Netnografía: un nuevo método de estudio social

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¿Qué es la Netnografía?

[Internet] es mucho más que una tecnología. Es un medio de comunicación, de interacción y de organización social: esta cita de Manuel Castells -sociólogo y profesor universitario español- retrata de manera exacta el mundo como lo conocemos hoy. En un contexto global de hiperconectividad y donde el mercado está liderado no solo por el comercio físico, sino también el virtual, es el marco en que la netnografía toma relevancia.

Pero, ¿qué es la netnografìa?

Nos referimos a un método de investigación en linea que se inspira en las practicas etnográficas para comprender la interacción social en un campo de comunicación digital. Se trata de hacer una lectura cultural en el ciberespacio, entendiendo a este como una comunidad. De esta manera, se pueden obtener datos ligados a la percepción de los usuarios y así realizar una conclusión respecto a la reputación online.
Estudios de este tipo se realizan con la finalidad de poder conocer qué prefieren los consumidores, que opinan respecto a cierta temática y/o producto o servicio. Permite a las empresas e instituciones crear estrategias de comunicación y de mercado mas efectivas.
El uso de este tipo de metodologías permite a empresas, instituciones e incluso gestiones de gobierno tomar decisiones acertadas respecto a ciertos temas y en el momento indicado. Por ejemplo, el presidente o gobernador de un localidad podría realizar una lectura de los deseos y opiniones de los ciudadanos para mejorar su gestión o su imagen. O compañías retail, por ejemplo (como Dafiti) podrían mejorar sus ventas por medio del conocimiento de la preferencia de los usuarios, seguidores y compradores; optimizando la experiencia de compra.

Big Data, una herramienta eficaz

Para realizar la investigación online, la etnográfica se sirve de diferentes técnicas como entrevistas, análisis de redes sociales y Big Data. Desde Reputación Digital nos compete hablar de esta última. A través del análisis de los datos en masa se puede obtener información de gran valor, ya que las conversaciones publicas en las plataformas de comunicación contemporáneas nos brindan un panorama de la interpretación de los usuarios.

¿Por qué deberías de introducirte en el nuevo mundo de los datos?

Porque te permitirá saber de manera rápida, fiable y accesible la opinión de tu publico. Podrás tomar decisiones más eficaces y progresar de acuerdo a tus objetivos.

Estás invitad@ a conocernos y a introducirte en la nueva era, ¿qué piensas de la Big Data? ¿Te sumarias a la nueva tendencia?

¡Te leemos! ?

Interna peronista: ¿cruces estratégicos con miras a las elecciones 2023?

Interna peronista: Enfrentamientos estratégicos y debate en social media

En Reputación digital valoramos el factor determinante que puede tener el conocimiento de datos y el análisis de estos para tomar decisiones y/o generar las condiciones óptimas para lograr los resultados esperados.

Es por esto que en el marco de las próximas elecciones, a realizarse en 2023, decidimos indagar por medio del uso de Big Data e inteligencia artificial lo sucedido en el último periodo de tiempo entre las figuras más destacadas de la política argentina y el impacto que esto tiene en la cada vez más marcada y evidente interna peronista.

En este descargable vas a encontrar un análisis general y estadístico de los focos de debate de usuarios en torno a las recientes declaraciones de los distintos funcionarios que forman parte de la narrativa: ¿qué impacto tienen los enfrentamientos ? ¿Quienes toman mayor relevancia en el conflicto? ¿Qué sentimientos se subyacen entre los ciudadanos?

Para este análisis nos basamos en la red social Twitter, tomando también datos de valor de Instagram y Youtube. Rastreamos datos relacionados a los principales protagonistas, teniendo en cuenta el periodo que comprende desde el 26 de Abril hasta el 6 de Mayo de 2022. 

¿Qué originó el nuevo conflicto?

La llamada “interna peronista” en Argentina sigue sumando capítulos.Ya analizamos aquella movida de la vicepresidente Cristina Fernández, que derivó en una renovación del gabinete de Alberto Fernández. Ahora, un nuevo episodio hace público la ruptura interna del espacio político que hoy es gobierno en Argentina. Todo surge por las declaraciones de Andrés “Cuervo” Larroque (Secretario general de La Cámpora), quien disparó contra el presidente Alberto Fernández y parte de su gabinete afirmando que “el gobierno es nuestro” (refiriéndose a la base sobre la que se sustenta Cristina Kirchner). Hay quienes afirman que Larroque solo es un vocero, enviado por Cristina para marcar el terreno y mostrar quien manda. Para adentrarnos en la conversación digital, te invitamos a descargar el siguiente informe.

 

En este informe encontrarás información valiosa para entender el contexto político generado gracias a los últimos sucesos y declaraciones realizadas, qué imagen proyectan los distintos funcionarios implicados y cómo puede impactar en la proyecciones para las próximas elecciones: ¿Vos ya elegiste tu favorito? ¿Con qué discurso te sentís identificado?

