Anticípese al consumidor Tracker, señala en su último estudio que el 67% de los consumidores cambiaba su opinión sobre una futura o posible compra tras leer este tipo de comentarios negativos. Porcentaje que este año se ha elevado considerablemente hasta alcanzar al 80% de los casos.
Más allá de la reputación Todas las empresas de listening y análisis de marcas analizamos la reputación (o tono) en una escala de tras valores: Positivo, Neutro y Negativo. Este análisis afecta al contexto en el que se ha localizado la marca a analizar. En nuestro caso vamos más allá y además del tono analizamos también la percepción, un concepto que mide hasta 9 factores relacionados con el Branding.

Novedades

P.I.AR

Internet se ha convertido en un instrumento colaborativo, en el que todos compartimos experiencias e información, lo que le convierte en una herramienta viral muy efectiva, pudiendo constituir en sí misma una amenaza importante para la imagen de un producto o marca.

Para una marca reconocida, poder gestionar y anticiparse a posibles amenazas supondría un gran avance en la gestión de su reputación on-line y permitiría comprender e interactuar de una forma más eficiente en un medio complejo como es Internet. La escasa componente semántica de los contenidos, la subjetividad y la falta de contexto que envuelve internet, configuran los retos fundamentales para la identificación de amenazas y para la detección de los influenciadores, entendiendo como tales cualquier componente semántico que ejerza poder (en cualquiera de sus formas) sobre alguien, de parte de una persona, un grupo o de un acontecimiento en particular.

En el marco del presente proyecto, se diseñará y desarrollará una innovadora plataforma de software distribuida como servicio Cloud Computing capaz de identificar amenazas para los intereses de empresas privadas o entidades públicas. La plataforma podrá incluso emplearse para la detección de amenazas para la seguridad de la población (manifestaciones, corrientes de interés, etc.). El principal reto tecnológico consiste en detectar en la red potenciales amenazas, es decir, encontrar el origen de ese influenciador, identificar sus diferentes formas de actuación y cuantificar su capacidad y radio de influencia con el objetivo de poder tomar medidas que, sin atentar su libertad de expresión, contrarresten, inviertan o minimicen su capacidad de influencia.

La plataforma propuesta será capaz de monitorizar la red, recolectando, analizando, enriqueciendo grandes volúmenes de datos extraídos de diversas fuentes heterogéneas y dinámicas existentes en Internet, tomando como base un conjunto de argumentos de interés. Para ello, será necesario el desarrollo de un motor de extracción de conocimiento que permita normalizar y detectar posibles influencias, permitiendo la detección de la fuente u origen de esas amenazas y la identificación de su capacidad de influencia en la red, para que las empresas o los gobiernos puedan tomar las medidas correctoras que crean más convenientes en cada caso. Una vez que se ha detectado quiénes son los individuos clave, se simulará su comportamiento en el futuro con técnicas de simulación social para intentar identificar con antelación sus planes de actuación.

P.I.AR


Objetivos

• Identificación de individuos potencialmente peligrosos y sus diferentes formas de actuación utilizando técnicas de boosting.

• Análisis de la influencia de estos individuos utilizando técnicas análisis de redes complejas, técnicas de boosting y análisis de redes complejas.

• Extracción de información relevante a través de técnicas de minería de datos (web y text mining) y búsqueda de información relacionada mediante ontologías, selección de palabras clave, transformación en lenguaje OWL y análisis de información semántica utilizando SPARQL.

• Recolección de grandes volúmenes de datos procedentes de Internet, para lo que se investigará en el uso de técnica de parsing y crawling para la recolección de grandes cantidades información de forma sistemática y automática.

• Almacenamiento de la información en un entorno Cloud Computing, de forma que la información relevante de cada portal Web puede ser almacenado en una base orientada a documentos, es decir, sin esquema.

• Encapsulación de los datos en formato JSON, enriquecimiento de estas con metadatos y almacenamiento en bases de datos orientadas a documentos (Cloud Computing).

• Uso de técnicas de Big data, como Map Reduce o Apache Pig, para el análisis distribuido de las ráfagas JSON, de forma que sea posible detectar información oculta o relacionada.

• Simulación social para modelar la evolución de los individuos en Internet, utilizando agentes inteligentes, sino también interactuar con un medio complejo como es Internet.



Consorcio

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El proyecto PIAR está cofinanciado por el Ministerio de Industria, Energía y Turismo a través del programa Acción Estratégica Economía y Sociedad Digital (AEESD).
Referencia: TSI-100201-2013-20

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