# data[].attributes.body
La etnografía virtual es una adaptación del método etnográfico tradicional al contexto digital. Se trata de observar y estudiar las dinámicas culturales y sociales que se desarrollan dentro de comunidades en línea (como foros, chats, juegos en línea, etc.).

# data[].attributes.body
Averigua mas acerca de la Etnografia virtual, como sus metodos y tecnicas en la investigación. Dale clic al video.

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
ULLaudiovisual - Universidad de La Laguna

# data[].attributes.attachment_link.title
3.3 Métodos y técnicas en la investigación de la etnografía digital

# data[].attributes.body
Se enfoca en comprender las prácticas, lenguajes y símbolos utilizados por los miembros de una comunidad virtual.

El investigador puede participar como observador pasivo o activo.

Las interacciones digitales se consideran objetos culturales válidos.

Profundización:

Utiliza registro sistemático de actividades digitales (posts, comentarios, reacciones, etc.).

Tiempo prolongado de inmersión digital: semanas o meses.

Se puede combinar con entrevistas virtuales, diarios de campo digitales o análisis de conversaciones.

# data[].attributes.body
La Netnografía es un concepto realmente nuevo que los investigadores están utilizando para conocer más del comportamiento del consumidor, pero ahora a través del ciberespacio. Su crecimiento se debe precisamente a la situación de la pandemia, que ha obligado a la población a quedarse en casa y a tener mayor presencia en Internet.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
La Netnografía es un concepto realmente nuevo que los investigadores están utilizando para conocer más del comportamiento del consumidor, pero ahora a través del ciberespacio. Su crecimiento se debe precisamente a la situación de la pandemia, que ha obligado a la población a quedarse en casa y a tener mayor presencia en Internet.

Hoy conoceremos más de este concepto, sus ventajas y cuáles son sus usos más importantes.

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.

Para utilizar el método de la Netnografía, es necesario combinar el uso de una plataforma en línea con el trabajo de análisis e interpretación por parte de especialistas, a partir de lo que se puede conocer cómo ocurre el consumo de un producto o de un servicio para la toma de decisiones.

Quizá te interese conocer también sobre las encuestas etnográficas.

¿Qué se necesita para realizar una Netnografía?

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.

Muchos investigadores hacen uso de incentivos para alentar a los participantes a que den su opinión, y otros pueden simplemente tener el interés de participar en estas investigaciones porque son fans de la marca y quieren aportar y exponer sus opiniones sin ninguna retribución, simplemente están agradecidos de ser tomados en cuenta.

Esto y más se puede llevar a cabo dentro de una comunidad online, un espacio virtual donde se pueden hacer estudios de investigación a través de encuestas online donde las personas pueden enviar textos, audios, videos o fotos, sondeos, hacer un focus groups online, grupos de discusión virtuales, investigación longitudinal, entregar incentivos y más.

¿Cómo se realiza una Netnografía?

El proceso de aplicación de una Netnografía en un estudio del mercado se realiza a partir de 4 fases principales:

1. Selección de las comunidades virtuales

El primer paso consiste en la elección de las comunidades virtuales que van a ser objeto del análisis. Para iniciar, se pueden considerar todos los grupos y foros relacionados con el tema de interés, y posteriormente se realiza un filtro para quedarse con las comunidades que sean más representativas de la población total.

2. Definición de la duración del estudio

El siguiente paso es decidir la duración que tendrá la fase de recolección de datos . Generalmente, se suele dar un seguimiento durante tres o cuatro meses para recolectar una buena cantidad de información.

Durante este período se recopila la información que se comparte en los chats, foros, grupos y listas de la comunidad virtual. También puede incluir el uso de herramientas de inteligencia artificial para analizar los textos y transformar estos datos en información sistematizada.

4. Interpretación de resultados

En esta etapa, los investigadores se encargan de analizar los mensajes y clasificar los comentarios según los criterios establecidos previamente. Cuando ya se han analizado todas las valoraciones, se realiza una evaluación e interpretación general de la información recopilada.

De este modo, obtienen las conclusiones y recomendaciones que formarán parte del informe de investigación y que permitirán conocer lo que piensan los usuarios sobre determinados productos o servicios, así como tomar decisiones a partir de ello.

