Redes de conectividad entre empresas tecnológicas a través de un análisis métrico longitudinal de menciones de usuario en Twitter

Autores/as

  • David Azorín-Richarte SEO&SEM Valencia
  • Enrique Orduna-Malea Universitat Politècnica de València (UPV)
  • José Antonio Ontalba-Ruipérez Universitat Politècnica de València (UPV)

DOI:

https://doi.org/10.3989/redc.2016.3.1316

Palabras clave:

Menciones web, indicadores de red, análisis longitudinal, Twitter, Topsy, Google Finance, compañías tecnológicas, Estados Unidos

Resumen


El objetivo principal de este trabajo es identificar y describir (mediante un análisis cibermétrico de menciones de usuario) la intensidad y evolución de las relaciones establecidas entre compañías de un determinado sector industrial (tecnología) a través de sus correspondientes cuentas corporativas de Twitter, con el propósito de comprobar el valor que un análisis métrico de estas características puede tener a la hora de determinar la conectividad entre dichas compañías. Para ello se han contabilizado las menciones, tanto directas (MT) como ReTweets (RT), entre las cuentas de Twitter de una muestra de 50 compañías internacionales durante un período de seis meses. Los resultados indican que el grado de interacción entre las 50 empresas tecnológicas es débil (tanto si contamos el número de conexiones establecidas como si cuantificamos la intensidad de estas conexiones), estable, concentrado en unas pocas relaciones específicas y de carácter marcadamente asimétrico. Se concluye que, dada la baja interactividad detectada, las cuentas corporativas de las empresas tecnológicas en Twitter no son suficientes para analizar desde un punto de vista métrico la conectividad web establecida entre éstas, aunque sí útiles para conocer las políticas de comunicación oficiales entre ellas.

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Publicado

2016-09-30

Cómo citar

Azorín-Richarte, D., Orduna-Malea, E., & Ontalba-Ruipérez, J. A. (2016). Redes de conectividad entre empresas tecnológicas a través de un análisis métrico longitudinal de menciones de usuario en Twitter. Revista Española De Documentación Científica, 39(3), e140. https://doi.org/10.3989/redc.2016.3.1316

Número

Sección

Estudios

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