Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Twitter como herramienta del periodismo de declaraciones con mayor incidencia en las noticias políticas de las plataformas online de medios de comunicación: "Caso Kenji Fujimori en 2017 y 2018”(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-07-08) Valqui Obregon, Jennifer Andrea; Caballero Rojas, Gerardo AlonsoEl presente trabajo analiza la estrategia de comunicación empleada por el entonces congresista de la República Kenji Fujimori en Twitter, así como el uso que los periodistas de medios digitales dieron a sus publicaciones con la mencionada red social. La investigación encuentra que Twitter se convirtió en el único canal de comunicación de Kenji Fujimori, cuya unidireccionalidad, accesibilidad e inmediatez reforzó el desarrollo de un periodismo de declaraciones. El trabajo está acotado desde enero del 2017 hasta marzo del 2018, y a las plataformas digitales de Perú21, El Comercio y La República. En esta tesis, se recurre al análisis de contenido, así como a la entrevista a seis periodistas de las secciones de Política de los referidos medios digitales, quienes brindan detalles sobre la producción de información relacionada a Kenji Fujimori. Asimismo, se entrevistó a Alexei Toledo, quien fue asesor político del ex congresista, para que explique las fases de la estrategia de comunicación en redes sociales. La conclusión del trabajo de investigación es que Twitter es una herramienta inmediata, coyuntural, conflictiva y actualizada, que alienta y refuerza las prácticas de un periodismo de declaraciones y cierta tendencia de los periodistas a utilizar las tendencias de redes sociales al momento de elegir los temas para informar.Ítem Texto completo enlazado Predicting market segmentation variables using Twitter following relations(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-12-03) Brossard Núñez, Ian Paul; Alatrista Salas, HugoFrom the beginning, social sciences have looked to categorize people into groups that share common characteristics, to better serve the population, giving a distinguished treatment to each group. Applying this approach to the planning of business activities, we can better understand people’s needs, choosing the most favorable marketing strategies for each stratum of customers (saving effort in advertising and distribution) and maximize the level of satisfaction of each of market segment. Social Media is not a stranger to this principle: a correct segmentation will allow companies to avoid bringing content to people that are not part of their target audience, and to better respond to comments and complaints about their products and brands. However, some Social Media like Twitter still haven’t included demographic markers about their users within their marketing platforms, rendering decision-making difficult. In this paper, we demonstrate that it is possible to estimate important demographic information in Social Media by analyzing the tastes and preferences of the users (represented through the Twitter accounts they follow). We present four predictive models that allowed us to estimate the gender, age, socio-economic level and LATIR Lifestyle of a Twitter user. These models were trained using machine learning algorithms