Basta analizar los retuiteos dentro de la hora posterior a su publicación, para saber si un tuit será trending topic
- Autores
- Piemonte, Eliana
- Año de publicación
- 2021
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- artículo
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Fil: Piemonte, Eliana. Universidad Nacional de Córdoba. Prosecretaría de Comunicación Institucional. UNCiencia; Argentina.
El grupo de Análisis y Procesamiento de Grandes Redes Sociales y Semánticas dela FaMAF-UNC analizó 9,5 millones de tuits. Centrándose en las conexionessociales entre casi cuatro mil usuarias y usuarios, determinó que la primera horade actividad de un posteo permite saber, con un 70% de efectividad, si serápopular. Esta detección temprana posibilita, por ejemplo, crear contranarrativasque frenen el alcance de las fake news.
publishedVersion
Fil: Piemonte, Eliana. Universidad Nacional de Córdoba. Prosecretaría de Comunicación Institucional. UNCiencia; Argentina. - Materia
-
redes sociales
Twitter
comunicación
fake news - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de Córdoba
- OAI Identificador
- oai:rdu.unc.edu.ar:11086/18831
Ver los metadatos del registro completo
id |
RDUUNC_bde547eef89bd64ec383c48152f49dfb |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/18831 |
network_acronym_str |
RDUUNC |
repository_id_str |
2572 |
network_name_str |
Repositorio Digital Universitario (UNC) |
spelling |
Basta analizar los retuiteos dentro de la hora posterior a su publicación, para saber si un tuit será trending topicPiemonte, Elianaredes socialesTwittercomunicaciónfake newsFil: Piemonte, Eliana. Universidad Nacional de Córdoba. Prosecretaría de Comunicación Institucional. UNCiencia; Argentina.El grupo de Análisis y Procesamiento de Grandes Redes Sociales y Semánticas dela FaMAF-UNC analizó 9,5 millones de tuits. Centrándose en las conexionessociales entre casi cuatro mil usuarias y usuarios, determinó que la primera horade actividad de un posteo permite saber, con un 70% de efectividad, si serápopular. Esta detección temprana posibilita, por ejemplo, crear contranarrativasque frenen el alcance de las fake news.publishedVersionFil: Piemonte, Eliana. Universidad Nacional de Córdoba. Prosecretaría de Comunicación Institucional. UNCiencia; Argentina.2021-05-05info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfPiemonte, E. (5 de mayo de 2021). Basta analizar los retuiteos dentro de la hora posterior a su publicación, para saber si un tuit será trending topic. UNCiencia. https://unciencia.unc.edu.ar/computacion/basta-analizar-los-retuiteos-dentro-de-la-hora-posterior-a-su-publicacion-para-saber-si-un-tuit-sera-trending-topic/http://hdl.handle.net/11086/18831https://unciencia.unc.edu.ar/computacion/basta-analizar-los-retuiteos-dentro-de-la-hora-posterior-a-su-publicacion-para-saber-si-un-tuit-sera-trending-topic/spainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Digital Universitario (UNC)instname:Universidad Nacional de Córdobainstacron:UNC2025-09-04T12:31:51Zoai:rdu.unc.edu.ar:11086/18831Institucionalhttps://rdu.unc.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://rdu.unc.edu.ar/oai/snrdoca.unc@gmail.comArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:25722025-09-04 12:31:51.399Repositorio Digital Universitario (UNC) - Universidad Nacional de Córdobafalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Basta analizar los retuiteos dentro de la hora posterior a su publicación, para saber si un tuit será trending topic |
title |
Basta analizar los retuiteos dentro de la hora posterior a su publicación, para saber si un tuit será trending topic |
spellingShingle |
Basta analizar los retuiteos dentro de la hora posterior a su publicación, para saber si un tuit será trending topic Piemonte, Eliana redes sociales comunicación fake news |
title_short |
Basta analizar los retuiteos dentro de la hora posterior a su publicación, para saber si un tuit será trending topic |
title_full |
Basta analizar los retuiteos dentro de la hora posterior a su publicación, para saber si un tuit será trending topic |
title_fullStr |
Basta analizar los retuiteos dentro de la hora posterior a su publicación, para saber si un tuit será trending topic |
title_full_unstemmed |
Basta analizar los retuiteos dentro de la hora posterior a su publicación, para saber si un tuit será trending topic |
title_sort |
Basta analizar los retuiteos dentro de la hora posterior a su publicación, para saber si un tuit será trending topic |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Piemonte, Eliana |
author |
Piemonte, Eliana |
author_facet |
Piemonte, Eliana |
author_role |
author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
redes sociales comunicación fake news |
topic |
redes sociales comunicación fake news |
dc.description.none.fl_txt_mv |
Fil: Piemonte, Eliana. Universidad Nacional de Córdoba. Prosecretaría de Comunicación Institucional. UNCiencia; Argentina. El grupo de Análisis y Procesamiento de Grandes Redes Sociales y Semánticas dela FaMAF-UNC analizó 9,5 millones de tuits. Centrándose en las conexionessociales entre casi cuatro mil usuarias y usuarios, determinó que la primera horade actividad de un posteo permite saber, con un 70% de efectividad, si serápopular. Esta detección temprana posibilita, por ejemplo, crear contranarrativasque frenen el alcance de las fake news. publishedVersion Fil: Piemonte, Eliana. Universidad Nacional de Córdoba. Prosecretaría de Comunicación Institucional. UNCiencia; Argentina. |
description |
Fil: Piemonte, Eliana. Universidad Nacional de Córdoba. Prosecretaría de Comunicación Institucional. UNCiencia; Argentina. |
publishDate |
2021 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2021-05-05 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 info:ar-repo/semantics/articulo |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
Piemonte, E. (5 de mayo de 2021). Basta analizar los retuiteos dentro de la hora posterior a su publicación, para saber si un tuit será trending topic. UNCiencia. https://unciencia.unc.edu.ar/computacion/basta-analizar-los-retuiteos-dentro-de-la-hora-posterior-a-su-publicacion-para-saber-si-un-tuit-sera-trending-topic/ http://hdl.handle.net/11086/18831 https://unciencia.unc.edu.ar/computacion/basta-analizar-los-retuiteos-dentro-de-la-hora-posterior-a-su-publicacion-para-saber-si-un-tuit-sera-trending-topic/ |
identifier_str_mv |
Piemonte, E. (5 de mayo de 2021). Basta analizar los retuiteos dentro de la hora posterior a su publicación, para saber si un tuit será trending topic. UNCiencia. https://unciencia.unc.edu.ar/computacion/basta-analizar-los-retuiteos-dentro-de-la-hora-posterior-a-su-publicacion-para-saber-si-un-tuit-sera-trending-topic/ |
url |
http://hdl.handle.net/11086/18831 https://unciencia.unc.edu.ar/computacion/basta-analizar-los-retuiteos-dentro-de-la-hora-posterior-a-su-publicacion-para-saber-si-un-tuit-sera-trending-topic/ |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Digital Universitario (UNC) instname:Universidad Nacional de Córdoba instacron:UNC |
reponame_str |
Repositorio Digital Universitario (UNC) |
collection |
Repositorio Digital Universitario (UNC) |
instname_str |
Universidad Nacional de Córdoba |
instacron_str |
UNC |
institution |
UNC |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Digital Universitario (UNC) - Universidad Nacional de Córdoba |
repository.mail.fl_str_mv |
oca.unc@gmail.com |
_version_ |
1842349624358076416 |
score |
13.13397 |