¡Cuéntanos que opinas luego de observar los datos registrados! Y recuerda, si te gustó el contenido, ¡compártelo!

Hasta el próximo artículo ?

Twitter y Elon Musk: la conversación en torno a la compra

 

Desde que Elon Musk adquirió Twitter, la conversación en redes sociales explotó, y se sumaron miles de personas tanto a opinar sobre el pase de manos, las posibles consecuencias, los futuros cambios y destino de la red, como también miles de memes e historias graciosas en torno a ello. ¡Es que no pasó desapercibido! Y los medios se hicieron eco de la noticia en gran medida, dándole más peso y difusión. Te invitamos a ver nuestro análisis Social Listening sobre este acontecimiento.

El pasado lunes 25 de abril el magnate sudafricano Elon Musk, fundador, consejero delegado e ingeniero jefe de SpaceX; inversor ángel, CEO y arquitecto de productos de Tesla, Inc; fundador de The Boring Company; y cofundador de Neuralink y OpenAI. (Wikipedia), adquirió una de las redes sociales más importantes: Twitter.

Luego de un primer paso donde adquirió un 9,2% de las acciones, la red social Twitter terminó aceptando la oferta de compra por aproximadamente US$ 44.000 millones.

Pues bien, en Reputación Digital nos dió curiosidad por donde iba la conversación, y para ello hicimos un corte de las últimas 24 horas en torno al tema para conocer cuánto y de qué se está hablando en estos momentos.

¿Qué medimos?

 

Para este análisis tomamos la misma red en cuestión: Twitter.

En la primera, nos centramos en las palabras clave “Elon Musk”, “dueño de Twitter”, “compra de twitter” y el usuario de Twitter de Elon Musk (@elonmusk). De allí obtenemos todas las conversaciones que se generaron, incluyendo esas keywords. Todo esto, en un corte de 24 horas de análisis.

 

El total de la conversación en Twitter, alcanzó un total de 340.547.892 cuentas. Es decir, más de 340 millones de personas alcanzadas por la conversación en torno a la compra de Twitter por Elon Musk. Estas personas no necesariamente han interactuado con estas publicaciones, sino que simplemente las vieron, o dicho de otra manera “fueron alcanzadas” por estos tweets.

¿Cuántas personas participaron en las últimas 24 horas?

 

En esta instancia contabilizamos cuantas personas se abocaron a la conversación y participaron con algunas de las palabras claves analizadas, dentro del período. De esta forma llegamos al número de 273.340 personas únicas. Con únicas nos referimos a que pueden haber posteado más de una vez, pero se la contabiliza una sola vez, por medio de su usuario.

Usuarios más activos

El usuario @NamDavi96082767 fue el más activo de estas últimas 24 horas, con un total de 1305 posts. Sin embargo, estas publicaciones son respuestas a personas que han interactuado, bajo el siguiente texto repetido: “A giift for the fans ！Thank you Elon Musk ! I have got the giift! If you don’t want to miss this opportunity！? Visiit?…tcryp.fans”.

Actualmente esta cuenta ya no está más activa. Probablemente se haya detectado esta actividad sospechosa y se lo haya suspendido bajo la etiqueta de spam o haya sido considerado un bot.

Otros de los usuarios destacados en contenido han sido, en este período, @MccandlessRema (1264), @LenniePeerless (1250), @RennaBrekinfie1 (1250) y @TrinidadTwedde1 (1208) con más de mil tweets cada uno.

Usuarios más influyentes

 

Del mismo modo, en usuarios podemos detectar los más influyentes. Esto se logra mediante de la detección de la cantidad de personas alcanzadas por sus publicaciones. Según este ranking, @htTweets es el usuario que mayor alcance ha tenido, logrando llegar a más de 16.9 millones de personas. Luego @aajtak le sigue con un alcance de 11.3 millones, @ndtv con 5.6 millones, o el caso de @bsindia que llego a 4.3 millones. Éstos son los que mayor influencia han tenido en la conversación reciente.

¿De donde viene la conversación?

 

Podremos notar que los usuarios publican (en las últimas 24 hs) desde EE.UU principalmente, pero también de países como Brasil, India, Turquía, Inglaterra o Nigeria.

Idiomas protagonistas de la conversación

 

Los idiomas de los tweets también fueron medidos, y así fue como llegamos a conocer que lo que predominó la conversación fue el inglés con 382.4K personas, seguido de undefined (indefinido) con 54.1K personas, español (5.6 K personas), portugués (2.7K personas) y francés (2.5K personas).

Menciones a Elon Musk

 

Bajo las keywords “Elon Musk” o mediante la mención al usuario @elonmusk, las personas mencionaron al magnate en más de 467.400 veces, en las últimas 24 horas. Esto quiere decir que se sigue generando mucho volumen de conversación en torno al tema por estos días, a poco más de una semana del anuncio de la compra.

