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    Análisis de macro y micro influencers en Instagram y efectos en marcas y consumidores de moda

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    El sector de la moda ha encontrado en las redes sociales una vía de explotación perfecta para ganar posicionamiento mediático en Internet. La figura del influencer, nuevos líderes de opinión procedentes de la generación millenial, ha sido clave en el desarrollo de estas estrategias publicitarias y comunicativas, y por ello, la industria textil se ha adaptado a este nuevo medio, dejando atrás las estrategias tradicionales. Las empresas de moda deben gran parte de su popularidad a la exposición que las redes sociales y la publicidad dan a sus productos. Ya no solo se aplicarían las estrategias de publicidad tradicionales, sino que ahora se llevarían a cabo colaboraciones con personalidades famosas para transmitir una imagen más vanguardista a los consumidores. Actualmente, podemos distinguir entre macroinfluencers; aquellos con un público más amplio y mayor popularidad; y los microinfluencers, con un nivel de influencia menor. En contraposición a lo que podemos pensar, las marcas de moda y de lujo cada vez son más reacias a invertir en macroinfluencers, ya que el interés del consumidor se centra en estos protagonistas y el producto que anuncian pierde atracción. En este sentido, el sector de la moda estaría más interesado en colaborar con los microinfluencers, quienes llevarán a cabo estas estrategias de comunicación. A partir de una metodología de análisis de contenido cualitativo, cuantitativo, encuestas y triangulado (marcas, influencers e usuarios) conoceremos el impacto del discurso de los influencers y los efectos en los consumidores de Instagram. Los resultados apuntan, a priori, a una tendencia de las marcas hacia el uso de microinfluencers, dado que los consumidores centran sus comentarios en el objeto (producto) por delante del sujeto (influencer).The fashion sector has found in social networks a perfect way of exploiting to gain media positioning in the internet. Influencers, the new opinion leaders of the millennial generation, have been key in the development of these advertising and communication strategies, and because of that, the fashion sector has decided to adapt itself to this new media, leaving behind traditional strategies. Fashion brands owe such a big part of their popularity to this social media content and to the publicity given to their products. Now not only traditional advertising strategies would be applied, but new partnerships with these fashion gurus would be carried out to give an avant-garde appearance to costumers. Nowadays, we can differentiate between macroinfluencers, those with a bigger audience and popularity; and microinfluencers, those with less influence. Contrary to what we might think, fashion and luxury brands are getting more reluctant to invest in macroinfluencers, as consumers’ interest is focused on those leaders and the product advertised lose attraction. Therefore, the fashion industry would be more interested in partnering with microinfluencers, who will carry out these communication strategies. Based on a triangulated (brand, influencers and users), qualitative, quantitative and survey content analysis methodology we will learn the impact of the influencers’ speech and the effects on Instagram consumers. Results point to, a priori, a fashion brand trend of working with microinfluencers, due to consumers’ attention, more focused on the object (product) than the subject (influencer).Universidad de Sevilla. Grado en Periodism

    Enxeñaría de requisitos

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    Titulación: Grao en Enxeñaría Informática -- Materia: Enxeñaría do SoftwareNos temas anteriores estableceuse o software como un elemento de Enxeñaría e propuxéronse unha serie de normas e paradigmas que definen os procesos necesarios para a súa construción, o primeiro dos cales é a análise do sistema e dos requisitos do software. Nesta fase o obxectivo fundamental é definir de xeito inequívoco que problema estamos tratando de resolver. A problemática que se xera é tal que, en realidade, o que acabamos de mencionar como un proceso, se divide en varios que mesmo se agrupan de forma separada debido á diferente natureza das actividades implicadas: Identificación de necesidades, comprensión e modelado, especificación, verificación e validación dos requisitos e xestión dos mesmos. A importancia deste proceso pode apreciarse no controvertido Chaos Report que sinala, entre as 10 causas máis significativas de fracaso dos proxectos, 6 que están directamente relacionadas co traballo realizado nas actividades de análise. A dificultade na realización deste proceso compréndese pola necesidade de obter a descrición dun elemento lóxico, o software xerado en contornas moi diversas, a partires da descrición en linguaxe natural, inherentemente ambigua, e procedente de distintos implicados cuxa cultura e formación lle fai que expresen ideas semellantes de forma moi distinta. Para abordar esta problemática propóñense técnicas para a extracción da información e para representar o sistema a construír mediante modelos que permitan demostrar que se comprendeu correctamente a información transmitida e que o sistema que representan é o que realmente se necesita construír.Universidade de Santiago de Compostela. Servizo de Normalización Lingüístic

