sinónimo de “big data” gracias a su amplia disponibilidad y a su condición de motor de la conversación global. Su enorme tamaño, su alta velocidad de actualización y su gama de modalidades de contenido se citan con frecuencia como un ejemplo de libro de texto de lo que constituye el “big data” en el mundo actual, empapado de datos. Sin embargo, si miramos un poco más de cerca, ¿son los medios sociales realmente mucho más grandes que las fuentes de datos tradicionales como el periodismo?

Hoy en día, consideramos las plataformas de los medios sociales como el epítome de los “grandes datos”. Sin embargo, la falta de visibilidad externa de esas plataformas significa que casi todas nuestras valoraciones se basan en las estadísticas elegidas a dedo que esas empresas deciden comunicar al público y en las innumerables formas en que esas cifras, como los “usuarios activos”, evolucionan constantemente para reflejar la imagen más halagüeña posible del crecimiento de las redes sociales en su conjunto.

Gran parte de nuestra veneración por las plataformas sociales proviene de la creencia de que sus servidores guardan un archivo inimaginablemente grande del comportamiento humano global. Pero, ¿es ese archivo mucho mayor que el de los medios que lo preceden, como el periodismo tradicional?

¿Cuáles son las tres características de los big data?

Hay tres características que definen los Big Data: volumen, variedad y velocidad. Juntas, estas características definen el “Big Data”.

¿Por qué los datos son importantes para las redes sociales?

Los datos que recojas de las redes sociales te permitirán saber a qué tipo de contenido responde tu audiencia en términos de gustos, compartición y comentarios. … Los resultados de tus propias publicaciones y la capacidad de evaluar cómo se clasifican otros contenidos en las redes sociales pueden ayudarte a optimizar tu estrategia de contenidos en las redes sociales.

¿Cuál es el impacto de los medios sociales de big data en el análisis predictivo?

La analítica de big data permite controlar eficazmente la dinámica del vaivén de las métricas del ROI. Como resultado, los profesionales del marketing pueden obtener información sobre el éxito de una campaña en las redes sociales. Las herramientas de análisis predictivo tienen un enorme rendimiento a la hora de anticipar los productos y servicios que quieren los clientes.

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Este libro editado ofrece técnicas que abordan diversos aspectos de la recopilación y el análisis de big data de las plataformas de medios sociales y otras. Abarca la compresión eficiente de grandes redes, la predicción de enlaces en gráficos de hashtags, la exploración visual de datos de medios sociales, la identificación de motivos en datos multivariantes, la vigilancia de medios sociales para mejorar las misiones de búsqueda y rescate, los recomendadores para el filtrado colaborativo y los planes de viaje seguro a destinos de alto riesgo, el análisis de campañas de ciberinfluencia en YouTube, el impacto de la ubicación en la valoración de empresas, el análisis de redes bibliográficas y de coautoría, y el análisis de datos de blogs. Todos estos temas de tendencia constituyen una parte importante del estado del arte de los medios sociales y la analítica de grandes datos. Por ello, este libro editado puede considerarse una fuente valiosa para los lectores interesados en conocer algunos de los avances más recientes en este ámbito de gran tendencia.

Hace dos décadas, tres artículos pioneros dirigieron la atención hacia las redes complejas e iniciaron una nueva era de investigación, estableciendo un campo interdisciplinario denominado ciencia de las redes. Se trata de los muy citados trabajos de Watts y Strogatz, Barabási y Albert, y Girvan y Newman sobre las redes de mundo pequeño, las redes sin escala y la estructura comunitaria de las redes complejas, respectivamente. En los últimos 20 años -debido a la naturaleza multidisciplinar del campo- ha surgido una comunidad científica de redes diversa pero no dividida. En este capítulo, investigamos cómo ha evolucionado esta comunidad a lo largo del tiempo con respecto a la velocidad, la diversidad y la interdisciplinariedad, tal y como se observa a través de la creciente red de coautoría de los científicos de redes (en este caso, la noción se refiere a un académico con al menos un artículo que cita al menos uno de los tres artículos de referencia mencionados). Tras ofrecer un análisis bibliográfico de 31.763 artículos de ciencia de redes, construimos la red de coautoría de 56.646 científicos de redes y analizamos su topología y dinámica. Arrojamos luz sobre los patrones de colaboración de los últimos 20 años de la ciencia en red investigando numerosas propiedades estructurales de la red de coautoría y utilizando técnicas mejoradas de visualización de datos. También identificamos los autores más centrales, las comunidades más grandes, investigamos los cambios espacio-temporales y comparamos las propiedades de la red con indicadores cienciométricos.

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