Modelado y difusión de temas noticiosos en medios sociales: características y factores de la emergencia de noticias en un canal informativo de Twitter

Resumen: Este estudio busca caracterizar el modelado y difusión de temas noticiosos en medios sociales y determinar los factores que influyan en su aparición. Con técnicas en torno a la filosofía del big data se analizó un año de tuits del medio colombiano El Tiempo, encontrando que la aparición de temas en el largo plazo se relaciona con atributos del mensaje. Se mencionan implicaciones teóricas y contribuciones para otros modelos a la luz del modelo de Difusión de Innovaciones.

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Main Authors: Arcila Calderón,Carlos, Barbosa Caro,Eduar, Aguaded,Ignacio
Format: Digital revista
Language:Spanish / Castilian
Published: Universidad de Guadalajara, Departamento de Estudios de la Comunicación Social 2019
Online Access:http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-252X2019000100407
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spelling oai:scielo:S0188-252X20190001004072021-01-25Modelado y difusión de temas noticiosos en medios sociales: características y factores de la emergencia de noticias en un canal informativo de TwitterArcila Calderón,CarlosBarbosa Caro,EduarAguaded,Ignacio Twitter difusión de noticias medios sociales modelamiento de temas big data Resumen: Este estudio busca caracterizar el modelado y difusión de temas noticiosos en medios sociales y determinar los factores que influyan en su aparición. Con técnicas en torno a la filosofía del big data se analizó un año de tuits del medio colombiano El Tiempo, encontrando que la aparición de temas en el largo plazo se relaciona con atributos del mensaje. Se mencionan implicaciones teóricas y contribuciones para otros modelos a la luz del modelo de Difusión de Innovaciones.info:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad de Guadalajara, Departamento de Estudios de la Comunicación SocialComunicación y sociedad v.16 20192019-01-01info:eu-repo/semantics/articletext/htmlhttp://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-252X2019000100407es10.32870/cys.v2019i0.6437
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