    Dreams, parables and hallucinations: the metaphorical interludes in Dashiell Harnmet's novels

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    Attention-based Approaches for Text Analytics in Social Media and Automatic Summarization

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    [ES] Hoy en día, la sociedad tiene acceso y posibilidad de contribuir a grandes cantidades de contenidos presentes en Internet, como redes sociales, periódicos online, foros, blogs o plataformas de contenido multimedia. Todo este tipo de medios han tenido, durante los últimos años, un impacto abrumador en el día a día de individuos y organizaciones, siendo actualmente medios predominantes para compartir, debatir y analizar contenidos online. Por este motivo, resulta de interés trabajar sobre este tipo de plataformas, desde diferentes puntos de vista, bajo el paraguas del Procesamiento del Lenguaje Natural. En esta tesis nos centramos en dos áreas amplias dentro de este campo, aplicadas al análisis de contenido en línea: análisis de texto en redes sociales y resumen automático. En paralelo, las redes neuronales también son un tema central de esta tesis, donde toda la experimentación se ha realizado utilizando enfoques de aprendizaje profundo, principalmente basados en mecanismos de atención. Además, trabajamos mayoritariamente con el idioma español, por ser un idioma poco explorado y de gran interés para los proyectos de investigación en los que participamos. Por un lado, para el análisis de texto en redes sociales, nos enfocamos en tareas de análisis afectivo, incluyendo análisis de sentimientos y detección de emociones, junto con el análisis de la ironía. En este sentido, se presenta un enfoque basado en Transformer Encoders, que consiste en contextualizar \textit{word embeddings} pre-entrenados con tweets en español, para abordar tareas de análisis de sentimiento y detección de ironía. También proponemos el uso de métricas de evaluación como funciones de pérdida, con el fin de entrenar redes neuronales, para reducir el impacto del desequilibrio de clases en tareas \textit{multi-class} y \textit{multi-label} de detección de emociones. Adicionalmente, se presenta una especialización de BERT tanto para el idioma español como para el dominio de Twitter, que tiene en cuenta la coherencia entre tweets en conversaciones de Twitter. El desempeño de todos estos enfoques ha sido probado con diferentes corpus, a partir de varios \textit{benchmarks} de referencia, mostrando resultados muy competitivos en todas las tareas abordadas. Por otro lado, nos centramos en el resumen extractivo de artículos periodísticos y de programas televisivos de debate. Con respecto al resumen de artículos, se presenta un marco teórico para el resumen extractivo, basado en redes jerárquicas siamesas con mecanismos de atención. También presentamos dos instancias de este marco: \textit{Siamese Hierarchical Attention Networks} y \textit{Siamese Hierarchical Transformer Encoders}. Estos sistemas han sido evaluados en los corpora CNN/DailyMail y NewsRoom, obteniendo resultados competitivos en comparación con otros enfoques extractivos coetáneos. Con respecto a los programas de debate, se ha propuesto una tarea que consiste en resumir las intervenciones transcritas de los ponentes, sobre un tema determinado, en el programa "La Noche en 24 Horas". Además, se propone un corpus de artículos periodísticos, recogidos de varios periódicos españoles en línea, con el fin de estudiar la transferibilidad de los enfoques propuestos, entre artículos e intervenciones de los participantes en los debates. Este enfoque muestra mejores resultados que otras técnicas extractivas, junto con una transferibilidad de dominio muy prometedora.[CA] Avui en dia, la societat té accés i possibilitat de contribuir a grans quantitats de continguts presents a Internet, com xarxes socials, diaris online, fòrums, blocs o plataformes de contingut multimèdia. Tot aquest tipus de mitjans han tingut, durant els darrers anys, un impacte aclaparador en el dia a dia d'individus i organitzacions, sent actualment mitjans predominants per compartir, debatre i analitzar continguts en línia. Per aquest motiu, resulta d'interès treballar sobre aquest tipus de plataformes, des de diferents punts de vista, sota el paraigua de l'Processament de el Llenguatge Natural. En aquesta tesi ens centrem en dues àrees àmplies dins d'aquest camp, aplicades a l'anàlisi de contingut en línia: anàlisi de text en xarxes socials i resum automàtic. En paral·lel, les xarxes neuronals també són un tema central d'aquesta tesi, on tota l'experimentació s'ha realitzat utilitzant enfocaments d'aprenentatge profund, principalment basats en mecanismes d'atenció. A més, treballem majoritàriament amb l'idioma espanyol, per ser un idioma poc explorat i de gran interès per als projectes de recerca en els que participem. D'una banda, per a l'anàlisi de text en xarxes socials, ens enfoquem en tasques d'anàlisi afectiu, incloent anàlisi de sentiments i detecció d'emocions, juntament amb l'anàlisi de la ironia. En aquest sentit, es presenta una aproximació basada en Transformer Encoders, que consisteix en contextualitzar \textit{word embeddings} pre-entrenats amb