556 resultados para TWITTER


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This project analyses in theory the transformations that have occurred in the information society in the range of the organizational communication, developing the internet historical trajectory as a technology of transformation. We highlight the cyber culture study as a cultural expression that emerges with the current society needs, observed by an optic that focuses on digital communication, emphasizing the digital environment as a space for information trade, in the interior premise of communication: the relationship. The organizations will be approached in the project through a channel for communication, in the digital range, besides the traditional forms. In regards to the enterprises we will study in depth the consumer of this society of consumerism, with a special look at the generation Y, deeply inserted in this virtual context, describing the current type of consumption, mainly the relations of consumption with the social medias. After this transforming process in which individuals are inserted in the digital environment we intend to focus in the corporate digital communication, analyzing the organizational digital communication in the contemporary society. We emphasize the theories of Public Relations, one of the main activities, able to do planning, to put together and execute the strategies that will be used in the social medias as a form of corporate digital communication. We explicit Twitter as a tool of the corporate digital communication, because it reaffirms the theories described throughout the research as one of the most essential social media to turn loyal the relationship between the consumer and the organization in real time, as an example is the organization “camisetaria” that became a success case in the social medias; we detail the participation of the company on Twitter and the reach of this network through it’s strategies in the corporate digital communication

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Technological development in the IT and telecommunications sectors have transformed the way organizations communicate with their audiences. Social Media allow the exchange of information instantaneously, in a communication from many to many. With few studies in the area, many companies venture into the social media without a strategy and a generally end up denigrating their image itself. Thus, this study was conceived from the idea of contributing, analytically, based on the main concepts of Public Relations so the organizations effectively take advantage of their online presence to generate relationships, more specifically, on Twitter.Twitter is a social media with a mature public, requiring dynamics of information and quick answers, based on dialogue, referring to the idea of text messages (SMS). To better expose the results of this research, three organizations with expertise in twitter were chosen: Bradesco , Positivo Informática and Ponto Frio. The choice of case studies was based on the different segments that each one operates and that they are large companies with reputable commercial operations in the Brazilian scenario. To analyze their profiles, several authors were studied, like Fábio França, Maria Aparecida Ferrari, Margarida Kunsch e Marlene Machiori.The intent of the analysis of the Twitter profiles of these organizations is to understand whether they are using strategies for creating and maintaining relationships with your followers and how this occurs from specific categories, as other companies have committed serious errors and impairing their business because of mismanagement in social media. Therefore, the profiles were analyzed from the netnográfica methodology. As a result, it was observed that organizations have not yet developed the character of relationships in social media , treating this channel as another advertising channel It was observed that Positivo Informática has no specific strategy for Twitter...

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The society went through several transformations, especially technological. With the democratization of the Internet and social media, forms of relationships have turned up in between brand and consumer. Thus, marketing availed human characteristics in order to meet and interact with the consumer. So many print magazines have created profiles on Facebook and Twitter with the primary intent of disseminating original content and become a channel of dialogue with the reader. This research aims to reflect on the role of journalist as brand managers and social media acting as a magazine brand strength ening strategy. The research will examine the Todateen magazine, teen magazine focused on class C, and their profiles from Facebook and Twitter as a way to expand the relationship with the reader, to humanize the brand and strengthen the identity of the magazine. The methodologies used are exploratory and analytical to, first, discuss the issues: magazine journalism, media convergence, web journalism, social media, corporate communications, branding and marketing, and then analyze the Todateen case, describing the print media, the website, Twitter and Facebook

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The phenomenon of the World Wide Web, the Internet, has revolutionized the way we live in a contemporary relevance. The relationships among people have changed since the media also changed: the cyberspace has been established as an important vehicle of communication in which different languages, cultures and peoples coexist. Within the virtual space there are several fica possibilities for communication, interaction, fun, knowledge etc. Everything happens extremely quickly. An interesting example of that are blogs that, to survive virtuality, require constant updating. It has become interesting to notice the factor of personal expressiveness taking a new shape in the context of network, before being seen in elements such as diaries, poetry, artistic production or debate. The chances and, thus, the need to find people to interact and to share interests has taken a gigantic proportion, and, in this way, sources of audiovisual and reading activities are always in vogue, being shared every second. Blogging can be about different subjects, but what is perceived on all blogs is the strong trace of written text is always presented. Twitter has established itself as a microblogging network for the expression of dynamism, information sharing and interaction. Thus, it was interesting to approach the manner language is expressed in these microblogs thinking about the way that literary discourse is constructed when is seen, on quotations, in the context of this social network: Twitter. Being able to attest the great increase on the occurrences of quotes from different literary genres, it was useful to pay attention to this fact. In Brazil, Twitter has thousands of users, fans and readers, that rewrite and quote authors. The number of quotations is so abundant that it has popularized several Brazilian writers, such as: Clarice Lispector and Caio Fernando Abreu; authors that are frequetenly quoted. So, we made usage of semiotic studies of the French line. In...

