Las Redes Sociales pueden sacar ventaja de la Ciencia de Datos

Podemos decir que las redes sociales son una de las principales aplicaciones que tiene el Big Data en el mundo del marketing . Mediante la aplicación de la Ciencia de Datos se pueden mejorar e incluso sacar ventaja de ellas. De este modo podremos combatir el fraude publicitario, detectar patrones y posibles hackers, entre otras posibilidades. Si quieres saber más sobre cómo funciona la Data Science en las redes sociales, sigue leyendo. ¡No te arrepentirás!

La Ciencia de Datos

Antes de empezar, cabe destacar que no es lo mismo un análisis de datos que la Ciencia de Datos. Cuando hablamos de la Ciencia de Datos, conocida como Data Sciene en inglés, estamos introduciendo un concepto más amplio. Este envuelve lo que sería la exploración del origen de dicha información, además de encontrar patrones y conexiones entre ellos. Su objetivo es encontrar relaciones o ideas de gran relevancia que, normalmente, encontramos de forma más visual.

¿Cómo aplicamos la Ciencia de Datos a las redes sociales?

Las nubes de palabras son una de las aplicaciones principales que podemos encontrar de esta ciencia en las redes sociales. Hablamos de una herramienta capaz de analizar conversaciones o incluso el tema del que se está hablando. También es capaz de detectar el tema específico de la discusión, como podemos ver en Twitter con los “trending topics”. No obstante, para lograr esto se necesita una herramienta que pueda analizar una gran cantidad de datos. De esta forma podrá ofrecer un resultado eficaz y significativo.

De acuerdo con Sheetrit, CEO de Over the Top SEO, podemos ver los resultados que se obtienen en las campañas de marketing de las redes sociales. Estos deberían poder evaluarse y medirse de una forma más continua y más eficaz. Sheetrit especifica que grupos con un alto nivel de conexión favorecería dicha campaña. Así, la Ciencia de Datos tiene un lugar perfecto en este ámbito para mejorarlo y evolucionar.

Las visualizaciones son un concepto clave

La Ciencia de Datos se enfrenta a un reto: mejorar el ámbito de las conocidas visualizaciones. Sabemos la importancia de tener un mapa gráfico que analice los datos, ofreciendo así patrones complejos y las relaciones entre ellos de una forma más fácil de entender. Cuando hablamos de analizar un clúster, la visualización es esencial. Esto sirve para poder diferenciar y comprender las relaciones existentes entre los datos del clúster.

Así pues, podemos decir que la Ciencia de Datos ofrece muchas facilidades a las redes sociales. Además, también ayuda a las empresas que busquen analizar estos tipos de datos. Las herramientas utilizadas podrían cambiar de forma radical la forma en la que las marcas estudian el mercado.

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