¿Cuáles son las ventajas de la Netnografía?

Algunas de las ventajas que representa la Netnografía en la actualidad son:

La Netnografía también es mucho más rentable que los estudios etnográficos, que pueden ser muy costosos y consumir mucho tiempo.

Debido al método de vigilancia utilizado en la etnografía, el número de sujetos que pueden ser observados está muy limitado por el tiempo y el dinero. Aquí es donde la Netnografía representa una alternativa mucho más económica.

Los principales costos en los que gastaría un investigador podrían ser el software y el pago por una muestra de encuestados si es que no tiene una base de datos de sus clientes.

Mayor fiabilidad en las respuestas

Además, la gente suele estar mucho más dispuesta a participar y a dar respuestas sinceras e imparciales en un entorno en línea.

Información más accesible para la toma de decisiones

La Netnografía permite conocer las opiniones de una gran cantidad de usuarios de internet con el fin de determinar las ventajas e inconvenientes de lanzar un producto o servicio al mercado o, una vez comercializado, saber qué impacto ha tenido en la sociedad o qué se puede mejorar para alcanzar un mayor éxito en el futuro.

Importancia de la Netnografía para la investigación

La netnografía te permite innovar y obtener, de primera mano, conocimientos y nuevas ideas de tus consumidores. Ellos no solo cumplen la función de comprar tus productos o hacer uso de tus servicio, sino son una fuente de información valiosa con los que puedes hacer estudios de investigación y validar conceptos.

¡Conoce cómo realizar una Netnografía con QuestionPro!

A medida que la presencia en línea de nuestra población mundial siga aumentando y las herramientas tecnológicas a nuestro alcance se vuelvan más eficaces, no dudes que en los siguientes años veremos que la netnografía será cada vez más frecuente.

# data[].attributes.attachment_link.title
Qué es la Netnografía y cuáles son los beneficios

# data[].attributes.attachment_link.description
Conoce qué es la etnografía y las ventajas de su aplicación en esta era donde los consumidores tienen más presencia en internet.

# data[].attributes.body
Diferencias clave con la etnografía virtual:

Más estructurada y con protocolos definidos.

Enfocada en el comportamiento del consumidor y las marcas.

Alineada con fines de investigación comercial o estratégica.

Fases (según Kozinets):

1. Entrar al campo virtual

2. Recolección y análisis de datos

3. Interpretación y análisis cultural

4. Representación y salida del campo

# data[].attributes.body
Es el estudio de las relaciones e interacciones entre usuarios, grupos o entidades dentro de plataformas digitales. El análisis se realiza con base en la estructura de las redes, no solo el contenido.

# data[].attributes.attachment_link.title
Análisis de Redes Sociales - Módulo 1: Historia y Fundamentos

# data[].attributes.body
Fundamentos:

Nodos (usuarios/personas) y enlaces (relaciones, interacciones).

Mide centralidad, cercanía, intermediación, cohesión.

Utiliza teoría de grafos y visualización de redes.

Herramientas comunes:

Gephi, NodeXL, UCINET, Pajek, Netlytic.

# data[].attributes.attachment_link.title
Análisis de redes sociales como metodología de investigación: aplicación y casos

# data[].attributes.attachment_link.title
Análisis de Datos en Redes Sociales para Principiantes 📊 [+EBOOK GRATIS]

# data[].attributes.body
Consiste en el manejo y análisis de volúmenes masivos de datos digitales que no pueden ser procesados por medios tradicionales. Se apoya en técnicas estadísticas, matemáticas y de inteligencia artificial.

Las "3 V":

Volumen: cantidad de datos.

Velocidad: rapidez con que se generan.

Variedad: diversidad de formatos (texto, imágenes, videos, sensores, etc.).

Herramientas y tecnologías:

Hadoop, Spark, Python (Pandas, Scikit-learn), R, bases de datos NoSQL.

# data[].attributes.body
Es una técnica de investigación que permite extraer patrones, temas o significados de textos, imágenes, videos u otro tipo de contenido. Puede ser cualitativo o cuantitativo.

Tipos:

Análisis cuantitativo: frecuencia de palabras, categorías, etiquetas.

Análisis cualitativo: significado, contexto, narrativa, metáforas, simbolismo.

