Análisis de los Tweets de los minoristas de alimentación que operan en España y UK. Cómo el análisis del contenido generado por los usuarios en Twitter puede ayudar a las cooperativas agroalimentarias a establecer mejores relaciones con sus clientes

Twitter is an outstanding social media platform that food firms are using to share information with consumers. This research aims to determine the behavior of different food retailers in Spain and the UK in relation to Twitter to shed light on their interests and similarities. This study collected and analyzed a total of 54,000 tweets from 17 food retailers from the social media platform Twitter. Analyzing food retailers’ generated content on Twitter by wordcount, content analysis and social network analysis, several characteristics were detected that could be relevant for suppliers of these food retailers. The output reveals differences among food retailers as well as groups with different strategies within each market and confirms the potential of Twitter data as an information source for conducting marketing studies. Similarly, we found that the adoption of Twitter data analytics by marketing managers of agrifood cooperatives could be very useful for advancing customer-centric strategies. Finally, this research presents its limitations and proposes new lines of future work.Twitter es una destacada plataforma de medios sociales utilizada ampliamente por las empresas alimentarias para compartir información con los consumidores. Este estudio tiene como objetivo determinar el comportamiento en Twitter de diferentes minoristas de alimentación que operan en España y el Reino Unido para arrojar luz sobre sus intereses y afinidades. El estudio recopiló y analizó un total de 54.000 tweets de las cuentas oficiales de Twitter de 17 minoristas de alimentación. Analizando el contenido generado por los minoristas de alimentación en Twitter con el recuento de palabras, el análisis de contenido generado por estos usuarios y el análisis de redes sociales, se detectaron algunas características que podrían ser relevantes para los proveedores de estos minoristas de alimentación. La identificación de las diferencias en la actividad y las comunicaciones en Twitter, así como también las afinidades entre algunos de ellos, confirman el potencial de los datos de Twitter como fuente de información para realizar estudios de marketing en general. Del mismo modo, descubrimos que la adopción de la analítica de datos de Twitter por los responsables de marketing de las cooperativas agroalimentarias podría ser muy útil para avanzar en las estrategias centradas en el cliente. Finalmente, la investigación presenta las limitaciones y propone nuevas líneas de trabajo futuro.Escuela de Estudios CooperativosFac. de Ciencias Económicas y EmpresarialesTRUEpu

Análisis de los Tweets de los minoristas de alimentación que operan en España y UK. Cómo el análisis del contenido generado por los usuarios en Twitter puede ayudar a las cooperativas agroalimentarias a establecer mejores relaciones con sus clientes

Twitter es una destacada plataforma de medios sociales utilizada ampliamente por las empresas alimentarias para compartir información con los consumidores. Este estudio tiene como objetivo determinar el comportamiento en Twitter de diferentes minoristas de alimentación que operan en España y el Reino Unido para arrojar luz sobre sus intereses y afinidades. El estudio recopiló y analizó un total de 54.000 tweets de las cuentas oficiales de Twitter de 17 minoristas de alimentación. Analizando el contenido generado por los minoristas de alimentación en Twitter con el recuento de palabras, el análisis de contenido generado por estos usuarios y el análisis de redes sociales, se detectaron algunas características que podrían ser relevantes para los proveedores de estos minoristas de alimentación. La identificación de las diferencias en la actividad y las comunicaciones en Twitter, así como también las afinidades entre algunos de ellos, confirman el potencial de los datos de Twitter como fuente de información para realizar estudios de marketing en general. Del mismo modo, descubrimos que la adopción de la analítica de datos de Twitter por los responsables de marketing de las cooperativas agroalimentarias podría ser muy útil para avanzar en las estrategias centradas en el cliente. Finalmente, la investigación presenta las limitaciones y propone nuevas líneas de trabajo futuro

Age composition and survival of public housing stock in Hong Kong

Emerging notably in more developed regions, building stock ageing which is characterised by shrinking new completions and falling “mortality” has been posing challenges to various stakeholders in built environment. To find way out of this transition, we need to know how long buildings will last these days and the factors leading to their “mortality”. By using data from 1950s till to date, a comprehensive investigation is conducted to analyse the age composition and life expectancy of public housing stock in Hong Kong. What comes after are survival analysis and empirical analysis of those demolished to identify the key factors leading to demolition. Presented in this paper are the preliminary findings as well as the research agenda on the theme to model age composition and survival of both private and public building stocks in Hong Kong and other similar cities in Asia Pacific Rim such as Adelaide and Singapore, together with research activities to formulate policies for sustainable urban management

Evaluation of the new Design Summer Year weather data using parametrical buildings

The Charted Institution of Building Services Engineers (CIBSE) updated the near extreme weather (Design Summer Year – DSY) for all 14 locations in the UK in 2016. This new release attempts to address the underlying shortcomings of the previous definition where the averaged dry bulb temperature was the sole metric to choose DSY among source weather years. The aim of this research is to evaluate whether the new definition of the probabilistic DSYs can consistently represent near extreme condition. London historical weather data and their correspondent DSYs were used in this research. Dynamic thermal modelling using EnergyPlus was carried out on large number single zone offices (parametric study) which represent a large portion of cellular offices in the UK. The predicted indoor warmth from the sample building models show that these new definitions are not always able to represent near extreme conditions. Using multiple years as DSY is able to capture different types of summer warmth but how to use one or all of these DSYs to make informed judgement on overheating is rather challenging. The recommended practice from this research is to use more warm years for the evaluation of overheating and choose the near extreme weather from the predicted indoor warmt