La investigación analiza los mensajes relacionados con el horario protegido en televisión en Twitter. A través de una metodología de análisis de redes de nodos (ARS) y del análisis de contenidos, se identificaron los grupos de interés y a los usuarios más relevantes de la red por el número de menciones recibidas y sus niveles de intermediación en la conversación. El análisis de los pares de palabras con más frecuencia reveló que la publicidad de juegos de azar, el sexo y los alimentos con un alto índice de azúcar, eran los temas de mayor preocupación en una red con muy poca cohesión y muy poca conversación o debate.
The investigation analyzes the messages related to the protected schedule on television on Twitter. Through a methodology of node network analysis (NNA) and content analysis, the most relevant groups and users of the network were identified by the number of mentions received and their levels of conversation intermediation. The analysis of the pairs of words more frequently revealed that the advertising about games of chance, sex and foods with a high index of sugar, were the subjects of greatest concern in a network with very little cohesion and very little conversation or debate.
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