# data[].attributes.body
Aplicado en áreas como marketing predictivo, análisis de comportamiento, análisis financiero y política pública.

Se combina con algoritmos de machine learning y minería de datos.

Permite realizar análisis de correlaciones, segmentaciones, predicciones y detección de anomalías.

# data[].attributes.attachment_link.title
Big Data y análisis de datos para la toma de decisiones

# data[].attributes.body
Contrapuesto al Big Data, el Tiny Data se refiere al análisis de pequeñas cantidades de datos, pero de alta calidad y con significado específico para ciertos contextos.

Ejemplos:

Encuestas detalladas a pocos participantes.

Observaciones cualitativas profundas.

Casos de estudio individuales o microetnografías.

# data[].attributes.body
Permite una comprensión más detallada, empática y contextualizada.

Mayor control sobre la calidad de los datos y los sesgos.

Ideal para estudios exploratorios, investigación cualitativa o innovación centrada en el usuario (UX research).

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Big Data es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día. Pero no es la cantidad de datos lo que es importante. Lo que importa con el Big Data es lo que las organizaciones hacen con los datos. Big Data se puede analizar para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y movimientos de negocios estratégicos.

, tales como Cuando hablamos de Big Data nos referimos a 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 bases de datos relacionales y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles.

Aunque el tamaño utilizado para determinar si un conjunto de datos determinado se considera Big Data no está firmemente definido y sigue cambiando con el tiempo, la mayoría de los analistas y profesionales actualmente se refieren a conjuntos de datos que van desde 30-50 Terabytes a varios Petabytes.

La naturaleza compleja del Big Data se debe principalmente a la naturaleza no estructurada de gran parte de los datos generados por las tecnologías modernas, como los web logs, la identificación por radiofrecuencia (RFID), los sensores incorporados en dispositivos, la maquinaria, los vehículos, las búsquedas en Internet, las redes sociales como Facebook, computadoras portátiles, teléfonos inteligentes y otros teléfonos móviles, dispositivos GPS y registros de centros de llamadas.

En la mayoría de los casos, con el fin de utilizar eficazmente el Big Data, debe combinarse con datos estructurados (normalmente de una base de datos relacional) de una aplicación comercial más convencional, como un ERP (Enterprise Resource Planning) o un CRM (Customer Relationship Management).

2. ¿Por qué el Big Data es tan importante?

Lo que hace que Big Data sea tan útil para muchas empresas es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían. En otras palabras, proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere adecuada. Al hacerlo, las organizaciones son capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible.

La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las empresas se muevan mucho más rápidamente, sin problemas y de manera eficiente. También les permite eliminar las áreas problemáticas antes de que los problemas acaben con sus beneficios o su reputación.

El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Eso, a su vez, conduce a movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices. Las empresas con más éxito con Big Data consiguen valor de las siguientes formas:

. Con la velocidad de Más rápido, mejor toma de decisiones Hadoop y la analítica en memoria, combinada con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, las empresas pueden analizar la información inmediatamente y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido.

Nuevos productos y servicios. Con la capacidad de medir las necesidades de los clientes y la satisfacción a través de análisis viene el poder de dar a los clientes lo que quieren. Con la analítica de Big Data, más empresas están creando nuevos productos para satisfacer las necesidades de los clientes.

Por ejemplo:

Turismo:Mantener felices a los clientes es clave para la industria del turismo, pero la satisfacción del cliente puede ser difícil de medir, especialmente en el momento oportuno. Resorts y casinos, por ejemplo, sólo tienen una pequeña oportunidad de dar la vuelta a una mala experiencia de cliente. El análisis de Big data ofrece a estas empresas la capacidad de recopilar datos de los clientes, aplicar análisis e identificar inmediatamente posibles problemas antes de que sea demasiado tarde.

Empresas manufactureras:Estas despliegan sensores en sus productos para recibir datos de telemetría. A veces esto se utiliza para ofrecer servicios de comunicaciones, seguridad y navegación. Ésta telemetría también revela patrones de uso, tasas de fracaso y otras oportunidades de mejora de productos que pueden reducir los costos de desarrollo y montaje.

