| Revista: | Comunicación y sociedad |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000514610 |
| ISSN: | 0188-252X |
| Autores: | Arcila Calderón, Carlos1 Barbosa Caro, Eduar2 Aguaded, Ignacio3 |
| Instituciones: | 1Universidad de Salamanca, Salamanca. España 2Universidad del Rosario, Bogotá. Colombia 3Universidad de Huelva, Huelva. España |
| Año: | 2019 |
| Volumen: | 16 |
| Paginación: | 6437-6437 |
| País: | México |
| Idioma: | Español, inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | 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 |
| Resumen en inglés | This study aims to characterize the modeling and diffusion of news topics in social media and determine the factors that influenced them. Big Data analysis methods such as topic modeling and sentiment analysis were used to analyze one year of tweets from Colombian newspaper El Tiempo. We found that the appearance of long-term topics was related to the message’s attributes. Theoretical implications and contributions in light of innovation are mentioned |
| Disciplinas: | Ciencias de la comunicación |
| Palabras clave: | Medios de comunicación masiva, Twitter, Noticias, Medios sociales, Modelamiento, Big data |
| Keyword: | Mass media, Twitter, Dissemination of news, Social media, Topic modeling, Big Data |
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