Temas sobresalientes

1, 2 y 3 – Elon y los demócratas
A fines de Abril, Elon realizó una mención en torno al partido demócrata de Estados Unidos, lo que levantó controversia entre los usuarios y polarizó las opiniones: entre quienes expresan que a Elon se le “subieron los humos” y quienes defienden la situación expresando que el partido demócrata se confundió al intentar asociar a Elon Musk y sus diversas empresas como Tesla a enemigos, en vez de aliados. A partir de eso se infiere la importancia que los negocios que hace, tienen en la población, junto al control no sólo de los mercados, sino también de la importancia de su opinión en torno a partidos políticos. 

 

4 y 5 – Coca Cola

La gran mayoría de las menciones son comentarios en tono de burla e irónicos en torno a la situación. Sin embargo, destacamos la importancia de las palabras de Elon Musk para los diversos mercados que intentan utilizar menciones que se vuelven virales para su propio rédito económico. Como ejemplo aparece la NFT pot pet, que asoció la posible compra de coca cola con la creación de una nueva línea de imágenes.

 

6 – Elon y el Met Gala
Encontramos gran cantidad de tweets informativos replicando las palabras de Elon Musk en las entrevistas que realizó durante el Met Gala. Entre los comentarios se destacan menciones positivas de apoyo ante la iniciativa de hacer Twitter la red social más inclusiva de todas. Se detectan especulaciones en torno al crecimiento o no de la red social, pero siempre con un perfil esperanzador entre los usuarios. 

7 – Hunger

Detectamos también un gran volumen de menciones con debates en torno al gasto que significó la compra de Twitter. Muchos de ellos asociaron este hito a que se podría haber utilizado el dinero en “cosas mejores” como intentar abolir el hambre, o mejorar el cambio climático. Asociado a ello, los usuarios trajeron a colación un tweet antiguo de Musk señalando que donaría 6 billones de dólares, si la ONU le presentaba un proyecto acabado de cómo acabaría con el hambre mundial. Esto generó polarización entre los usuarios. Por un lado, menciones negativas y despectivas hacia el famoso, por no “pensar en los demás”; y por el otro, usuarios que mencionan que incluso el dinero utilizado para Twitter no alcanzaría para acabar con el hambre mundial; otros que expresan que “es su dinero y puede hacer lo que quiera con él”; otros que dicen que “la ONU nunca presentó un proyecto para recibir la ayuda de Musk”. 

¿Has notado la cantidad de análisis que podemos obtener a partir del manejo de grandes volúmenes de datos? Eso es una pequeña parte de lo que el Big Data y el Social Listening puede hacer. Recuerda que no cualquiera puede hacerlo, puesto que es necesario una infraestructura tecnológica y unos recursos humanos capacitados para administrarlos. Nosotros contamos con ello, ¿te sumas al camino de los datos? ¡Te esperamos!

Recuerda compartir el artículo si te gustó. ¡Nos vemos en el próximo artículo!

¿Qué es Data driven? El significado de los datos para las empresas

¿Qué es Data driven? El significado de los datos para las empresas

Hemos escuchado hablar de Data Driven, pero no siempre queda claro qué es, su significado, cómo se relaciona con el big data, o si son lo mismo. En este artículo te contamos el concepto central y su importancia para las empresas.

Data driven, para empezar, significa “Impulsado por datos”. ¿Te imaginas por dónde viene la mano? Esto quiere decir que la empresa “se maneja” con los datos como su guía, es decir, la toma de decisiones estratégicas son basadas en recopilación, análisis de datos y su interpretación.
Para trabajar de esta forma, los negocios deben examinar y organizar sus datos con el fin de atender mejor a sus clientes y consumidores, aunque también sirve para muchas cosas más.
Pero, ¿de dónde provienen esos datos? Los datos son recopilados de diferentes fuentes, tanto internas como externas: por ejemplo como el feedback de nuestras redes sociales, de nuestra base de datos y envíos de campañas de mails, nuestro e-commerce, etc. Externos, por ejemplo, de análisis de cantidad de menciones a nuestra marca en redes sociales, base de datos públicas del gobierno, análisis big data de internet, etc.

Además, toda esta información se cruza para ofrecer un panorama más claro del mercado (clientes, productos y/o servicios, competidores, proveedores, leads, etc) y de la propia organización para que los tomadores de decisiones puedan, precisamente, decidir.

¿Cómo convertir nuestra empresa en data driven?

Por empezar, tenemos que tener en claro el valor de que nuestra marca esté digitalizada y utilice los datos para mejorar funcionamiento. Es central comprender la importancia de los datos e información como motor de desarrollo, entendiendo que nos ayudará a aumentar la competitividad y optimizar el proceso de toma de decisiones. Los datos deben ser el eje de nuestros procesos, y la información el principal elemento de valor.
Luego, debemos usar herramientas para ello. El Big Data es nuestro principal aliado, dado que allí se apoyan las empresas para el correcto funcionamiento. Sin esta tecnología y capacidad de extracción, almacenamiento y gestión, es imposible el trabajo data driven de las empresas.
El big data no es lo mismo que data driven. El primero es la herramienta del segundo, es lo que permite el manejo de esa información: y recalcamos esto porque el volumen de datos es tal, que no puede ser gestionado con las herramientas y personas en forma tradicional. Se necesita de tecnología especializada (inteligencia artificial, machine learning) y personal capacitado para ello (data analyst, ingenieros de datos, desarrolladores de software, etc).