Publicidad: La proliferación de teléfonos inteligentes y otros dispositivos GPS ofrece a los anunciantes la oportunidad de dirigirse a los consumidores cuando están cerca de una tienda, una cafetería o un restaurante. Esto abre nuevos ingresos para los proveedores de servicios y ofrece a muchas empresas la oportunidad de conseguir nuevos prospectos.

Otros ejemplos del uso efectivo de Big Data existen en las siguientes áreas:

Uso de registros de logs de TI para mejorar la resolución de problemas de TI, así como la detección de infracciones de seguridad, velocidad, eficacia y prevención de sucesos futuros.

Uso de la voluminosa información histórica de un Call Center de forma rápida, con el fin de mejorar la interacción con el cliente y aumentar su satisfacción.

Uso de contenido de medios sociales para mejorar y comprender más rápidamente el sentimiento del cliente y mejorar los productos, los servicios y la interacción con el cliente.

Detección y prevención de fraudes en cualquier industria que procese transacciones financieras online, tales como compras, actividades bancarias, inversiones, seguros y atención médica.

Uso de información de transacciones de mercados financieros para evaluar más rápidamente el riesgo y tomar medidas correctivas.

3. Desafíos de la calidad de datos en Big Data

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.

Hasta la llegada del Big Data, mediante ETL podíamos cargar la información estructurada que teníamos almacenada en nuestro sistema ERP y CRM, por ejemplo. Pero 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. Todos estos datos nos ofrecen información que nos ayuda a saber si nuestros productos o servicios están funcionando bien o por el contrario están teniendo problemas.

Algunos desafíos a los que se enfrenta la calidad de datos de Big Data son:

1. Muchas fuentes y tipos de datos

Con tantas fuentes, tipos de datos y estructuras complejas, la dificultad de integración de datos aumenta.

Las fuentes de datos de big data son muy amplias:

Datos de internet y móviles.

Datos de Internet de las Cosas.

Datos sectoriales recopilados por empresas especializadas.

Datos experimentales.

Y los tipos de datos también lo son:

1. Tipos de datos no estructurados: documentos, vídeos, audios, etc.

2. Tipos de datos semi-estructurados: software, hojas de cálculo, informes.

3. Tipos de datos estructurados

Solo el 20% de información es estructurada y eso puede provocar muchos errores si no acometemos un proyecto de calidad de datos.

2. Tremendo volumen de datos

Como ya hemos visto, el volumen de datos es enorme, y eso complica la ejecución de un proceso de calidad de datos dentro de un tiempo razonable.

Es difícil recolectar, limpiar, integrar y obtener datos de alta calidad de forma rápida. Se necesita mucho tiempo para transformar los tipos no estructurados en tipos estructurados y procesar esos datos.

3. Mucha volatilidad

Los datos cambian rápidamente y eso hace que tengan una validez muy corta. Para solucionarlo necesitamos un poder de procesamiento muy alto.

Si no lo hacemos bien, el procesamiento y análisis basado en estos datos puede producir conclusiones erróneas, que pueden llevar a cometer errores en la toma de decisiones.

4. No existen estándares de calidad de datos unificados

En 1987 la Organización Internacional de Normalización (ISO) publicó las normas ISO 9000 para garantizar la calidad de productos y servicios. Sin embargo, el estudio de los estándares de calidad de los datos no comenzó hasta los años noventa, y no fue hasta 2011 cuando ISO publicó las normas de calidad de datos ISO 8000.

Estas normas necesitan madurar y perfeccionarse. Además, la investigación sobre la calidad de datos de big data ha comenzado hace poco y no hay apenas resultados.

La calidad de datos de big data es clave, no solo para poder obtener ventajas competitivas sino también impedir que incurramos en graves errores estratégicos y operacionales basándonos en datos erróneos con consecuencias que pueden llegar a ser muy graves.

4. Cómo construir un plan de Data Governance en Big data

Gobernabilidad significa asegurarse de que los datos estén autorizados, organizados y con los permisos de usuario necesarios en una base de datos, con el menor número posible de errores, manteniendo al mismo tiempo la privacidad y la seguridad.

Esto no parece un equilibrio fácil de conseguir, sobre todo cuando la realidad de dónde y cómo los datos se alojan y procesan está en constante movimiento.

