Desempeño vs. impacto, un modelo de análisis comunicacional aplicado a Twitter

• Albertina Navas ^[1]
  1. [1] Universidad del Valle de Guatemala

     Universidad del Valle de Guatemala

     Guatemala

     
• Localización: RISTI: Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, ISSN-e 1646-9895, Nº. Extra 40, 2021, págs. 368-381
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Performance vs. Impact, a communications analysis model applied to Twitter
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• Resumen
  • español

    La presente investigación propone un modelo de analítica de redes sociales, basado en 19 indicadores y 58 subindicadores, que combina variables de desempeño e impacto desde una perspectiva de Comunicación. Se proponen cinco categorías de análisis: Actividad, Contenido, Conversación, Popularidad e Influencia. La aproximación es mixta, a través de métodos cuantitativos y cualitativos. El modelo incorpora tres niveles de profundidad: descriptivo, analítico y estratégico. El primero muestra formas de uso y comportamientos; el segundo relaciona indicadores, compara los números con estándares y los interpreta desde una óptica comunicacional; y, el tercero permite la toma de acciones basadas en la identificación de elementos anómalos o de buenas prácticas. Si bien el modelo se presenta para el caso de Twitter, es adaptable a cualquier otra plataforma social.

  • English

    This research proposes a social network analytics model, based on 19 indicators and 58 sub indicators, which combines performance and impact variables from a Communications perspective. Five categories of analysis are proposed: Activity, Content, Conversation, Popularity and Influence. The approach is combined, through quantitative and qualitative methods. The model incorporates three levels of depth: descriptive, analytical, and strategic. The first shows forms of use and behaviors; the second relates indicators, compares numbers with standards and interprets them from a Communications perspective; and, the third one allows the taking of actions based on the identification of anomalous elements or good practices. Although the model is presented in the case of Twitter, it is adaptable to any other social platform.