 

¿Quiénes ya implementan el concepto data driven?

Actualmente las empresas que más rápido han adoptado esta metodología son las del sector TIC (tecnologías de la información y la comunicación) y las de business intelligence (inteligencia de negocios).
Según Mckinsey Global Institute, las empresas basadas en datos tienen 23 veces más chances de adquirir clientes, 6 veces más probabilidades de retención y 19 veces más probabilidades de ser rentables y competitivas.
Ya no hablamos de decidir en base a una corazonada o a la experiencia personal de quien decide. Tener la posibilidad de gestionar datos, analizarlos y sacar de ellos información y conclusiones de valor, que permitan tomar la siguiente decisión empresarial, es de un valor enorme.
Estamos hablando de los cimientos para un desarrollo positivo, y las claves para un futuro ecosistema empresarial en conjunto.

Esperamos te haya resultado útil la información. ¡Nos vemos en el siguiente artículo!

Macron y Le Pen: el ballotage que viene en Francia

Elecciones en Francia: segunda vuelta y ballotaje entre Macron y Le Pen

El pasado Domingo 10 de Abril Francia fue a las urnas en una nueva jornada democrática que contó con un alto porcentaje de abstención. De los 48,7 millones de personas habilitadas para votar, un 26,31% no asistió, el porcentaje más alto desde el año 2002. Aquí medimos la conversación dada en una de las redes sociales más actuales y politizadas: Twitter. Te invitamos a ver los resultados digitales a la espera del ballotage.

El monitoreo se llevó a cabo en la semana anterior al domingo de votación, a partir del viernes 8 de Abril y hasta el Viernes 1 de Abril.

¿Cuáles fueron los resultados?

Por empezar vamos a mencionar que el total de datos analizados fue de 1.360.096 menciones en el período analizado. ¿Qué medimos? Tomamos los nombres de los candidatos como keywords, es decir como palabras clave:Emmanuel Macron, Marine Le Pen, Jean-Luc Mélenchon, Valérie Pécresse, Éric Zemmour, Yannick Jadot, Jean Lassalle, Fabien Roussel, Anne Hidalgo, Nicolas Dupont-Aignan, Philippe Poutou, Nathalie Arthaud. Además, el monitoreo incluyó las cuentas oficiales de cada uno:@EmmanuelMacron, @MLP_officiel, @JLMelenchon, @vpecresse, @ZemmourEric, @yjadot, @jeanlassalle, @Fabien_Roussel, @Anne_Hidalgo, @dupontaignan, @PhilippePoutou, @n_arthaud.

Esta búsqueda nos mostró que el total de la conversación en torno a estas palabras clave y cuentas específicas fue de 104.782 personas únicas interactuando. Además, toda la conversación llegó a casi dos mil millones de personas. Para ser exactos, 1.944 millones de personas fueron alcanzadas por estas publicaciones en las que aparecen las palabras clave o los usuarios analizados. Es decir, todas esas personas vieron algún tweet.

 

¿Cómo le fue a los candidatos?

Al igual que en los resultados de las elecciones, Emmanuel Macron resultó primero con más de 461 mil menciones de su nombre o cuenta de Twitter. Además, tuvo un pico que fue el 2 de Abril con 24.4K menciones. Aquí debajo podemos ver en la imagen cómo se portó la evolución de la conversación en torno a él.

Marine Le Pen, del 1 al 8 de Abril, logró más de 292 mil menciones de su nombre o su cuenta de Twitter oficial, y también tuvo picos de menciones en varias oportunidades. El pico más alto fue el 8 de Abril con 14.1K menciones, y siguiente en importancia se dio el 7 de Abril con 13.8K menciones.

¿Cómo le fue al resto de candidatos?

En primer lugar aparece Éric Zemmour con 395.7 K menciones, algo que más bien vendría a ser como un tercer lugar en nuestro ranking. Le sigue Jean-Luc Mélenchon con 185.6 K menciones, Valérie Pécresse con 60.3 K menciones, Philippe Poutou 28.1 K, Nicolas Dupont-Aignan 4.9 K menciones, Yannick Jadot 4.9 K, Anne Hidalgo 4 K menciones, Jean Lassalle 2 K menciones, Fabien Roussel 1.5 K menciones y hacia el final de la lista Nathalie Arthaud con sólo 500 menciones.