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The internet, with its hypertext and multimedia features, can be a support for the dissemination of information in an attractive way, which may contribute to the strengthening of democracy. Recent innovation, social networks have been explored also as a resource to attract the interest of the broader public to information about public policies. This paper presents and discusses the results of an empirical study which assessed, through content analysis, the breadth and depth of information offered by the Sao Paulo state government and the federal government in texts accessed through Twitter to publicize purposes, lines of action and limits of public policy in the areas of welfare, health, education and environment . The results indicate that the information available tend to focus mainly on goals, resources and current actions of policies, whereas there can be found few data on planned features, relation between cost and effectiveness and user satisfaction.

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[ES]Con el siguiente estudio pretendemos llevar a cabo un análisis de las páginas más relevantes y prolíficas en la publicación de microcuentos en Twitter, atendiendo fundamentalmente a la importancia de esta red social como nuevo formato literario. Para ello, partiremos desde los orígenes del microrrelato hasta llegar a conformarnos una idea global de la literatura en Twitter o ‘twitteratura’.

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Il problema relativo alla predizione, la ricerca di pattern predittivi all‘interno dei dati, è stato studiato ampiamente. Molte metodologie robuste ed efficienti sono state sviluppate, procedimenti che si basano sull‘analisi di informazioni numeriche strutturate. Quella testuale, d‘altro canto, è una tipologia di informazione fortemente destrutturata. Quindi, una immediata conclusione, porterebbe a pensare che per l‘analisi predittiva su dati testuali sia necessario sviluppare metodi completamente diversi da quelli ben noti dalle tecniche di data mining. Un problema di predizione può essere risolto utilizzando invece gli stessi metodi : dati testuali e documenti possono essere trasformati in valori numerici, considerando per esempio l‘assenza o la presenza di termini, rendendo di fatto possibile una utilizzazione efficiente delle tecniche già sviluppate. Il text mining abilita la congiunzione di concetti da campi di applicazione estremamente eterogenei. Con l‘immensa quantità di dati testuali presenti, basti pensare, sul World Wide Web, ed in continua crescita a causa dell‘utilizzo pervasivo di smartphones e computers, i campi di applicazione delle analisi di tipo testuale divengono innumerevoli. L‘avvento e la diffusione dei social networks e della pratica di micro blogging abilita le persone alla condivisione di opinioni e stati d‘animo, creando un corpus testuale di dimensioni incalcolabili aggiornato giornalmente. Le nuove tecniche di Sentiment Analysis, o Opinion Mining, si occupano di analizzare lo stato emotivo o la tipologia di opinione espressa all‘interno di un documento testuale. Esse sono discipline attraverso le quali, per esempio, estrarre indicatori dello stato d‘animo di un individuo, oppure di un insieme di individui, creando una rappresentazione dello stato emotivo sociale. L‘andamento dello stato emotivo sociale può condizionare macroscopicamente l‘evolvere di eventi globali? Studi in campo di Economia e Finanza Comportamentale assicurano un legame fra stato emotivo, capacità nel prendere decisioni ed indicatori economici. Grazie alle tecniche disponibili ed alla mole di dati testuali continuamente aggiornati riguardanti lo stato d‘animo di milioni di individui diviene possibile analizzare tali correlazioni. In questo studio viene costruito un sistema per la previsione delle variazioni di indici di borsa, basandosi su dati testuali estratti dalla piattaforma di microblogging Twitter, sotto forma di tweets pubblici; tale sistema include tecniche di miglioramento della previsione basate sullo studio di similarità dei testi, categorizzandone il contributo effettivo alla previsione.

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Gli ultimi anni hanno visto una crescita esponenziale nell’uso dei social media (recensioni, forum, discussioni, blog e social network); le persone e le aziende utilizzano sempre più le informazioni (opinioni e preferenze) pubblicate in questi mezzi per il loro processo decisionale. Tuttavia, il monitoraggio e la ricerca di opinioni sul Web da parte di un utente o azienda risulta essere un problema molto arduo a causa della proliferazione di migliaia di siti; in più ogni sito contiene un enorme volume di testo non sempre decifrabile in maniera ottimale (pensiamo ai lunghi messaggi di forum e blog). Inoltre, è anche noto che l’analisi soggettiva delle informazioni testuali è passibile di notevoli distorsioni, ad esempio, le persone tendono a prestare maggiore attenzione e interesse alle opinioni che risultano coerenti alle proprie attitudini e preferenze. Risulta quindi necessario l’utilizzo di sistemi automatizzati di Opinion Mining, per superare pregiudizi soggettivi e limitazioni mentali, al fine di giungere ad una metodologia di Sentiment Analysis il più possibile oggettiva.

