| Journal: | Ciencia da informacao |
| Database: | CLASE |
| System number: | 000463093 |
| ISSN: | 0100-1965 |
| Authors: | Lanza Cruz, Indira1 Aramburu Cabo, María José2 Berlanga Llavori, Rafael3 |
| Institutions: | 1Universitat Jaume I, Castellón de la Plana, Castellón. España 2Universitat Jaume I, Departamento de Ingeniería y Ciencias de los Computadores, Castellón de la Plana, Castellón. España 3Universitat Jaume I, Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos, Castellón de la Plana, Castellón. España |
| Year: | 2016 |
| Season: | Sep-Dic |
| Volumen: | 45 |
| Number: | 3 |
| Pages: | 199-215 |
| Country: | Brasil |
| Language: | Portugués |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico, descriptivo |
| Spanish abstract | Presenta una nueva metodología basada en infraestructuras de datos abiertos vinculados (Linked Open Data LOD) al realizar tareas de análisis en redes sociales. Esta metodología sigue las típicas fases de un proyecto de inteligencia de negocios (Business Intelligence BI), en el que a partir de un conjunto de fuentes de datos se obtienen métricas e indicadores relevantes para los objetivos estratégicos de la organización (Key Performance Indicators KPI). En el nuevo escenario, las fuentes de datos son redes sociales, y los objetivos estratégicos están relacionados con el desempeño de las organizaciones en esas redes sociales. El artículo demuestra los beneficios de representar toda la información relevante para el análisis bajo una misma infraestructura de datos abiertos vinculados, y como métricas e indicadores pueden ser obtenidos y publicados en la misma infraestructura. Estos beneficios destacan la capacidad de compartir entre los miembros de una comunidad todos los elementos relevantes en un análisis social a partir de los datos de origen para los indicadores sociales |
| English abstract | It presents a new methodology based on Linked Open Data LODs when performing analysis tasks in social networks. This methodology follows the typical phases of a Business Intelligence BI, in which metrics and indicators that are relevant to the organization's Key Performance Indicators (KPIs) are obtained from a set of data sources. In the new scenario, the data sources are social networks, and the strategic objectives are related to the performance of the organizations in these social networks. The article demonstrates the benefits of representing all information relevant to the analysis under a single linked open data infrastructure, and how metrics and indicators can be obtained and published on the same infrastructure. These benefits highlight the ability to share among members of a community all the relevant elements in a social analysis from source data to social indicators |
| Portuguese abstract | Apresenta uma nova metodologia baseada em infraestruturas de dados abertos vinculados (Linked Open Data LOD) ao executar tarefas de análise em redes sociais. Esta metodologia segue as típicas fases de um projeto de inteligência de negócios (Business Intelligence BI), em que a partir de um conjunto de fontes de dados são obtidos métricas e indicadores relevantes para os objetivos estratégicos da organização (Key Performance Indicators KPI). No novo cenário, as fontes de dados são redes sociais, e os objetivos estratégicos estão relacionados com o desempenho das organizações nessas redes sociais. O artigo demonstra os benefícios de representar toda informação relevante para a análise sob uma mesma infraestrutura de dados abertos vinculados, e como métricas e indicadores podem ser obtidos e publicados na mesma infraestrutura. Esses benefícios destacam a capacidade de compartilhar entre os membros de uma comunidade todos os elementos relevantes em uma análise social a partir dos dados de origem para os indicadores sociais |
| Disciplines: | Bibliotecología y ciencia de la información |
| Keyword: | Información y sociedad, Tecnología de la información, Negocios, Datos abiertos, Análisis de redes sociales, Indicadores sociales |
| Full text: | Texto completo (Ver HTML) |
