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Aplicación de técnicas de Machine Learning a los negocios o al mundo del Derecho.
dc.contributor.advisor | Barcos Redín, Lucía | es-ES |
dc.contributor.author | Güell Aldama, Fátima | es-ES |
dc.contributor.other | Universidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales | es_ES |
dc.date.accessioned | 2022-06-16T10:51:23Z | |
dc.date.available | 2022-06-16T10:51:23Z | |
dc.date.issued | 2023 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/68842 | |
dc.description | Grado en Análisis de Negocios/Business Analytics y Grado en Derecho | es_ES |
dc.description.abstract | Nuestro objetivo con el presente trabajo es identificar posibles patrones o correlaciones en las interacciones de las plataformas de Servicios de Video a la Carta por Suscripción con sus usuarios en Redes Sociales. En particular, queremos analizar de qué manera los antecedentes relativos al mensaje de la Participación del Cliente en Redes Sociales -sobre todo el tono y la carga emocional de los mensajes- afectan a la manifestación de la Participación del Cliente en Redes Sociales. Con tal propósito, presentamos la siguiente estructura de trabajo. En primer lugar, hablaremos del Marketing y las Redes Sociales, centrándonos en el concepto de Participación del Cliente y su protagonismo en el estado actual del campo del marketing. para a continuación profundizar sobre la industria de los Servicios de Video a la Carta por Suscripción -de nuevo prestando atención a su relación con las Redes Sociales. En tercer lugar, trataremos de manera teórica algunas técnicas de Text Mining, y de Sentiment Analysis en particular, así como de su aplicación en el entorno RStudio. Todo ello encaminado a presentar en último lugar un estudio de campo sobre el Twitter Sentiment Analysis aplicado al caso de las plataformas Servicios de Video a la Carta por Suscripción con RStudio | es-ES |
dc.description.abstract | Our goal with the present work is to identify possible patterns or correlations in the interactions of Video on Demand Subscription Services platforms with their users on Social Networks. In particular, we want to analyze how the antecedents related to the message of Customer Engagement in Social Networks -especially the tone and emotional charge of the messages- affect the manifestation of Customer Engagement on Social Networks. For this purpose, we present the following structure for the paper. First, we will discuss Marketing and Social Networks, focusing on the concept of Customer Engagement and its prominence in the current state of the marketing field. We will then delve into the Video on Demand Subscription Services industry - again paying attention to its relationship with Social Networks. Thirdly, we will discuss some Text Mining techniques, from a theroeticalapprach, and Sentiment Analysis in particular, as well as their application in the RStudio environment. Finally, we will present a field study on Twitter Sentiment Analysis applied to the case of Video on Demand Subscription Services platforms with RStudio. | en-GB |
dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | es-ES | es_ES |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | es_ES |
dc.subject.other | KBA | es_ES |
dc.title | Aplicación de técnicas de Machine Learning a los negocios o al mundo del Derecho. | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.keywords | Servicios de Video a la Carta por Suscripción, Twitter, Text Mining, Sentiment Analysis, RSTudio | es-ES |
dc.keywords | Subscription Video On Demand Services, Twitter, Text Mining, Sentiment Analysis, RSTudio | en-GB |