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Over the time, Twitter has become a fundamental source of information for news. As a one step forward, researchers have tried to analyse if the tweets contain predictive power. In the past, in financial field, a lot of research has been done to propose a function which takes as input all the tweets for a particular stock or index s, analyse them and predict the stock or index price of s. In this work, we take an alternative approach: using the stock price and tweet information, we investigate following questions. 1. Is there any relation between the amount of tweets being generated and the stocks being exchanged? 2. Is there any relation between the sentiment of the tweets and stock prices? 3. What is the structure of the graph that describes the relationships between users?

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Negli anni la funzione dei social network è cambiata molte volte. Alle origini i social network erano uno strumento di connessione tra amici, ora sono siti internet in cui le persone mettono informazioni e quando un social network ha milioni di utenti, diventa un’incredibile sorgente di dati. Twitter è uno dei siti internet più visitati, e viene descritto come “the SMS of internet”, perchè è un social network che permette ai suoi utenti di inviare e leggere messaggi corti, di 140 caratteri, chiamati “tweets”. Con il passare del tempo Twitter `e diventato una fonte fondamentale di notizie. Il suo grande numero di utenti permette alle notizie di espandersi nella rete in modo virale. Molte persone hanno cercato di analizzare il potere dei tweet, come il contenuto positivo o negativo, mentre altri hanno cercato di capire se avessero un potere predittivo. In particolare nel mondo finanziario, sono state avviate molte ricerche per verificare l’esistenza di una effettiva correlazione tra i tweets e la fluttuazione del mercato azionario. L’effettiva presenza di tale relazione unita a un modello predittivo, potrebbe portare allo sviluppo di un modello che analizzando i tweets presenti nella rete, relativi a un titolo azionario, dia informazioni sulle future variazioni del titolo stesso. La nostra attenzione si è rivolata alla ricerca e validazione statistica di tale correlazione. Sono stati effettuati test su singole azioni, sulla base dei dati disponibili, poi estesi a tutto il dataset per vedere la tendenza generale e attribuire maggior valore al risultato. Questa ricerca è caratterizzata dal suo dataset di tweet che analizza un periodo di oltre 2 anni, uno dei periodi più lunghi mai analizzati. Si è cercato di fornire maggior valore ai risultati trovati tramite l’utilizzo di validazioni statistiche, come il “permutation test”, per validare la relazione tra tweets di un titolo con i relativi valori azionari, la rimozione di una percentuale di eventi importanti, per mostrare la dipendenza o indipendenza dei dati dagli eventi più evidenti dell’anno e il “granger causality test”, per capire la direzione di una previsione tra serie. Sono stati effettuati anche test con risultati fallimentari, dai quali si sono ricavate le direzioni per i futuri sviluppi di questa ricerca.

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I Social Network sono una fonte di informazioni di natura spontanea, non guidata, provviste di posizione spaziale e prodotte in tempo reale. Il Social Sensing si basa sull'idea che gruppi di persone possano fornire informazioni, su eventi che accadono nelle loro vicinanze, simili a quelle ottenibili da sensori. La letteratura in merito all’utilizzo dei Social Media per il rilevamento di eventi catastrofici mostra una struttura comune: acquisizione, filtraggio e classificazione dei dati. La piattaforma usata, nella maggior parte dei lavori e da noi, è Twitter. Proponiamo un sistema di rilevamento di eventi per l’Emilia Romagna, tramite l’analisi di tweet geolocalizzati. Per l’acquisizione dei dati abbiamo utilizzato le Twitter API. Abbiamo effettuato due passaggi per il filtraggio dei tweet. Primo, selezione degli account di provenienza dei tweet, se non sono personali è improbabile che siano usati per dare informazioni e non vanno tenuti in considerazione. Secondo, il contenuto dei tweet, vengono scartati se presentano termini scurrili, parole come “buon giorno” e un numero di tag, riferiti ad altri utenti, superiore a quattro. La rilevazione di un valore anomalo rispetto all'insieme delle osservazioni che stiamo considerando (outlier), è il primo indice di un evento eccezionale. Per l’analisi siamo ricorsi all’outlier detection come indice di rilevamento di un evento. Fatta questa prima analisi si controlla che ci sia un effettivo picco di tweet in una zona della regione. Durante il periodo di attività non sono accaduti eventi straordinari, abbiamo quindi simulato un avvenimento per testare l'efficacia del nostro sistema. La maggior difficoltà è che i dati geolocalizzati sono in numero molto esiguo, è quindi difficile l'identificazione dei picchi. Per migliorare il sistema si propone: il passaggio a streaming dei tweet e un aumento della velocità di filtraggio; la automatizzazione dei filtri; l'implementazione di un modulo finale che operi a livello del testo.