tweets en espanyol, per abordar tasques d'anàlisi de sentiment i detecció d'ironia. També proposem l'ús de mètriques d'avaluació com a funcions de pèrdua, per tal d'entrenar xarxes neuronals, per reduir l'impacte de l'desequilibri de classes en tasques \textit{multi-class} i \textit{multi-label} de detecció d'emocions. Addicionalment, es presenta una especialització de BERT tant per l'idioma espanyol com per al domini de Twitter, que té en compte la coherència entre tweets en converses de Twitter. El comportament de tots aquests enfocaments s'ha provat amb diferents corpus, a partir de diversos \textit{benchmarks} de referència, mostrant resultats molt competitius en totes les tasques abordades. D'altra banda, ens centrem en el resum extractiu d'articles periodístics i de programes televisius de debat. Pel que fa a l'resum d'articles, es presenta un marc teòric per al resum extractiu, basat en xarxes jeràrquiques siameses amb mecanismes d'atenció. També presentem dues instàncies d'aquest marc: \textit{Siamese Hierarchical Attention Networks} i \textit{Siamese Hierarchical Transformer Encoders}. Aquests sistemes s'han avaluat en els corpora CNN/DailyMail i Newsroom, obtenint resultats competitius en comparació amb altres enfocaments extractius coetanis. Pel que fa als programes de debat, s'ha proposat una tasca que consisteix a resumir les intervencions transcrites dels ponents, sobre un tema determinat, al programa "La Noche en 24 Horas". A més, es proposa un corpus d'articles periodístics, recollits de diversos diaris espanyols en línia, per tal d'estudiar la transferibilitat dels enfocaments proposats, entre articles i intervencions dels participants en els debats. Aquesta aproximació mostra millors resultats que altres tècniques extractives, juntament amb una transferibilitat de domini molt prometedora.[EN] Nowadays, society has access, and the possibility to contribute, to large amounts of the content present on the internet, such as social networks, online newspapers, forums, blogs, or multimedia content platforms. These platforms have had, during the last years, an overwhelming impact on the daily life of individuals and organizations, becoming the predominant ways for sharing, discussing, and analyzing online content. Therefore, it is very interesting to work with these platforms, from different points of view, under the umbrella of Natural Language Processing. In this thesis, we focus on two broad areas inside this field, applied to analyze online content: text analytics in social media and automatic summarization. Neural networks are also a central topic in this thesis, where all the experimentation has been performed by using deep learning approaches, mainly based on attention mechanisms. Besides, we mostly work with the Spanish language, due to it is an interesting and underexplored language with a great interest in the research projects we participated in. On the one hand, for text analytics in social media, we focused on affective analysis tasks, including sentiment analysis and emotion detection, along with the analysis of the irony. In this regard, an approach based on Transformer Encoders, based on contextualizing pretrained Spanish word embeddings from Twitter, to address sentiment analysis and irony detection tasks, is presented. We also propose the use of evaluation metrics as loss functions, in order to train neural networks for reducing the impact of the class imbalance in multi-class and multi-label emotion detection tasks. Additionally, a specialization of BERT both for the Spanish language and the Twitter domain, that takes into account inter-sentence coherence in Twitter conversation flows, is presented. The performance of all these approaches has been tested with different corpora, from several reference evaluation benchmarks, showing very competitive results in all the tasks addressed. On the other hand, we focused on extractive summarization of news articles and TV talk shows. Regarding the summarization of news articles, a theoretical framework for extractive summarization, based on siamese hierarchical networks with attention mechanisms, is presented. Also, we present two instantiations of this framework: Siamese Hierarchical Attention Networks and Siamese Hierarchical Transformer Encoders. These systems were evaluated on the CNN/DailyMail and the NewsRoom corpora, obtaining competitive results in comparison to other contemporary extractive approaches. Concerning the TV talk shows, we proposed a text summarization task, for summarizing the transcribed interventions of the speakers, about a given topic, in the Spanish TV talk shows of the ``La Noche en 24 Horas" program. In addition, a corpus of news articles, collected from several Spanish online newspapers, is proposed, in order to study the domain transferability of siamese hierarchical approaches, between news articles and interventions of debate participants. This approach shows better results than other extractive techniques, along with a very promising domain transferability.González Barba, JÁ. (2021). Attention-based Approaches for Text Analytics in Social Media and Automatic Summarization [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/172245TESI

