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

  1. Azorín-Richarte, David 1
  2. Orduna-Malea, Enrique 2
  3. Ontalba-Ruipérez, José Antonio 2
  1. 1 SEO&SEM Valencia
  2. 2 Universitat Politècnica de València (UPV)
Revista:
Revista española de documentación científica

ISSN: 0210-0614,  1988-4621

Año de publicación: 2016

Volumen: 39

Número: 3

Tipo: Artículo

DOI: 10.3989/REDC.2016.3.1316 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

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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.

Referencias bibliográficas

  • Adamic, I. A.; Huberman, B. A. (2001). The web's hidden order. Communications of the ACM, vol. 44(9), 55- 59. http://dx.doi.org/10.1145/383694.383707
  • Barabási, A.L. (2014). Linked: how everything is connected to everything else and what it means for business, Science, and every day life. New York: Basic Books.
  • Barabasi, A.-L.; Albert, R. (1999). Emergence of scaling in random networks. Science, vol. 286 (5439), 509-512. http://dx.doi.org/10.1126/science.286.5439.509 PMid:10521342
  • Bollen, J.; Mao, H.; Zeng, X. (2011). Twitter mood predicts the stock market. Journal of computational science, vol. 2(1), 1-8. http://dx.doi.org/10.1016/j.jocs.2010.12.007
  • Bulearca, M.; Bulearca, S. (2010). Twitter: a viable marketing tool for SMEs. Global business and management research: an international journal, vol. 2(4), 296-309.
  • Carim, L.; Warwick, C. (2013). Use of social media for corporate communications by research-funding organisations in the UK. Public relations review, vol. 39(5), 521–525. http://dx.doi.org/10.1016/j.pubrev.2013.08.006
  • Carlson, N. (2011). The real history of Twitter. Business insider. http://www.businessinsider. com/how-twitter-was-founded-2011-4 [fecha de consulta: 12-03-2015].
  • Case, C. J.; King, D. L. (2010). Cutting edge communication: microblogging at the fortune 200, twitter implementation and usage. Issues in information systems, vol. 11(1), 216-223.
  • Case, C. J.; King, D. L. (2011). Twitter Usage in the Fortune 50: A Marketing Opportunity?. Journal of marketing development and competitiveness, vol. 5(3), 94-103.
  • Del-Fresno-García, M. (2014). Haciendo visible lo invisible: visualización de la estructura de las relaciones en red en Twitter por medio del análisis de redes sociales. El profesional de la información, vol. 23(3), 246-252. http://dx.doi.org/10.3145/epi.2014.may.04
  • Gentle, A. (2009). Conversation and community: the social web for documentation. Laguna Hills; XML Press, p. 342.
  • Huberman, B. A.; Romero, D. M.; Wu, F. (2008). Social networks that matter: Twitter under the microscope. First Monday, v. 14(1). http://dx.doi.org/10.5210/fm.v14i1.2317
  • Jansen, B. J.; Zhang, M.; Sobel, K.; Chowdury, A. (2009). Twitter power: Tweets as electronic word of mouth. Journal of the American Society for Information Science and Technology, vol. 60(11), 2169-2188. http://dx.doi.org/10.1002/asi.21149
  • Kietzmann, J. H.; Hermkens, K.; McCarthy, I. P.; Silvestre, B. S. (2011). Social media? Get serious! Understanding the functional building blocks of social media. Business horizons, vol. 54(3), 241–251. http://dx.doi.org/10.1016/j.bushor.2011.01.005
  • Ordu-a-Malea, E.; Aguillo, I.F. (2014). Cibermetría: midiendo el espacio red. Barcelona: UOC.
  • Ordu-a-Malea, E.; Delgado López-Cózar, E.; Serrano- Cobos, J.; Romero, N. L. (2015a). Disclosing the network structure of private companies on the web: the case of Spanish IBEX 35 share index. Online Information Review, 39(3), 360-382. http://dx.doi.org/10.1108/OIR-11-2014-0282
  • Ordu-a Malea, E.; Torres Salinas, D.; Delgado López Cózar, E. (2015b). Hyperlinks embedded in twitter as a proxy for total external in links to international university websites. Journal of the Association for Information Science and Technology, 66(7), 1447- 1462. http://dx.doi.org/10.1002/asi.23291
  • Ortega, J. L.; Aguillo, I. F. (2011). Social Network Tools for the Assessment of the University Web Performance. En: B. White et al (ed.). Social Media Tools and Platforms in Learning Environments (pp. 185-201). Berlin Heidelberg: Springer. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-20392-3_11
  • Ortega, J. L.; Aguillo, I. F. (2013). Network visualisation as a way to the web usage analysis. Aslib Proceedings, vol. 65(1), 40-53. http://dx.doi.org/10.1108/00012531311297177
