8 research outputs found

    Predicting TV programme audience by using twitter based metrics

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    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

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    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

    Assessing the reTweet proneness of tweets: predictive models for retweeting

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    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

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    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

    Near Real-Time Sentiment and Topic Analysis of Sport Events

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    Sport events’ media consumption patterns have started transitioning to a multi-screen paradigm, where, through multitasking, viewers are able to search for additional information about the event they are watching live, as well as contribute with their perspective of the event to other viewers. The audiovisual and multimedia industries, however, are failing to capitalize on this by not providing the sports’ teams and those in charge of the audiovisual production with insights on the final consumers perspective of sport events. As a result of this opportunity, this document focuses on presenting the development of a near real-time sentiment analysis tool and a near real-time topic analysis tool for the analysis of sports events’ related social media content that was published during the transmission of the respective events, thus enabling, in near real-time, the understanding of the sentiment of the viewers and the topics being discussed through each event.Os padrões de consumo de media, têm vindo a mudar para um paradigma de ecrãs múltiplos, onde, através de multitasking, os telespetadores podem pesquisar informações adicionais sobre o evento que estão a assistir, bem como partilhar a sua perspetiva do evento. As indústrias do setor audiovisual e multimédia, no entanto, não estão a aproveitar esta oportunidade, falhando em fornecer às equipas desportivas e aos responsáveis pela produção audiovisual uma visão sobre a perspetiva dos consumidores finais dos eventos desportivos. Como resultado desta oportunidade, este documento foca-se em apresentar o desenvolvimento de uma ferramenta de análise de sentimento e uma ferramenta de análise de tópicos para a análise, em perto de tempo real, de conteúdo das redes sociais relacionado com eventos esportivos e publicado durante a transmissão dos respetivos eventos, permitindo assim, em perto de tempo real, perceber o sentimento dos espectadores e os tópicos mais falados durante cada evento

    Big data-driven multimodal traffic management : trends and challenges

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