A continuación, una nube de palabras nos muestra qué términos fueron los más usados y qué peso han tenido en la conversación digital en twitter. Sobresalen Emmanuel Macron (también el hashtag #Macron) y Marine Le Pen, pero luego encontramos a Éric Zemmour con menciones a esta palabra clave, como también al usuario @ZemmourEric y @zemmourtv, o el hashtag #JeVoteZemmourLe10Avril. En menor magnitud, pero no menos importante, figura Jean-Luc Mélenchon. Otra de las cuentas que figura aunque con menor peso es @BFMTV.

Para poder tener una idea de los resultados oficiales de la elección y hacer una comparativa rápida, aquí te compartimos los resultados de Primera ronda · Resultados preliminares, de ministère de l’Intérieur a través de dpa-infocom.

Con pequeñas diferencias, los resultados y tendencias se mantienen. Por ejemplo, luego de Macron y Le Pen, le siguen en nuestro ranking Zemmour, Mélenchon y Pécresse; mientras que en resultados oficiales de los comicios con 100% del escrutinio finalizado, aparecen Mélenchon, Zemmour y Pécresse.

Entonces, ¿podremos sumar el social listening a las ya tradicionales encuestas, y obtener previsiones más contundentes, con datos más sólidos que los respalden?

Entérate de todas las novedades y análisis que realizamos con datos propios. ¡Síguenos en Twitter y no te pierdas más información como esta! Clic aquí

Esperamos que te haya resultado interesante nuestro análisis express y compartas el contenido. Te esperamos a la vuelta, o quizás, en la segunda vuelta ?

Argentina presente en el Mobile World Congress Barcelona

15 empresas argentinas representaron al país en el Mobile World Congress de Barcelona

Fue de la mano del Ministerio de Relaciones Exteriores, Comercio Internacional y Culto de la República Argentina como empresas del sector tecnológico se hicieron presentes en el Mobile World Congress, llevado a cabo entre el 28 de Febrero y el 3 de Marzo de 2022 en Barcelona. Allí, la delegación argentina acompañó a sus proveedores a presentar sus últimos avances.

El objetivo para estas 15 principales startup del país fue presentarse ante una mesa de inversores en busca de apoyo a empresas emergentes, intercambios y nuevas oportunidades de negocios. 

¿Cuáles fueron las empresas que dijeron presente?

La empresas argentinas que participaron del MWC fueron Aconcagua, Agrotoken, AWG, Chat-Tonic, CF; Condor Technologies; Flixxo; Magnético; Grupo Prominente; Quadion Technologies; Reputación Digital; Sondeos; Trategics, Unitech y UVAH. Allí tuvieron un espacio cedido por el ministerio, y este fue el Hall 6 – Stand 610A. De esta forma, el sector tecnológico de nuestro país mostró todo su talento en un mercado objetivo para el desarrollo de exportaciones.

 

Qué se podía ver allí, nuestros ojos en el evento

Nuestro propio informe en un análisis Big Data de la repercusión del evento en redes

Hemos trabajado en un monitoreo del evento, por medio de traking de big data procesada con inteligencia artificial.

Aquí te compartimos nuestro informe Big Data sobre el Mobile World Congress 2022 & #4YFN22 del cual fuimos parte. Encuentra el análisis de la conversación, temas destacados, percepciones y emociones, y más. 

[maxbutton id=”1″ url=”https://cdn2.hubspot.net/hubfs/20677181/MWC%20-%204YFN%20Reporte%20Big%20Data%20(Espa%C3%B1ol).pdf” text=”Versión ESPAÑOL” ]

 

[maxbutton id=”1″ url=”https://cdn2.hubspot.net/hubfs/20677181/English%20-%20Four%20Years%20From%20Now%20-%20Mobile%20World%20Congress%202022%20Big%20Data%20Report.pdf” text=”Versión en INGLÉS” ]

Esperamos que te haya resultado interesante la información sobre este evento. Te invitamos a seguirnos en nuestras redes sociales y a prestar atención porque estaremos compartiendo más información como esta. ¡No te pierdas de nada!

Nos vemos en el siguiente artículo ?

Social Listening: escuchar para conectar

Escucha con Social Listening para conectar con tus clientes

Los hábitos y actitudes de los consumidores se han modificado desde el año 2020 hasta la actualidad, y lo siguen haciendo. La pandemia aceleró la digitalización de la vida, desde los negocios, los procesos de compra y venta y hasta los trámites gubernamentales se han visto afectados. Hoy el Social Listening cobra relevancia frente al volumen de información y la diversificación de fuentes de donde ésta proviene.

Hoy las marcas son desafiadas a cumplir con un reto, y es su comunicación. Ahora es tiempo de trabajar con el análisis de emociones, algo de vital importancia para este 2022 y los años que vienen. De ello depende ahora el diseño de productos que conecten con los usuarios y consumidores, en lo que respecta a la afinidad con sus emociones y lo que están sintiendo. Cuando vemos que cada vez más frecuentemente se consulta las opiniones que dejaron otros usuarios sobre un producto o servicio, cuando se “stalkea” una marca para conocer qué dicen los consumidores de ella, es cuando nos damos cuenta de la importancia de escucharlos. De eso se trata el Social Listening, y trae más beneficios.

