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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. Puede ser un objeto de estudio en sí mismo, o puede utilizarse para comunicar, intercambiar o investigar.

Aspectos básicos de la etnografía virtual:

Objetivo:

Comprender las prácticas sociales, las relaciones y la cultura que se desarrollan en entornos virtuales.

Metodología:

Abarca una variedad de técnicas, como la observación participante, la entrevista, el análisis de contenido, y el uso de herramientas digitales para recopilar y analizar

Estos son algunos otros beneficio de hacer una investigación etnográfica digital:

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 es un nuevo método de investigación para conocer lo que sucede en las comunidades virtuales y la forma en que las personas interactúan en los espacios del internet. Su aplicación inició en Estados Unidos y en la actualidad ha ganado mayor notoriedad como un método innovador en la investigación de mercado. Sin embargo, la Netnografía también puede utilizarse en el ámbito de la política, las instituciones y cualquier sector que genere opiniones en internet. La Netnografía es básicamente una etnografía aplicada a internet. La etnografía se define como el estudio y registro sistemático de las culturas humanas. También se conoce como un trabajo descriptivo producido a partir de la investigación.

Beneficios y usos de la netnografía

La netnografía plantea a los investigadores digitales una serie de ventajas que tienen en los bajos costes y la fiabilidad de las respuestas sus componentes principales. Este segundo punto es un rasgo característico de la netnografía, puesto que los sujetos de estudio no se sienten intimidados por el investigador, de modo que sus comportamientos son más orgánicos y naturales.

Además, otro de los beneficios del uso de la netnografía es el hecho de poder tomar decisiones en base a los datos de una gran cantidad de usuarios. Esto permite realizar, por ejemplo, el lanzamiento de nuevos productos y servicios con mayores garantías de éxito al contar con opiniones de un amplio número de personas.

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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.

Tanto los profesionales como los analistas conocen las redes sociales por sus numerosos sitios web y canales: Facebook, YouTube, Instagram, Twitter, LinkedIn, Reddit y muchos otros.

El analytics de redes sociales es más amplio que métricas, como me gusta, seguidores, retweets, vistas previas, clics e impresiones recopiladas de canales individuales. También difiere de los informes ofrecidos por servicios que respaldan campañas de marketing, como LinkedIn o Google Analytics.
El analytics de redes sociales utiliza plataformas de software diseñadas específicamente que funcionan de manera similar a las herramientas de búsqueda web. Los datos sobre palabras clave o temas se recuperan a través de consultas de búsqueda o "rastreadores" web que abarcan canales. Se devuelven fragmentos de texto, se cargan en una base de datos, se categorizan y analizan para obtener información significativa.

Aspectos básicos del análisis de contenido:

Objetivos:

Describir sistemáticamente las características de la comunicación.

Formular inferencias sobre aspectos externos al contenido, como el contexto social o cultural.

Comprobar hipótesis a través de la comparación de resultados con datos obtenidos de otras fuentes.

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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.

El análisis de contenido tiene como objetivo analizar sistemáticamente el contenido para extraer ideas y patrones significativos de los datos. Los objetivos principales del análisis de contenido en la investigación cualitativa incluyen:

Comprender e interpretar los significados y matices subyacentes en los datos.

Identificar patrones recurrentes, temas y conceptos que surgen del contenido.

Contextualizar los datos dentro de su contexto social, cultural o histórico más amplio.

Validar o ampliar teorías existentes.

Resumir y sintetizar información. Identificar propaganda y sesgo de comunicación.

Destacar lagunas en la comunicación en diferentes circunstancias.

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Big data analytics es el proceso de recopilar, examinar y analizar grandes cantidades de datos para descubrir las tendencias del mercado, las perspectivas y los patrones que pueden ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones de negocio. Esta información está disponible de manera rápida y eficiente para que las empresas puedan ser ágiles en la elaboración de planes para mantener su ventaja competitiva.

Tecnologías como las herramientas y sistemas de inteligencia empresarial (BI) ayudan a las organizaciones a tomar los datos estructurados y no estructurados de múltiples fuentes. Los usuarios (normalmente empleados) introducen consultas en estas herramientas para comprender las operaciones y el rendimiento de la empresa. La analítica de big data utiliza los cuatro métodos de análisis de datos para descubrir ideas significativas y obtener soluciones.

¿POR QUÉ ES IMPORTANTE?

El análisis de big data es importante porque ayuda a las empresas a aprovechar sus datos para identificar oportunidades de mejora y optimización. En los diferentes segmentos de negocio, el aumento de la eficiencia conduce a operaciones más inteligentes, mayores beneficios y clientes satisfechos. Big data analytics ayuda a las empresas a reducir costes y a desarrollar mejores productos y servicios centrados en el cliente.

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Tiny Data (o "datos diminutos") se refiere a conjuntos de datos pequeños en tamaño, tanto en número de muestras como en volumen general de información. A diferencia del Big Data, que trata con millones de registros y fuentes masivas, Tiny Data se enfoca en datos limitados pero a menudo muy específicos, detallados y relevantes.

Aspectos Básicos

Puede provenir de encuestas, sensores, entrevistas, observaciones o registros manuales.

Se prioriza la precisión y la relevancia por encima del volumen.

Limpieza básica (corrección de errores, tratamiento de datos faltantes).

Normalización o codificación si es necesario.

Estadísticas descriptivas simples: media, mediana, rango, moda, varianza.

Visualización: gráficos de barras, diagramas de dispersión, histogramas.

Comparación manual o por pares (por ejemplo, análisis de diferencias entre grupos).

En lugar de modelos predictivos complejos, el enfoque está en entender patrones y tomar decisiones informadas con base en pocos datos.

A menudo se basa en criterios cualitativos o mixtos.

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Small Data, cómo los pequeños datos hacen grandes cambios