  • Paniagua, J.; Sapena, J. (2014). Business performance and social media: Love or hate?. Business horizons, vol. 57(6), 719-728. http://dx.doi.org/10.1016/j.bushor.2014.07.005
  • Romero-Frías, E. (2011). Googling Companies-a Webometric Approach to Business Studies. Leading Issues in Business Research Methods, vol. 1, 93- 106.
  • Romero, D. M.; Galuba, W.; Asur, S.; Huberman, B. A. (2011). Influence and passivity in social media. En: Gunopulos, D.; Hofman, T.; Malerba, D.; Vazirgiannis, M. (editores). Lecture notes in computer science. Springer. Berlin; Heidelberg, Alemania. http://dx.doi.org/10.1145/1963192.1963250
  • Rybalko, S.; Seltzer, T. (2010). Dialogic communication in 140 characters or less: How Fortune 500 companies engage stakeholders using Twitter. Public relations review, vol. 36(4), 336–341. http://dx.doi.org/10.1016/j.pubrev.2010.08.004
  • Shu, Z. (2015). How do technical companies use microblogging?. Twente; University of Twente, p. 300. PMid:26355270
  • Smith, M. A.; Rainie, L.; Shneiderman, B.; Himelboim, I. (2014). Mapping twitter topic networks: From polarized crowds to community clusters. Pew research internet project. http://www.pewinternet. org/2014/02/20/mapping-twitter-topic-networks-from-polarized-crowds-to-community-clusters/ [fecha de consulta: 12-03-2015].
  • Soat, J. (2010). 7 Questions Key to Social Networking Success. Informationweek.com. http://www. informationweek.com/software/social/7-questions-key-to-social-networking-success/d/d-id/1086153 [fecha de consulta: 12-03-2015].
  • Stieglitz, S.; Krüger, N. (2011). Analysis of Sentiments in Corporate Twitter Communication –A Case Study on an Issue of Toyota. 22nd Australasian conference on information systems - ACIS 2011 Proceedings, pp. 1-11 [paper 29]. Sydney, Australia: ACIS. http://aisel.aisnet.org/acis2011/29 [fecha de consulta: 12-03-2015]
  • Swani, K.; Milne, G.; Cromer, C.; Brown, B. P. (2013). Fortune 500 Companies' Use of Twitter Communications: A Comparison between Product and Service Tweets. International journal of integrated marketing communications, vol. 5(2), pp. 47-56.
  • Thelwall, M. (2004). Link analysis: An information science approach. Amsterdam: Elsevier.
  • Vaughan, L. (2004). Exploring website features for business information. Scientometrics, vol. 61(3), 467-477. http://dx.doi.org/10.1023/B:SCIE.0000045122.93018.2a
  • Vaughan, L. (en prensa). Uncovering information from social media hyperlinks: An investigation of Twitter. Journal of the Association for Information Science and Technology.
  • Vaughan, L.; Romero-Frías, E. (2012). Exploring web keyword analysis as an alternative to link analysis: a multi-industry case. Scientometrics, vol. 93(1), 217- 232. http://dx.doi.org/10.1007/s11192-012-0640-x
  • Vaughan, L.; Wu, G. (2004). Links to commercial web sites as a source of business information. Scientometrics, vol. 60(3), 487-96. http://dx.doi.org/10.1023/B:SCIE.0000034389.14825.bc
  • Vaughan, L.; Yang, R. (2013). Web traffic and organization performance measures: Relationships and data sources examined. Journal of Informetrics, vol. 7(3), 699-711. http://dx.doi.org/10.1016/j.joi.2013.04.005
  • Vaughan, L.; You, J. (2006). Comparing business competition positions based on web co-link data: the global market vs. the Chinese market. Scientometrics, vol. 68(3), 611-28. http://dx.doi.org/10.1007/s11192-006-0133-x
  • Vaughan, L.; You, J. (2010). Word co-occurrences on Webpages as a measure of the relatedness of organizations: a new Webometrics concept. Journal of Informetrics, vol. 4(4), 483–491. http://dx.doi.org/10.1016/j.joi.2010.04.005
  • Wamba, S. F.; Carter, L. (2013). Twitter adoption and use by SMEs: An empirical study. Proceedings 46th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), pp. 2042-2049. Honolulu, Estados Unidos: University of Hawaii. http://dx.doi.org/10.1109/hicss.2013.577
  • Williams, S. A.; Terras, M. M.; Warwick, C. (2013). What do people study when they study Twitter? Classifying Twitter related academic papers. Journal of Documentation, vol. 69(3), 384-410. http://dx.doi.org/10.1108/JD-03-2012-0027
  • Zimmer, M.; J. Proferes, N. (2014). A topology of Twitter research: Disciplines, methods, and ethics. Aslib Journal of Information Management, vol. 66(3), 250- 261. http://dx.doi.org/10.1108/AJIM-09-2013-0083
Fuente de los datos: Dialnet