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Data Science y su aplicación en redes sociales

Data Science es un campo de la Estadística y de las Ciencias de la Computación. Se refiere al proceso de descubrir patrones en conjuntos de datos de grandes volúmenes.

Podemos explorar y evaluar grandes bases de datos, a veces de manera automática y otras veces semiautomática, con el principal objetivo de encontrar modelos de repetición, tendencias y reglas que expliquen el comportamiento de esa información.

 

¿Qué datos se recopilan de las redes sociales?

El Data Science de redes sociales recopila varios tipos de datos sociales que están disponibles públicamente, por ejemplo: edad, género, ocupación, ubicación geográfica, etc, o que se generan diariamente en plataformas de redes sociales, por ejemplo: comentarios, me gusta, clics, etc.

Los datos a su vez representan las actitudes, conexiones, comportamientos y sentimientos de las personas sobre un tema, producto o servicio. Dependiendo de la plataforma de redes sociales en cuestión, si los datos de las redes sociales de destino provienen de retweets o impresiones de Facebook, Twitter o uso de hashtags de Instagram, estos datos suelen incluir cantidad de seguidores, comentarios y “me gusta”, entre otros.

 

¿Cómo ayudan la IA y el Data Science al análisis de redes sociales?

La capacidad de exploración en grandes bases de datos con las técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural, facilitan el trabajo de los comunicadores, ya que entonces se puede extraer y clasificar de forma automática lo realmente importante en redes sociales.

Existen dos grandes modelos de análisis en Data Science:

– Predictivos
Estiman el valor futuro de una «variable objetivo» (por ejemplo el volumen de ventas de un nuevo producto) a partir de datos históricos y de otras variables ya conocidas (en este caso, por ejemplo, el histórico de ventas de otros productos similares y la demanda detectada).
Dentro de este modelo estaría la minería de datos en base a una clasificación (por ejemplo, si el cliente X repetirá o no su compra) y en base a una regresión (¿cuánto tiempo se tardará en llegar al objetivo Y?).
Leé sobre cómo funcionan los modelos predictivos.

– Descriptivos
Detectan patrones en los datos que organizan la información de maneras nuevas y facilitan el análisis, pero no pretenden predecir el comportamiento futuro. Por ejemplo, la identificación de necesidades no cubiertas en nuestro público objetivo.
Dentro de la minería de datos descriptiva encontramos el agrupamiento o clustering (clasificar a los usuarios en grupos en función a sus características), las reglas de asociación (para establecer relaciones entre diferentes variables) y secuenciación.
Leé sobre cómo funcionan los modelos descriptivos.

 

Implicaciones prácticas

La categorización temática de publicaciones permite a las empresas identificar cuáles son los temas de publicación que más interesan a su audiencia. Esto permitirá a la empresa diseñar la estrategia más adecuada para atraer la atención de sus clientes.

Pongamos como ejemplo una compañía del sector financiero. Tras analizar mediante IA las publicaciones en las redes sociales de usuarios relevantes de su audiencia podría determinar que las entradas sobre cuestiones inmobiliarias están entre las más compartidas. Esta información ayudaría a la entidad a impulsar la comercialización de productos hipotecarios o a ofrecer información sobre aspectos legales en ese ámbito.

Tomemos ahora como ejemplo una empresa de la industria de la energía. Esta, después de examinar las entradas de sus competidores en Twitter, podría determinar que las publicaciones relacionadas con temas de sostenibilidad y medio ambiente reciben un elevado número de retweets. Esto podría ayudar a la compañía a reorientar su imagen, dando mayor énfasis a cuestiones relacionadas con la responsabilidad social corporativa.

 

La aplicación de algoritmos automatizados para la categorización temática de publicaciones puede proporcionar a la empresa información de gran valor para decidir cuál es la estrategia más adecuada para atraer a su público objetivo.

Así pues, el Data Science y la IA de manera general, solo pueden ser vistos como aliados en el plano de la gestión empresarial. 

 

¿Conocías acerca de la aplicación de Data Science en redes sociales?

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Referencias:
Dail.es
Atribus

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