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Es el enfoque de investigación para explorar las interacciones sociales que tienen lugar en entornos virtuales, algunos aspectos básicos son la adaptación de la etnografía, consideración de la "presencia" online, desafíos de la virtualidad, exploración de la interacción social en línea, utilización de herramientas digitales.

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Método de investigación cualitativa que utiliza técnicas etnográficas para estudiar las comunidades y las interacciones en línea, ofreciendo una visión profunda de las culturas digitales y las preferencias de los consumidores. Sus aspectos básicos son la observación participante, el análisis de datos textuales y visuales, comprender el contexto en el que ocurren las interacciones, respeta la privacidad y el anonimato de los participantes

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El análisis del tiny data se enfoca en conjuntos de datos pequeños y accesibles, a diferencia del Big Data.

Puntos importantes:

Simplicidad: El análisis es más sencillo ya que los datos son fáciles de recoger y comprender (ej. datos de redes sociales).

Enfoque: Se centra en las particularidades del negocio y la rutina diaria.

Utilidad: Ayuda a identificar oportunidades para la eficiencia de procesos y la relación con los clientes.

Causas, no solo correlaciones: Busca las razones detrás de las tendencias, a diferencia del Big Data que se enfoca en encontrar correlaciones.

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Método de investigación que busca identificar patrones, temas y significados en materiales comunicativos, como textos, imágenes, videos o audios. Para esto necesitas seguir los siguientes pasos:

1.-Definir objetivos de investigación: ¿Qué se busca identificar?.

2.-Seleccionar el material: ¿Qué textos, imágenes, etc. se analizarán?.

3.-Desarrollar un esquema de codificación: ¿Cómo se identificarán los elementos clave y cómo se clasificarán?.

4.-Codificar el material: Se aplican las reglas de codificación para identificar y clasificar los elementos.

5.-Análisis e interpretación: Se analizan los datos obtenidos, tanto cuantitativa como cualitativamente.

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Metodología para estudiar las relaciones entre entidades interconectadas, como personas u organizaciones, y su impacto en el comportamiento social y la estructura de las redes. Sus componentes son:

Nodos: Representan las entidades de la red, que pueden ser personas, organizaciones, productos, etc.

Enlaces: Representan las conexiones o relaciones entre los nodos, como la amistad, la afiliación, las transacciones comerciales, etc.

Atributos: Características de los nodos o enlaces que pueden ser de interés para el análisis, como el género, la edad, la profesión, etc.

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Este permite a las empresas utilizar mejor sus recursos de manera eficiente, sin necesidad de grandes tecnologías para manejar excesos de datos.

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Estudio de grandes volúmenes de datos, que son variados y se generan rápidamente, con el objetivo de extraer información útil y relevante para la toma de decisiones.

Algunos aspectos básicos son las 5 V, las fuentes de datos, tipos de datos, diferentes tipos de análisis (descriptivo, predictivo, diagnóstico, etc.), herramientas de visualización de datos, también da aplicaciones como Mejora de procesos, optimización de la cadena de suministro, análisis de la competencia, etc.

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El "tiny data" se refiere a conjuntos de datos que son lo suficientemente pequeños para que los humanos los comprendan, analicen y tomen decisiones con ellos, a menudo utilizando herramientas fácilmente disponibles como hojas de cálculo.

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Su característica principal es su tamaño reducido, siendo datos que típicamente caben en una sola computadora y se entienden fácilmente. Está centrado en el ser humano, diseñado para ser comprensible y accionable por personas sin necesidad de herramientas analíticas complejas. A menudo se utiliza para responder preguntas específicas o abordar problemas particulares. Es accesible, ya que se puede acceder y manipular fácilmente con software común, y es accionable, proporcionando ideas que pueden conducir a decisiones o acciones inmediatas. En contraste con el "big data", que implica volúmenes masivos y análisis complejos, el tiny data se trata de ser manejable y proporcionar valor directo y comprensible.

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Big Data y análisis de datos para la toma de decisiones

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Permite estudiar culturas y comportamientos en entornos digitales, ayudando a comprender cómo las personas interactúan en comunidades online.

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Adaptación de la etnografía al contexto digital; útil para investigar hábitos, opiniones y relaciones de consumidores en redes sociales y foros.

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Analiza conexiones e interacciones entre individuos o grupos, revelando influencias, líderes de opinión y flujos de información.

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Extrae y categoriza información de textos digitales (como publicaciones o comentarios) para identificar temas, tendencias y sentimientos.

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Permite procesar grandes volúmenes de datos digitales para descubrir patrones, predecir comportamientos y apoyar decisiones estratégicas.

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Observación de comunidades online.

Participación del investigador en entornos digitales.

Estudia comportamientos y culturas digitales.

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Método cualitativo centrado en consumidores online.

Basada en foros, redes sociales y blogs.

Requiere análisis e interpretación contextual.

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Mapea relaciones entre actores (personas, grupos).

Usa grafos y métricas como centralidad e influencia.

Identifica estructuras y dinámicas de red.

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Examina textos, imágenes o videos.

Puede ser cualitativo o cuantitativo.

Identifica temas, palabras clave y sentimientos.

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Procesa datos masivos y variados.

Usa inteligencia artificial y algoritmos.

Detecta patrones, tendencias y predicciones.

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¿Sabe qué es la etnografía digital y cómo aplicarla en la empresa?

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Herramientas de Análisis de Redes Sociales Indispensables para Agencias 📊

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TÉCNICAS DE INVESTIGACIÓN. ANÁLISIS DE CONTENIDO.