Inteligencia de los medios

La inteligencia de medios utiliza la minería de datos y la ciencia de datos para analizar el contenido de los medios públicos, sociales y editoriales . Se refiere a los sistemas de marketing que sintetizan miles de millones de conversaciones en línea en información relevante. Esto permite a las organizaciones medir y gestionar el rendimiento del contenido, comprender las tendencias e impulsar la comunicación y la estrategia empresarial .

La inteligencia de medios puede incluir software como servicio utilizando terminología de big data . ^{[ 1 ]} Esto incluye preguntas sobre la eficacia de los mensajes, la cuota de voz , la distribución geográfica de la audiencia, la amplificación de mensajes, la estrategia de influencia , el contacto con periodistas, la resonancia creativa y el desempeño de la competencia en todas estas áreas.

La inteligencia de medios se diferencia de la inteligencia empresarial en que utiliza y analiza datos fuera de los cortafuegos de la empresa . Algunos ejemplos de estos datos son el contenido generado por los usuarios en redes sociales, blogs , campos de comentarios y wikis, entre otros. También puede incluir otras fuentes de datos públicas, como comunicados de prensa , noticias, blogs, documentos legales, reseñas y ofertas de empleo.

La inteligencia de medios también puede incluir inteligencia competitiva, en la que la información recopilada de fuentes disponibles públicamente, como redes sociales, comunicados de prensa y anuncios de noticias, se utiliza para comprender mejor las estrategias y tácticas que emplean las empresas competidoras. ^{[ 2 ]}

La inteligencia mediática se ve mejorada mediante tecnologías emergentes como la inteligencia ambiental , el aprendizaje automático , el etiquetado semántico , el procesamiento del lenguaje natural , el análisis de sentimientos y la traducción automática .

Tecnologías utilizadas

Las distintas plataformas de inteligencia de medios utilizan diversas tecnologías para monitorizar , gestionar y gestionar contenido, analizar datos y medir el éxito de las campañas de comunicación y marketing. Estos proveedores de tecnología pueden obtener contenido extrayéndolo directamente de sitios web o conectándose a la API proporcionada por las redes sociales u otras plataformas de contenido diseñadas para que desarrolladores externos creen sus propias aplicaciones y servicios que accedan a los datos. Las empresas tecnológicas también pueden obtener datos de revendedores de datos.

Algunas empresas de análisis y monitorización de redes sociales utilizan llamadas a proveedores de datos cada vez que un usuario final realiza una consulta. Otras archivan e indexan las publicaciones de redes sociales para proporcionar a los usuarios finales acceso bajo demanda a datos históricos y habilitar metodologías y tecnologías que aprovechan los datos relacionales y de red. Otras empresas de monitorización utilizan rastreadores y tecnología de rastreo para encontrar referencias de palabras clave, lo que se conoce como análisis semántico o procesamiento del lenguaje natural . La implementación básica implica la curación de datos de redes sociales a gran escala y el análisis de los resultados para darles sentido. ^{[ 3 ]}

Véase también

Referencias

↑ Leslie Nuccio (19 de enero de 2015). "Migas de pan digitales y la nueva inteligencia de los medios" . Social Media Today . Consultado el 23 de marzo de 2017 .
↑ Oh, Onook; Agrawal, Manish; Rao, H. Raghav (2013). "Inteligencia comunitaria y servicios de redes sociales: un análisis teórico de rumores de tuits durante crisis sociales". MIS Quarterly . 37 (2): 407– 426. doi : 10.25300/MISQ/2013/37.2.05 . ISSN 0276-7783 . JSTOR 43825916 . S2CID 16343216 .
↑ De, Shaunak; Maity, Abhishek; Goel, Vritti; Shitole, Sanjay; Bhattacharya, Avik (2017). "Predicción de la popularidad de las publicaciones de Instagram para una revista de estilo de vida mediante aprendizaje profundo". 2017 2.ª Conferencia Internacional sobre Sistemas de Comunicación, Computación y Aplicaciones de TI (CSCITA) . págs. 174–177 . doi : 10.1109/CSCITA.2017.8066548 . ISBN 978-1-5090-4381-1. S2CID 35350962 .

[FT-1] Leslie Nuccio (19 de enero de 2015). "Migas de pan digitales y la nueva inteligencia de los medios" . Social Media Today . Consultado el 23 de marzo de 2017 .

[2] Oh, Onook; Agrawal, Manish; Rao, H. Raghav (2013). "Inteligencia comunitaria y servicios de redes sociales: un análisis teórico de rumores de tuits durante crisis sociales". MIS Quarterly . 37 (2): 407– 426. doi : 10.25300/MISQ/2013/37.2.05 . ISSN 0276-7783 . JSTOR 43825916 . S2CID 16343216 .

[3] De, Shaunak; Maity, Abhishek; Goel, Vritti; Shitole, Sanjay; Bhattacharya, Avik (2017). "Predicción de la popularidad de las publicaciones de Instagram para una revista de estilo de vida mediante aprendizaje profundo". 2017 2.ª Conferencia Internacional sobre Sistemas de Comunicación, Computación y Aplicaciones de TI (CSCITA) . págs. 174–177 . doi : 10.1109/CSCITA.2017.8066548 . ISBN 978-1-5090-4381-1. S2CID 35350962 .

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