    Access and retention: experiences of non-traditional learners in higher education: final report: public part

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    This final report will primarily be of interest to those working in the higher education (HE) sector across Europe and beyond. Within higher education institutions it will be of especial interest to senior management and policy makers, middle managers responsible for programmes, lecturers, researchers, those working in student support services, admissions and widening participation initiatives as well as students themselves and the Students’ Unions. It is also aimed at policy organisations and bodies working in higher education, such as the Higher Education Funding Council for England (HEFCE) in England, Government departments and EU policy makers. The project focused on access, retention and drop-out in higher education institutions in relation to non-traditional students (younger and adults) on undergraduate degree programmes and the factors which promote or inhibit this. With the growth of mass higher education systems retention has become an important and rising concern for policy-makers at national and European levels. It is considered a measure of efficiency of higher education with implications in terms of the needs of the economy and as a return on investment to individuals, society and the whole EU. It is also a key factor in promoting a growing diversification and equity across the higher education sector. By ‘non-traditional’ we mean students who are under-represented in higher education and whose participation in HE is constrained by structural factors. This includes, for example, first generation entrants, students from low-income families, students from (particular) minority ethnic groups, mature age students, and students with disabilities. (This definition takes into account issues of class and gender). We were particularly interested in looking at and understanding why some students from under-represented and disadvantaged backgrounds learn effectively, assume an undergraduate learner identity and complete their degree successfully while others from similar backgrounds do not. We were also interested in identifying the learning, teaching and support processes which help non-traditional students to become effective and successful learners. Institutional cultures and structures also impact on a learners’ identity so these aspects were also explored and examined

    Un Analizador Morfológico para el Castellano basado en Chart

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    En este artículo se describe un sistema capaz de analizar morfológicamente palabras del castellano. Utiliza un modelo computacional para describir la morfología del castellano_ basado en la concatenación de morfemas y en la unificación de rasgos, elementos portadores de la información léxica y gramatical. El analizador emplea como técnica de análisis la basada en la estructura de datos denominada chart, que permite registrar eficientemente los resultados finales e intermedios del análisis, y evitar la búsqueda redundante de los mismos. La implementación del sistema consta fundamentalmente de dos bloques, uno de los cuales constituye un núcleo reutilizable para el desarrollo de analizadores gramaticales basados en chart

    Los criterios de divisibilidad musicales de Troncho y Poncho

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    Probablemente la música sea uno de los recursos menos utilizados por los profesores de matemáticas, a pesar de que las canciones, por la cercanía a los alumnos, constituyen un potente motivador. Si a esto le unimos que las canciones, por estar escritas en verso y por su musicalidad, hacen que su memorización sea más fácil; resulta que nos encontramos ante una herramienta interesante que puede ser utilizada para que los alumnos retengan información matemática. Por estas razones, hemos decidido crear una serie de canciones, protagonizadas por Troncho y Poncho (personajes protagonistas de una serie de dibujos animados matemáticos), para que los alumnos puedan recordar y utilizar los criterios de divisibilidad de los 11 primeros números naturales. Se trata de una serie de canciones humorísticas de diversos géneros, algunas cercanas al alumno, como el reggaetón, y otras con melodías tradicionales, como los villancicos, con la intención de que los alumnos memoricen fácilmente los diferentes criterios de divisibilidad
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