Detección de factores relevantes en redes sociales incorporando información de expertos
La mayoría de las empresas utilizan las redes sociales como canales de comunicación debido a los beneficios empresariales que pueden proporcionar. Este artículo se centra en el impacto de las redes sociales en una fundación española dedicada a la innovación y la difusión del conocimiento, y en cómo...
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| Publication Date: | 2024 |
| Country: | España |
| Institution: | Universidad Pablo de Olavide (UPO) |
| Repository: | RIO. Repositorio Institucional Olavide |
| Language: | Spanish |
| OAI Identifier: | oai:rio.upo.es:10433/23273 |
| Online Access: | https://hdl.handle.net/10433/23273 |
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| Keyword: | inferencia bayesiana simulación MCMC distribución a priori informativa redes sociales Bayesian inference MCMC simulation methods informative prior distributions social networks |
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Detección de factores relevantes en redes sociales incorporando información de expertosIncorporating expert judgment for detecting relevant factors in socialnetworks undetected by ordinary methodsPérez-Sánchez, José MaríaAcosta García, MaríaGómez-Déniz , Emilioinferencia bayesianasimulación MCMCdistribución a priori informativaredes socialesBayesian inferenceMCMC simulation methodsinformative prior distributionssocial networksLa mayoría de las empresas utilizan las redes sociales como canales de comunicación debido a los beneficios empresariales que pueden proporcionar. Este artículo se centra en el impacto de las redes sociales en una fundación española dedicada a la innovación y la difusión del conocimiento, y en cómo afectan a sus principales eventos y actividades. Examinamos los factores subyacentes a un retuit en Twitter o una compartición en Facebook con el fin de analizar la difusión de los eventos principales de esta fundación. Se realizaron comparaciones con tres modelos estadísticos (regresión estándar y regresión bayesiana con distribución a priori informativa y no informativa). Concluimos que la ventaja que ofrece la metodología bayesiana sobre la clásica se demuestra mediante la incorporación de información colateral, generalmente proporcionada por expertos, lo que permite refinar el modelo y obtener conclusiones que, de otro modo, no podrían ser identificadas. Esta conclusión puede tener implicaciones significativas para las empresas que utilizan redes socialesUniversidad Pablo de Olavide20252025-02-2120242024-12-0320242024-12-03journal articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/10433/23273reponame:RIO. Repositorio Institucional Olavideinstname:Universidad Pablo de Olavide (UPO)Españolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:rio.upo.es:10433/232732026-06-13T12:46:27Z |
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