Las redes sociales se han puesto en el centro de la escena, recibiendo y recabando gran información sobre los clientes. Son muy emotivas, y se convierten en fuente de ideas, quejas, comportamiento de compra y tendencias macro y micro, permitiendo identificar patrones de consumo, indicadores a corto plazo y oportunidades procesables con anticipación. También permite conocer las tendencias, las oportunidades, localizar a los usuarios más influyentes y activos, así como también disponer de información para diseñar productos, servicios y campañas.

El objetivo que se pretende obtener con el Social Listening (es decir con la escucha activa), explica Susana Pérez Soler, profesora de Gestión de Contenidos Digitales de la Facultad de Comunicación y Relaciones Internacionales Blanquerna, perteneciente a la Universitat Ramon Llull (URL), es “conocer la percepción que los usuarios tienen de las empresas, a través de los mensajes en los que las mencionan, ya sean sus clientes o no”.

 

Para trabajar con toda esta información proveniente de redes sociales principalmente, el Big Data, es necesario de herramientas y personal capacitado para ello. Inteligencia artificial, machine learning, data analysts… cuanto más grande es el volumen de datos, más se necesita de este soporte para procesarlo. Entonces este análisis de datos se engloba en lo que se denomina social intelligence, “la técnica de investigación que permite tomar decisiones de negocio a partir de la agregación de datos de diferentes fuentes y de su explotación inteligente” afirma Enrique Hidalgo, especialista en estrategia y marketing digital en la consultora Roca Salvatella (El País).

Lo importante a destacar es que este análisis supone que, además de recolectar los datos y transformarla en información, es necesario interpretarla y ponerla en contexto para usarla en provecho de la empresa. En Reputación Digital contamos con un equipo multidisciplinario de profesionales que van desde programadores, psicólogos, comunicadores hasta analistas de datos para esta tarea.

¿Cómo se hace?

Primero se recolecta la información de diferentes fuentes, principalmente redes sociales. Estos datos se almacenan en servidores, y se gestionan con programas informáticos (no se puede procesar con procedimientos tradicionales tal volumen de información) que se sirven de la inteligencia artificial (IA) y del análisis masivo de datos (big data) para encontrar insights, es decir, información relevante y de valor entre las menciones a la marca.

Hidalgo recomienda a las empresas pequeñas que comiencen a indagar en los datos de manera progresiva, paso a paso. “Que comiencen por la escucha de su marca y de sus productos y, cuando tengan consolidado el método, amplíen a otros ámbitos de estudio”.

Es importante por ejemplo en casos de crisis de reputación de marca, y la escucha activa incluso puede ayudar a prevenir estas situaciones. A través de ella, sostiene Daniel Devai ( Managing Director – Epsilon Technologies) también es posible “anticipar si el volumen de críticas es creciente, si los detractores son recurrentes o averiguar si realmente las personas más beligerantes son amenazas reales de consumidores, es decir, si son espontáneas o están pagadas”. Allí entran en escena los bots y los trolls por ejemplo.

Conoce más sobre trolls en este artículo: https://reputacion.digital/como-identificar-un-troll/ 

¿Te interesa ver resultados del Social Listening? Accede a cualquiera de nuestros descargables y conoce qué datos pueden obtenerse de la escucha social. Los descargas desde este link: Contenido Reputación Digital

 

Esperamos que te haya gustado este artículo. ¡Nos vemos en el siguiente! ?

Ley de Datos europea: el fin de la exclusividad de la información

 

Ley de Datos europea: el fin de la exclusividad de la información

¿El fin de la exclusividad de la información? Al menos es lo que se pretende con esta nueva ley propuesta, la cual aborda problemas jurídicos, económicos y técnicos devenidos de su baja utilización, y propone poner a disposición mayor cantidad de datos para ser reutilizados.

Fue la Comisión Europea la que presentó una propuesta que establece normas sobre quién puede acceder y utilizar nuestros datos, y con qué finalidad. Se trata de un avance respecto a la Ley de Gobernanza de Datos del año 2020, aunque para su implementación pueden faltar un par de años, dado que tiene que ser aprobada por el Consejo y el Parlamento Europeo.
Lo interesante es que no se trata sólo de empresas tecnológicas, sino que se extiende a cualquiera que utilice datos. Y tiene implicancias económicas que se tienen bien en claro, dado que se prevé que los datos generen 270.000 millones de euros de PIB adicionales con miras a 2028.

La propuesta se enmarca en una estrategia de datos de la Comisión que desempeñará un papel clave en la transformación digital, de cara a los objetivos digitales para 2030. Según explicó la Comisión, el análisis de datos permite un ahorro de hasta 20% en sectores como el transporte, la construcción y la industria. Se busca reforzar el uso de la nube europea al introducir obligaciones para evitar que se envíen nuestros datos a servidores de países fuera de la UE de manera ilegal.

