2 resultados para Creative Industry

em Universidad de Alicante


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En los últimos años es evidente el éxito creciente de la gastronomía, no sólo como mercado económico sino también desde una perspectiva comunicativa. Entendida como una Industria Creativa, la gastronomía está adquiriendo cada vez más peso en el mercado de la comunicación y se están desarrollando planes estratégicos que acercan progresivamente el sector gastronómico a todos los públicos, democratizando el arte de la cocina y haciendo de éste un talento accesible y disponible para todos los públicos. En pleno contexto de crecimiento, las estrategias y recursos comunicativos que utilizan tanto los mass media como los propios restaurantes y profesionales de la cocina, se han de convertir en objeto de estudio necesario para entender, por ejemplo, de qué manera se explotan los recursos comunicacionales y cuál es el alcance de los mismos así como sus oportunidades. El presente artículo se centra en un análisis de contenido de las páginas webs y las redes sociales utilizadas por los ocho restaurantes españoles galardonados con tres estrellas por la Guía Michelin España-Portugal (2014), sometidos a estudio en la misma semana (del 15 al 21 de septiembre). El objetivo principal es tratar de conocer estrategia de comunicación online llevada a cabo por estos restaurantes y establecer la importancia que se les atribuye a los recursos web a la hora de contribuir tanto a la consolidación de sus propias marcas como a la propia Industria Creativa gastronómica. Los resultados muestran cierta disparidad en el uso tanto de los recursos web como de los social media y avanzan que el sector gastronómico y de la restauración española tiene un reto: seguir comunicando implicándose en mayor medida con la bidireccionalidad e invitación a la participación de sus públicos, con el objetivo de captar nuevos contactos, fidelizar a los clientes actuales y convertir a todos ellos en prescriptores de sus servicios.

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This paper illustrates how to design a visual experiment to measure color differences in gonioapparent materials and how to assess the merits of different advanced color-difference formulas trying to predict the results of such experiment. Successful color-difference formulas are necessary for industrial quality control and artificial color-vision applications. A color- difference formula must be accurate under a wide variety of experimental conditions including the use of challenging materials like, for example, gonioapparent samples. Improving the experimental design in a previous paper [Melgosaet al., Optics Express 22, 3458-3467 (2014)], we have tested 11 advanced color-difference formulas from visual assessments performed by a panel of 11 observers with normal colorvision using a set of 56 nearly achromatic colorpairs of automotive gonioapparent samples. Best predictions of our experimental results were found for the AUDI2000 color-difference formula, followed by color-difference formulas based on the color appearance model CIECAM02. Parameters in the original weighting function for lightness in the AUDI2000 formula were optimized obtaining small improvements. However, a power function from results provided by the AUDI2000 formula considerably improved results, producing values close to the inter-observer variability in our visual experiment. Additional research is required to obtain a modified AUDI2000 color-difference formula significantly better than the current one.