A continuación veremos algunos pasos recomendados al crear un plan de Data Governance en Big Data.

1. Acceso y Autorización Granular a Datos
No se puede tener un gobierno de datos efectivo sin controles granulares.
Se pueden lograr estos controles granulares a través de las expresiones de control de acceso. Estas expresiones usan agrupación y lógica booleana para controlar el acceso y autorización de datos flexibles, con permisos basados en roles y configuraciones de visibilidad.

En el nivel más bajo, se protegen los datos confidenciales, ocultándolos, y en la parte superior, se tienen contratos confidenciales para científicos de datos y analistas de BI. Esto se puede hacer con capacidades de enmascaramiento de datos y diferentes vistas donde se bloquean los datos en bruto tanto como sea posible y gradualmente se proporciona más acceso hasta que, en la parte superior, se da a los administradores una mayor visibilidad.

Se pueden tener diferentes niveles de acceso, lo que da una seguridad más integrada.

2. Seguridad perimetral, protección de datos y autenticación integrada

La gobernabilidad no ocurre sin una seguridad en el punto final de la cadena. Es importante construir un buen perímetro y colocar un cortafuegos alrededor de los datos, integrados con los sistemas y estándares de autenticación existentes. Cuando se trata de autenticación, es importante que las empresas se sincronicen con sistemas probados.

Con la autenticación, se trata de ver cómo integrarse con LDAP [Lightweight Directory Access Protocol], Active Directory y otros servicios de directorio. También se puede dar soporte a herramientas como Kerberos para soporte de autenticación. Pero lo importante es no crear una infraestructura separada, sino integrarla en la estructura existente.

3. Encriptación y Tokenización de Datos

El siguiente paso después de proteger el perímetro y autenticar todo el acceso granular de datos que se está otorgando es asegúrese de que los archivos y la información personalmente identificable (PII) estén encriptados y tokenizados de extremo a extremo del pipeline de datos.

Una vez superado el perímetro y con acceso al sistema, proteger los datos de PII es extremadamente importante. Es necesario encriptar esos datos de forma que, independientemente de quién tenga acceso a él, puedan ejecutar los análisis que necesiten sin exponer ninguno de esos datos.

4. Constante Auditoría y Análisis

La estrategia no funciona sin una auditoría. Ese nivel de visibilidad y responsabilidad en cada paso del proceso es lo que permite a la TI "gobernar" los datos en lugar de simplemente establecer políticas y controles de acceso y esperar lo mejor. También es cómo las empresas pueden mantener sus estrategias actualizadas en un entorno en el que la forma en que vemos los datos y las tecnologías que utilizamos para administrarlos y analizarlos están cambiando cada día.

Estamos en la infancia de Big Data e IoT (Internet de Cosas), y es fundamental poder rastrear el acceso y reconocer patrones en los datos.

La auditoría y el análisis pueden ser tan simples como el seguimiento de los archivos de JavaScript Object Notation (JSON).

5. Una arquitectura de datos unificada

En última instancia, el responsable de TI que supervisar la estrategia de administración de datos empresariales, debe pensar en los detalles del acceso granular, la autenticación, la seguridad, el cifrado y la auditoría. Pero no debe detenerse ahí. Más bien debe pensar en cómo cada uno de estos componentes se integra en su arquitectura de datos global. También debe pensar en cómo esa infraestructura va a necesitar ser escalable y segura, desde la recolección de datos y almacenamiento hasta BI, analítica y otros servicios de terceros. La gobernanza de los datos es tanto acerca de repensar la estrategia y la ejecución como sobre la propia tecnología.

Va más allá de un conjunto de reglas de seguridad. Es una arquitectura única en la que se crean estos roles y se sincronizan a través de toda la plataforma y todas las herramientas que se aportan a ella.

# data[].attributes.attachment_link.title
Big Data: ¿En qué consiste? Su importancia, desafíos y gobernabilidad

# data[].attributes.attachment_link.description
Big Data es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día.

# data[].attributes.body
Técnicas específicas: codificación temática, análisis semántico, análisis narrativo.

El contenido puede ser estático o dinámico (en tiempo real).

Se puede usar para detectar tendencias culturales, discurso ideológico, construcción de identidad, etc.