¿Quieres saber qué se puede hacer con grandes volúmenes de datos? Revisa este artículo sobre Beneficios de contratar servicios de Big Data para tu marca

Una de las medidas se trata de obligar a las empresas a compartir sus datos con terceros
Respecto de estas medidas, también se pretende evitar el abuso de “desequilibrios contractuales en los contratos de intercambio de datos”, para lo cual se pretende que las cláusulas abusivas e injustas no sean vinculantes. Tampoco se permitirá, por medio de garantías, que los datos se empleen de manera tal que termine perjudicando negativamente al fabricante (quien recolecta los datos). Por ejemplo cuando los datos se emplean para beneficiar a un competidor.
Esta ley también establece que las empresas faciliten el traslado de los datos de un sitio a otro, como por ejemplo de Google Fotos a Amazon, aunque no se trate sólo de imágenes sino cualquier dato.

Para las personas, el beneficio radica en que los usuarios podrán descargar sus datos (transferencia de información que generen productos como electrodomésticos inteligentes) y éstos deberán ser compartidos con terceros para proporcionar servicios basados precisamente en esos datos. Es decir, a modo de ejemplo, el dueño de un automóvil inteligente podrá solicitar los datos de rendimiento para que sean enviados a un taller que el propio usuario elija, significando un beneficio económico al poder optar por servicios más baratos.
En el caso de la administración pública, en casos de emergencia como un incendio o una inundación, podrán acceder a datos de empresas bajo ciertos lineamientos, aunque esto puede ser origen de futuros conflictos o abusos.

Quizás te interese nuestro artículo sobre Inteligencia de datos y políticas públicas

Luego de la Ley de Gobernanza de Datos, esta es la segunda gran iniciativa a nivel legislativo cuyo objetivo es poner a la Unión Europea en la vanguardia de nuestra sociedad basada en la información.

Esperamos te haya resultado interesante esta información.

¿Crees que el mundo seguirá los pasos de la Unión Europea en el tratamiento de los datos? Déjanos un comentario en redes sociales, y ¡comparte el contenido! ?

Inteligencia Artificial: el bot que detecta Covid en audios de WhatsApp

 

Inteligencia Artificial: el bot que detecta Covid en audios de WhatsApp

Estamos asistiendo a una irrupción de las nuevas tecnologías como el uso del Big Data por los gobiernos inteligentes, o la Inteligencia artificial, a cada espacio de nuestra vida. En este punto, se empieza a naturalizar, y cada vez nos sorprende menos. Pues bien, te traemos un nuevo caso: Boti, la IA para la detección del COVID19.

Si bien “detección” suena determinante, no lo es con tal nivel de precisión, pero se le acerca bastante. Recientemente nos enteramos que la Ciudad de Buenos Aires (Argentina) ha presentado con bombos y platillos una nueva función para Boti, el chat para consultas del Gobierno. Boti está disponible en WhatsApp, y permite realizar trámites y servicios de manera virtual (podas de árboles, barridos, reparación de veredas y luminarias, y dar aviso por criaderos de mosquitos). Lo curioso es que ahora incorpora un sistema de inteligencia artificial (IATos) con un 86% de eficacia en la detección de casos sospechosos de Covid19.

¿Cómo funciona?

Mediante audios en los que la persona tose, la IA determina en función de su aprendizaje si es conveniente que se realice un test para conocer si es positivo o negativo para Covid. 

“Es un paso adelante en el desarrollo de inteligencia artificial, se trata de una herramienta para clasificar sonidos de voz, de respiración y de la tos. A partir de esta incorporación en Boti, vamos a ofrecer a los ciudadanos la posibilidad de saber si es conveniente que se hagan”, explicó Felipe Miguel, Jefe de Gabinete de la Ciudad de Buenos Aires.

Para usarlo, la persona debe acudir a Whatsapp (11-5050-0147) y seleccionar la opción “tengo síntomas de COVID-19″, luego deberá grabar un audio con su tos y enviarlo.

Una vez recibido el audio, el sistema de inteligencia artificial IATos analizará el sonido: si coincide con los patrones de casos positivos le recomendará a la persona hacerse el test de COVID-19.

¿Cómo diferencia entre uno y otro audio?

Con machine learning. Es decir, con una base de datos y un aprendizaje previamente programado durante el lapso de un año. Para ello se “cargaron” 140.000 muestras diferentes de tos, de personas que habían dado positivo en sus tests. Según detalló el subsecretario de Planificación Sanitaria, Daniel Ferrante, “La tos genera una resonancia diferente” en quienes cursan la infección por COVID-19. Se trata del patrón sonoro, y con ello trabaja la IA.

 

Para recabar estas muestras, Boti le consultó a quienes se habían testeado en la Ciudad y debían recibir el resultado del PCR por esta vía, si querían participar enviando un audio grabado con su tos. Con ese material se armó la base de datos que luego nutriría al sistema IATos.

Para dimensionar de qué forma funciona, en una prueba preliminar se evaluó 2.687 audios y sobre este grupo IATos recomendó realizarse el testeo a 554 personas. De esas 554 personas, 436 resultaron positivas y 118 fueron negativas en su hisopado. 

