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La netnografía virtual, también conocida como etnografía digital o ciber etnografía, es un método de investigación que estudia las interacciones sociales y culturales en entornos online, utilizando internet como herramienta principal para observar y analizar comunidades virtuales.

Puedes apoyarte en el video de arriba para consultar mas información

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La etnografía virtual es un enfoque de investigación para explorar las interacciones sociales que tienen lugar en entornos virtuales. Estas interacciones suelen tener lugar en Internet, y es que hoy en día el internet es una herramienta casi indispensable para la investigación.

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El analytics de redes sociales es la capacidad de recopilar y encontrar significado en los datos recopilados de los canales sociales para respaldar las decisiones comerciales y medir el rendimiento de las acciones basadas en esas decisiones a través de las redes sociales.

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El Big Data son unos conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles.

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El small data hace referencia a un conjunto de datos más limitado en tamaño y alcance en comparación con el "big data", que alude a una combinación de datos conocida como las tres V: volumen, variedad y velocidad de procesamiento. El small data se caracteriza por ser más manejable, estar altamente enfocado y englobar información específica.

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Puedes tener acceso a una gran cantidad de información a través de múltiples formatos, como video, texto, fotografía.

La gran cantidad de datos generados en línea, incluidos texto, imágenes y multimedia, ofrece una fuente rica para análisis e interpretación.

La inmediatez de las interacciones en línea proporciona a los investigadores datos en tiempo real, lo que les permite capturar tendencias y comportamientos en evolución.

La etnografía virtual permite a los investigadores estudiar comunidades y culturas diversas de todo el mundo sin las limitaciones de las fronteras geográficas.

Los participantes se sienten más cómodos compartiendo experiencias auténticas en línea, lo que lleva a respuestas más abiertas y honestas

Realizar investigaciones en línea elimina la necesidad de viajes extensos, reduciendo los costos asociados con la etnografía tradicional.

La etnografía en línea proporciona una plataforma para la investigación ética, ya que los investigadores pueden navegar por la sensibilidad cultural al interactuar con las comunidades en sus propios términos.

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La Netnografía utiliza varias herramientas online, como foros, salas de chat, blogs, etc., para llegar a sus sujetos de investigación. Estas herramientas son creadas y supervisadas por el investigador, que puede dirigir o redirigir el diálogo según las especificaciones del estudio o del cliente que esté haciendo la investigación.

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Las especiales características del Big Data hacen que su calidad de datos se enfrente a múltiples desafíos. Se trata de las conocidas como 5 Vs: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor, que definen la problemática del Big Data.

Estas 5 características del big data provocan que las empresas tengan problemas para extraer datos reales y de alta calidad, de conjuntos de datos tan masivos, cambiantes y complicados.

Ahora, podemos cargar información adicional que ya no se encuentra dentro de los dominios de la empresa: comentarios o likes en redes sociales, resultados de campañas de marketing, datos estadísticos de terceros, etc. .

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1. Visión general de las métricas de análisis en las principales plataformas de redes sociales

2. Invertir en una buena herramienta de gestión de redes sociales

3. Aprender más sobre tu audiencia en redes sociales

4. Identificar cuáles son tus publicaciones con más interacción

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Datos textuales: Documentos, transcripciones, textos

Los datos textuales son la base del análisis de contenido. Contienen una amplia gama de información que está incrustada en palabras escritas o mecanografiadas.

Datos visuales: Imágenes, fotografías, objetos

Los datos visuales, que incluyen imágenes, fotografías y objetos, aportan un nuevo nivel al análisis de contenido. Estos contenidos visuales pueden transmitir emociones, entornos culturales y tendencias sociales que serían difíciles de explicar a través de datos textuales.

Datos audiovisuales: Videos, grabaciones de audio, multimedia

Los videos y el contenido multimedia brindan una experiencia inmersiva. Te permiten observar señales no verbales, gestos e interacciones.

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Diferencias entre ‘small data’ y ‘big data’

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Diferencias entre ‘small data’ y ‘big data’

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Volumen de datos. El small data maneja conjuntos de datos mucho más pequeños, por lo que pueden procesarse y analizarse con recursos y herramientas más sencillas.

Enfoque y relevancia. El small data se centra en datos específicos y detallados, con un planteamiento más orientado y preciso.

Herramientas y recursos. El procesamiento y análisis de small data puede llevarse a cabo con herramientas más accesibles y menos costosas.

Aplicaciones y objetivos. El small data se emplea para obtener información más específica y enfocada a fin de entender mejor a los clientes, personalizar experiencias, optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones.

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El análisis de contenido es un método utilizado en estudios cualitativos que te permite analizar y comprender varios tipos de contenido, como una transcripción de una entrevista, una colección de publicaciones en redes sociales o una serie de fotografías.

Dicho de manera sencilla, el análisis de contenido es un conjunto de herramientas para transformar datos sin procesar en ideas útiles. Implica más que simplemente leer u observar. Se trata de definir los puntos clave, categorizar las diferencias e identificar patrones recurrentes que de otro modo podrían pasar desapercibidos.