5 resultados para social analysis
em Universidad Politécnica de Madrid
Resumo:
Desde el 23 de febrero de 2004 la ETS Ingenieros Informáticos posee un perfil en dos redes sociales: Twitter y Facebook. Desde un primer momento el departamento de Unidad de Imagen y Comunicación, encargado de dichos perfiles, ha tenido claro que este era solo el primer paso para aprovechar al máximo las ventajas de las redes sociales en un contexto educativo universitario. En este trabajo se quiere dar forma a esa aspiración desarrollando una expansión del uso de las redes sociales. En este trabajo se analizan los seis primeros meses de trabajo con el perfil de Twitter y la página de Facebook con el objetivo de averiguar qué ha funcionado y qué ha fallado en la estrategia inicial prevista. Primero, se plantea un acercamiento desde el punto de vista estadístico con los datos que arrojan diferentes herramientas de análisis social y después, desde el punto de vista personal con las respuestas de la propia comunidad de la Escuela a una encuesta de satisfacción con los nuevos canales de comunicación. Además, de cara a la creación de nuevos perfiles se analiza el trabajo que realizan en ellas otras universidades y escuelas de informáticas. Con todos los datos sobre el trabajo previo se construyen una serie de buenas prácticas para instituciones universitarias en redes sociales que servirán para desarrollar los planes editoriales de dos nuevos perfiles: un canal de YouTube y una página de LinkedIn. Para terminar, se deja constancia de todo el proceso realizado en una metodología propia que servirá para poder seguir aumentando la red social de la escuela en el futuro con un enfoque en el alumno y que se fundamentará en el análisis y la mejora constante. Se espera que esta metodología pueda servir de modelo para la creación de perfiles sociales en otras universidades o para mejorar las ya existentes.---aBSTRACT---Since February 23rd of 2014, ETS Ingenieros Informáticos had a profile in two of the most popular social networks: Twitter and Facebook. From the beginning, the Communication Department in charge of these profiles knew that this was only a starting point to take advantage of all the advantages that social networks can bring to a higher education context. Thus, this paper aims at developing an expansion of the use of social networks. The present paper analyses the first sixth months of the use of the Twitter profile and the Facebook page to determine the aspects of the initial strategy that worked successfully and those that needed improvement. Firstly, I present a statistical approach the data from a statistical point of view taking into account all the information provided by the different social analysis tools. Then, I complement this first approach with a more personal point of view including the answers of the university community to a satisfaction survey regarding the new communication channels. Finally, in order to create new profiles, other universities’ work is reviewed and examined in depth. Taking into account the previous work, a series of good practices for university institutions is developed in order to be used as the basis of the new social plan to include two new social networks: a YouTube channel and a LinkedIn page. Finally, the whole process is described in a methodology that could be used to increase the School’s social network in the future. This procedure is student-centred and based on the constant analysis and improvement of the results. It is hoped that this methodology could be used as an example of a social network profile creation or improvement for other universities’ strategy.
Resumo:
Fuel poverty can be defined as “the inability to afford adequate warmth in the home" and it is the result of the combination of three items: low household income, housing lack of energy efficiency and high energy bills. Although it affects a growing number of households within the European Union only some countries have an official definition for it. In 2013, the European Parliament claimed the Commission and Estate Members to develop different policies in order to fight household energy vulnerability. The importance of tackling fuel poverty is based on the critical consequences it has for human health living below certain temperatures. In Spain some advances have been made in this field but main existing studies remain at the statistical level and do not deepen the understanding of the problem from the perspective of dwelling indoor habitability conditions. What is more, this concept is yet to be officially defined. This paper presents the evaluation of fuel poverty in a building block of social housing located in the centre of Zaragoza and how this issue determined the strategies implemented in the energy retrofitting intervention project. At a first step, fuel poverty was appraised through the exploration of indoor thermal conditions. The adaptive thermal comfort (UNE-EN 15251:2008) method was used to establish the appropriate indoor temperatures and consequently to determine what can be called 'comfort gap'. Results were collated and verified with energy bills collection and a survey work that gathered data from neighbours. All this permitted pointing out those households more in need. Results from the social analysis combined with the evaluation of the building thermal performance determined the intervention. The renovation project was aimed at the implementation of passive strategies that improve households thermal comfort in order to alleviate households fuel poverty situation. This research is part of the project NewSolutions4OldHousing (LIFE10 ENV/ES/439) cofounded by the European Commission under the LIFE+ Programme.
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This paper analyses the relationship between productive efficiency and online-social-networks (OSN) in Spanish telecommunications firms. A data-envelopment-analysis (DEA) is used and several indicators of business ?social Media? activities are incorporated. A super-efficiency analysis and bootstrapping techniques are performed to increase the model?s robustness and accuracy. Then, a logistic regression model is applied to characterise factors and drivers of good performance in OSN. Results reveal the company?s ability to absorb and utilise OSNs as a key factor in improving the productive efficiency. This paper presents a model for assessing the strategic performance of the presence and activity in OSN.
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Contents: - Center for Open Middleware - POSDATA project - User modeling - Some early results - @posdata service
Resumo:
En los últimos años la sociedad está experimentando una serie de cambios. Uno de estos cambios es la datificación (“datafication” en inglés). Este término puede ser definido como la transformación sistemática de aspectos de la vida cotidiana de las personas en datos procesados por ordenadores. Cada día, a cada minuto y a cada segundo, cada vez que alguien emplea un dispositivo digital,hay datos siendo guardados en algún lugar. Se puede tratar del contenido de un correo electrónico pero también puede ser el número de pasos que esa persona ha caminado o su historial médico. El simple almacenamiento de datos no proporciona un valor añadido por si solo. Para extraer conocimiento de los datos, y por tanto darles un valor, se requiere del análisis de datos. La ciencia de los datos junto con el análisis de datos se está volviendo cada vez más popular. Hoy en día, se pueden encontrar millones de web APIs estadísticas; estas APIs ofrecen la posibilidad de analizar tendencias o sentimientos presentes en las redes sociales o en internet en general. Una de las redes sociales más populares, Twitter, es pública. Cada mensaje, o tweet, publicado puede ser visto por cualquier persona en el mundo, siempre y cuando posea una conexión a internet. Esto hace de Twitter un medio interesante a la hora de analizar hábitos sociales o perfiles de consumo. Es en este contexto en que se engloba este proyecto. Este trabajo, combinando el análisis estadístico de datos y el análisis de contenido, trata de extraer conocimiento de tweets públicos de Twitter. En particular tratará de establecer si el género es un factor influyente en las relaciones entre usuarios de Twitter. Para ello, se analizará una base de datos que contiene casi 2.000 tweets. En primer lugar se determinará el género de los usuarios mediante web APIs. En segundo lugar se empleará el contraste de hipótesis para saber si el género influye en los usuarios a la hora de relacionarse con otros usuarios. Finalmente se construirá un modelo estadístico para predecir el comportamiento de los usuarios de Twitter en relación a su género.