Internet ha permitido que el volumen de datos generados por los usuarios, las administraciones públicas hayan crecido exponencialmente en la última década.
Grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados en tiempo real o diferido. El fenómeno se caracteriza por cuatro elementos: volumen, velocidad (por la frecuencia o inmediatez con la que se generan datos actuales o atemporales), variedad e información valiosa. Los datos adquieren valoren medida que se logra su extracción y análisis con la finalidad de tener más conocimiento.
Los grandes volúmenes de información se miden en términos cuantitativos y cualitativos, lo que ha permitido comprender a la sociedad desde otras perspectivas para predecir tendencias, pautas, correlaciones con utilidad en diversos sectores. Adicionalmente el abaratamiento de almacenar grandes cúmulos de datos para su análisis y visualización como es el caso de las redes sociales ha permitido guardar datos históricos útiles para la toma de decisiones.
La utilidad del análisis de la social media data se observa en su uso para entender el pensamiento y actuación de las personas, mejorar los procesos que llevan a la toma de decisiones y dirigir de forma eficaz productos y servicios.
Características y singularidades de la social media data
La utilidad de las redes sociales se relaciona con los contenidos, mensajes compartidos, gustos, estados de ánimo (por medio de los botones “me gusta” o “favorito”), perfiles, los sentimientos, experiencias que en apariencia son irreconocibles son almacenados en forma de metadatos. Otro punto importante son las interacciones producidas en las comunidades e interpretar el valor de cada nodo o perfil, las redes se basan en la atención, recurso fundamental ante el gran intercambio de contenidos. La intermediación debe lograrse en un contexto de confianza para tener un valor agregado para tener una mejor posición dentro de la comunidad virtual.
Medición, monitorización y análisis de la social media data
Es necesario realizar un análisis de la información generada por los medios sociales para lo cual se han desarrollado tecnologías y métodos, hay que utilizar varios y combinarlos de acuerdo a la plataforma para aprovechar un mayor número de funcionalidades.
De acuerdo a cada red se han desarrollado programas específicos como Tweet-deck, para Twiter, o Hootsuite. Existen sistemas para monitorear perfiles, palabras clave, palabras, sentimientos que se asocian a determinados contenidos, en productos como: Radian6, Socialmenion y el sistema Truthly que, aunque en su origen se diseñó para identificar campañas de desinformación en Twitter.
La medición analítica de las estadísticas generadas por las mismas redes sociales como: Facebook Insights o Google Analytics, permite conocer referencias, actividades e interacciones. Otra herramienta importante es Socialbro, ofrece servicios de analítica para Twitter y que incorpora Kred, uno de los recursos que, como Klout, miden la influencia de perfiles en medios sociales a partir de algoritmos.
Para conocer tendencias se requieren herramientas para procesar los datos de manera automatizada que se generan en los medios sociales para comparar tendencias en distintos periodos.
Para gestionar el cálculo en tiempo real, el big data se presenta como la solución idónea al permitir trabajar con bases de datos caracterizadas por los bajos tiempos de latencia de respuesta, la posibilidad de ser escalable y asegurar la consistencia y recuperación ante fallos del sistema. Cada uno de los procesos digitales genera datos que se van sumando a la nube para ser analizados y tratados poder tratarlos. La información se clasifica de acuerdo a las necesidades para ser procesados textos, imágenes videos.
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GRUPO ALBE recibió el Premio Empresa Mexicana del Año 2013 durante la VI Edición del Mexico Quality Summit organizado por Latin American Quality Institute (LAQI).