Datos públicos

La base de datos de toses positivas y negativas recolectada es de dominio abierto por disposición del gobierno de la ciudad, y es accesible para su consulta desde este enlace: https://data.buenosaires.gob.ar/dataset/tos-covid-19

Los datos recolectados corresponden a 2821 personas que fueron hisopadas en la Ciudad de Buenos Aires, entre el 11 de agosto y el 2 de diciembre de 2020, de las cuales el 52,6% de los individuos eran mujeres y el 47,4% eran hombres. Además, de este grupo se constató que 1409 dieron positivo a COVID-19 y 1412 dieron negativo.

Si te interesa profundizar más como experto, en el GitHub de la Ciudad de Buenos Aires, está publicado el backend de IATos: la red neuronal, el código que funciona detrás de Boti, etcétera: https://github.com/gcba/IATos 

La controversia

El anuncio no pasó desapercibido entre investigadores especializados en aprendizaje automático aplicado a la salud, quienes consideraron que no cumple con los requisitos del método científico. Los expertos objetaron falencias metodológicas, información incompleta o inconsistencias. Además, reclaman que no se adapta a reglas básicas de la ciencia, y es que los trabajos experimentales deben poder ser evaluados por pares y reproducidos por equipos independientes.

Sin ir más lejos, Diego Fernández Slezak, multipremiado investigador del Conicet en el Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada de la Facultad de Ciencias Exactas de la UBA, especializado en procesamiento del lenguaje natural, afirmó que un grupo de investigadores descargaron los datos e intentaron hacer una réplica siguiendo la descripción del informe técnico y no obtuvieron los mismos resultados.

Lo que sí sabemos es que en ninguna instancia se afirma que el resultado es definitivo, sino más bien es una guía, una forma de orientación que sugiere a la persona ir a hacerse el test correspondiente a los fines de detectar casos positivos que de otra manera no hubieran ido a testearse. Por este mismo motivo, la tecnología tampoco se sometió a la auditoría de la Anmat (Administración Nacional de Medicamentos, Alimentos y Tecnología Médica), la organización encargada de llevar adelante todos los procesos de autorización, registro, normatización, vigilancia y fiscalización a nivel nacional en temas de salud.

¿Conocías sobre este tipo de aplicaciones de la Inteligencia artificial? Descubre más en este artículo (clic en el enlace) y comparte este contenido si te ha gustado.

¡Nos vemos en un próximo artículo! 

¿Qué es un Data Lake?

 

Data Lake, qué son, cómo se relacionan con el Big Data y para qué sirven.

La generación de datos constante por nuestra parte ha ido generando nuevos desafíos. Uno de ellos es dónde y cómo se almacenan esos datos. Quédate con nosotros en esta nota para comprender mejor qué es un lago de datos.

Sabemos que cada persona produce (en promedio) 1.7 Mb de información por segundo, y que además ésta es heterogénea: texto, imágenes, Gif’s, posiciones GPS, mensajes de texto (sms), videos, tweets, audio, etc.

Para enfrentar este problema, los Científicos de Datos acuñaron el los “Data Lakes”. Pero ¿qué son?

La definición más simple nos dice que se trata de un repositorio que posibilita almacenar grandes volúmenes de datos brutos en el formato nativo en forma indefinida. Es decir, datos en su formato original, en forma permanente. Pero esto también tiene consecuencias: algunos han empezado a plantear la situación en la que a estos lagos los llaman Data Swamps o pantanos de datos, puesto que al almacenarse los datos en su formato original, muchos de ellos son irrelevantes.

Aparecen en los años 2000 como una forma más rentable para el almacenamiento de datos no estructurados, y por consiguiente, más flexibles.

Lo que sí tenemos claro es que los Data Lakes permiten que los datos sean almacenados de forma tal que facilite su explotación. Están diseñados para retener todos los atributos, especialmente cuando aún se desconoce el ámbito de los datos o su uso.

En un ‘data lake’ a cada dato se le asigna un identificador único, junto con un conjunto de etiquetas de metadatos extendidos. Esto se hace para que, cuando se plantea una pregunta comercial, se pueden rescatar los datos relevantes del Data Lake para poder analizarlos y aportar respuestas a la pregunta.

Como ya hemos mencionado en artículos anteriores, ocurre lo mismo que sucede siempre con el Big Data: el volumen y características de los datos ya no pueden ser procesados con los métodos tradicionales. Se necesita de tecnologías y profesionales para ello. Con los lagos de datos, las empresas necesitan científicos de datos capaces de extraer conclusiones a partir del análisis de los datos en bruto. Se los requiere para detectar correlaciones entre datos y extraer conclusiones a medida que profundizan en ellos.

Esperamos te haya resultado interesante este artículo, y que puedas reflexionar sobre los datos, su almacenamiento y su posterior utilización. ¡Te esperamos en la próxima nota!