La influencia del word of mouth electrónico sobre las ventas de un refresco

La comunicación boca-oreja/boca-boca o Word of Mouth, término adquirido del idioma anglosajón, es considerada una de las formas de comunicación con mayor influencia en el comportamiento de compra de los consumidores, jugando un importante rol en la modificación de las actitudes y patrones de consumo (Brown & Reingen, 1987). En la actualidad, los avances en la tecnología de la comunicación, han permitido que la información compartida entre consumidores supere las barreras geográficas propagándose de forma inmediata. Internet ofrece numerosas plataformas y puntos de reunión donde los consumidores pueden compartir sus visiones, preferencias o experiencia con los productos (Trusov, Bucklin, & Pauwels, 2009) El WOM que se genera en las redes sociales en Internet (eWOM) puede ser observado, medido y analizado. Debido a que estas conversaciones que se dan en plataformas de opinión quedan semi permanentemente archivadas, las marcas pueden explotar la información, extrayendo conocimiento acerca del consumidor que pueda facilitar la gestión de sus estrategias de marketing (Kozinets, Valck, Wojnicki, & Wilner, 2010). Esto ofrece grandes oportunidades para la investigación de la comunicación y el marketing permitiendo medir la repercusión de la comunicación interpersonal en el negocio de las compañías. La investigación que se plantea en esta Tesis Doctoral pretende conocer y analizar el fenómeno del WOM como factor influenciador en el comportamiento de compra de los consumidores. El objetivo principal es entender el comportamiento del WOM electrónico como variable influyente en las ventas de un producto y cuantificar su eficacia. Es decir, identificar en qué medida la información acerca de un producto compartida por los usuarios en entornos online, puede tener un efecto significativo en su resultado de ventas...

"Not one word of it made any sense" : Hyperbolic Synecdoche in the British National Corpus

A distinct metonymic pattern was discovered in the course of conducting a corpus-based study of figurative uses of WORD. The pattern involved examples such as Not one word of it made any sense and I agree with every word. It was labelled ‘hyperbolic synecdoche’, defined as a case in which a lexeme which typically refers to part of an entity (a) is used to stand for the whole entity and (b) is described with reference to the end point on a scale. Specifically, the speaker/writer selects the perspective of a lower-level unit (such as word for ‘utterance’), which is quantified as NOTHING or ALL, thus forming a subset of ‘extreme case formulations’. Hyperbolic synecdoche was found to exhibit a restricted range of lexicogrammatical patterns involving word, with the negated NOTHING patterns being considerably more common than the ALL patterns. The phenomenon was shown to be common in metonymic uses in general, constituting one-fifth of all cases of metonymy in word. The examples of hyperbolic synecdoche were found not to be covered by the oftquoted ‘abbreviation’ rationale for metonymy; instead, they represent a more roundabout way of expression. It is shown that other cases of hyperbolic synecdoche exist outside of word and the domain of communication (such as ‘time’ and ‘money’).

Wetboek van Koophandel Kitab Hoekoem Perniagaan dalem bahasa Melajoe-Bergoena aken dipake oleh sekalian bangsa Boemipoetra, Tionghoa, Olanda, Arab dan laennja di Hindia Nederland

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Author Profiling using SVMs and Word Embedding Averages — Notebook for PAN at CLEF 2016

In this paper, we describe one of the approaches of the participation of Universidade de Évora. Our approach is similar to usual methods where text is preprocessed, features are extracted, and then used in SVMs with cross validation. The main difference is that features used come from averages of word embeddings, specifically word2vec vectors. Using PAN 2016 dataset, we were able to achieve 44.8% and 68.2% for English age and gender classification respectively. We were also able to achieve 51.3% and 67.1% accuracy for Spanish age and gender classification. Finally, we report 71.9% accuracy for Dutch age classification.