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Seguimiento de eventos en Twitter: TEXT MINING Y ANÁLISIS DE REDES APLICADO AL LANZAMIENTO DE VIDEOJUEGOS.
dc.contributor.advisor | Barcos Redín, Lucía | es-ES |
dc.contributor.author | Alonso López-Linares, Jaime | es-ES |
dc.contributor.other | Universidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales | es_ES |
dc.date.accessioned | 2022-06-20T16:02:42Z | |
dc.date.available | 2022-06-20T16:02:42Z | |
dc.date.issued | 2023 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/69005 | |
dc.description | Grado en Administración y Dirección de Empresas y Grado en Análisis de Negocios/Business Analytics | es_ES |
dc.description.abstract | En la actualidad, las redes sociales se han convertido en un aspecto fundamental para el éxito de multitud de negocios. Una razón de esto es que aportan oportunidades únicas de obtención de información valiosa para las empresas, especialmente cuando se trata de empresas cuyo producto tiene que ver con los usuarios típicos de estas plataformas. Un ejemplo claro de esto es la industria de los videojuegos, en la que el consumidor típico cumple las condiciones de ser de una demografía joven y con mucha experiencia usando tecnología enfocado al juego multijugador. Por esto, resulta fundamental que las empresas tengan en cuenta los datos que las redes sociales proveen para poder crear una estrategia de marketing efectiva y atractiva y actualizar su producto con éxito. Tras revisar el contexto histórico de la industria de los videojuegos para entender como ha llegado a este punto y realizando una extensa revisión de literatura pertinente para el caso se van a desarrollar una serie de técnicas que tienen que ver con el análisis de texto, análisis de redes y el análisis de sentimiento. El objetivo de este proyecto será demostrar que estos métodos de análisis de datos pueden permitir a las empresas de esta industria obtener información veraz y accionable, de forma que puedan tomar decisiones basadas en datos. Para esto se van a ejemplificar estos procesos con una serie de casos reales enfocados alrededor de un momento clave en la venta de un videojuego: su lanzamiento. | es-ES |
dc.description.abstract | Currently, social media has become a key aspect for the success of many businesses. One reason for this is that it provides unique opportunities for obtaining valuable information for companies, especially when it comes to companies whose products are related to the typical users of these platforms. A clear example of this is the video game industry, where the typical consumer meets the conditions of being young and having a lot of experience using technology focused on multiplayer gaming. Therefore, it is essential for companies to consider the data that social media provides in order to create an effective and attractive marketing strategy and update their products successfully. After reviewing the historical context of the video game industry to understand how it has come to this point and conducting an extensive review of relevant literature for the case, a series of techniques related to text mining, network analysis, and sentiment analysis will be carried out. The objective of this project is to demonstrate how these methods can allow companies in this industry to obtain accurate and actionable information so that they can make data-driven decisions. To do this, these processes will be exemplified with a series of real cases on the Twitter social network focused on a key moment in the sale of a video game: its launch. | 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 | Seguimiento de eventos en Twitter: TEXT MINING Y ANÁLISIS DE REDES APLICADO AL LANZAMIENTO DE VIDEOJUEGOS. | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.keywords | análisis de redes, análisis de sentimiento, análisis de texto, data science, Twitter, videojuegos. | es-ES |
dc.keywords | data science, network analysis, sentiment analysis, text mining, Twitter, videogames. | en-GB |