Procesamiento del lenguaje natural en redes sociales: caso de Instagram y la App de Fitness Strava

Sancet Acedo, Irune

Publication:
Procesamiento del lenguaje natural en redes sociales: caso de Instagram y la App de Fitness Strava

dc.contributor.advisorTFE	Armendáriz Íñigo, José Enrique
dc.contributor.advisorTFE	Alzate Barricarte, Miriam
dc.contributor.affiliation	Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y Biociencias	es_ES
dc.contributor.affiliation	Nekazaritzako Ingeniaritzako eta Biozientzietako Goi Mailako Eskola Teknikoa	eu
dc.contributor.author	Sancet Acedo, Irune
dc.date.accessioned	2024-08-29T15:04:25Z
dc.date.available	2024-08-29T15:04:25Z
dc.date.issued	2024
dc.date.updated	2024-08-27T09:17:06Z
dc.description.abstract	En los últimos años, ha surgido un creciente interés del boca-oído electrónico (eWOM) y su impacto en los consumidores, particularmente en el contexto de las redes sociales. Este fenómeno se ha convertido en un elemento crucial para el marketing y el engagement, dado que las plataformas sociales permiten una rápida y amplia difusión de opiniones y experiencias de los usuarios. Numerosos estudios han demostrado el gran impacto que las publicaciones tienen en el proceso de decisión de compra de los consumidores. En el presente estudio se realiza un análisis detallado de las publicaciones de Strava en Instagram, centrándose en el rol que desempeña el contenido textual, abarcando el análisis de sentimientos y el modelado de temas. Para ello, se han implementado técnicas avanzadas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, predominando el uso de los transformers. Los resultados obtenidos revelan que el sentimiento positivo de las publicaciones afecta en el número de comentarios que reciben las publicaciones, pero no afecta en el número de “me gustas”. Además, se obtienen diversos temas de las publicaciones que aumentan el número de likes y el número de comentarios, como los challenges, los mapas de los recorridos del entrenamiento que muestran figuras, los podcasts, la música, los records, los logros y diversos deportes como el senderismo. Los hallazgos obtenidos generan implicaciones prácticas significativas para las empresas, permitiéndoles recopilar información valiosa para mejorar la satisfacción del cliente y fortalecer su imagen de marca en el mercado. Del mismo modo, estos resultados pueden guiarles sobre los factores y aspectos en los que deben centrarse al realizar sus publicaciones, para que sean atractivas.	es_ES
dc.description.degree	Graduado o Graduada en Ciencia de Datos por la Universidad Pública de Navarra	es_ES
dc.description.degree	Datuen Zientzietako Graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoan	eu
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.uri	https://academica-e.unavarra.es/handle/2454/51494
dc.language.iso	spa
dc.rights.accessRights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject	Strava	es_ES
dc.subject	Redes sociales	es_ES
dc.subject	Instagram	es_ES
dc.subject	Texto	es_ES
dc.subject	Sentimiento	es_ES
dc.subject	Modelado de temas	es_ES
dc.subject	BERT	es_ES
dc.title	Procesamiento del lenguaje natural en redes sociales: caso de Instagram y la App de Fitness Strava	es_ES
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dspace.entity.type	Publication