How to Cite
Abstract
El propósito de este estudio es el de examinar la evolución de los usuarios de la red social Twitter en el Ecuador desde los primeros años de operación de esta plataforma. Accediendo a la información pública disponible en la nube a través de leguajes de programación, y con el soporte que proporcionan las herramientas de los sistemas de información geográfica, se obtuvo la ubicación georreferenciada del lugar de creación de las cuentas de los usuarios de Twitter. La ubicación geográfica de los usuarios registrados, permitió observar la distribución espacial en las diferentes provincias del país. Se pudo determinar también el porcentaje de creación usuarios de la red social, desagregado a nivel de provincias. Otro indicador importante en este análisis, es la información obtenida sobre el idioma utilizado en los usuarios de la red. Los resultados alcanzados en el estudio, ofrecen una nueva alternativa para los estudios sociales, ya que se puede prescindir de las estadísticas oficiales para la obtención de información, sin dejar de aplicar encuestas de primera fuente, con el propósito de aportar con información complementaria
References
Barranco, R. (18 de Junio de 2012). ¿ Qué es big data ? Obtenido de https://www.ibm.com/developerworks/ssa/local/im/que-es-big-data
Beltrán, G. (2016). Geolocalización online: La importancia del donde. Barcelona: UOC
Borja Urretabizkaia (2012). Tipos de Redes Sociales en Internet, recuperado el 22 de mayo del 2017, de http://comunidad.iebschool.com/marketingenredessociales/clasificacion-y-tipos-de-redes-sociales/
Brandwatch. (08 de Agosto de 2016). Estadísticas de redes sociales. Obtenido de https://www.brandwatch.com/es/2016/08/96-estadisticas-redes-sociales-2016/
Cassany, D. (2000). De lo analógico a lo digital. El futuro de la enseñanza de la composición. 10.
Castañeda, L., & Gutiérrez, I. (2010). Redes sociales y otros tejidos online para conectar personas. . 22
Gutiérrez-Puebla, J., Carlos García-Palomares, J., & Henar Salas-Olmedo, M. (2016). Big (Geo) Data en Ciencias Sociales: Retos y Oportunidades. Revista de Estudios Andaluces, 33(1).
Leetaru, K., Wang, S., Cao, G., Padmanabhan, A., & Shook, E. (2013). Mapping the globak Twitter hearbeat. The geography of Twitter. First Minday , 24.
Salas, M. H., & Quezada, C. (2016). Mapping mobility patterns to public spaces in a medium-sized city using geolocated tweets . 10
You are free to:
Share — copy and redistribute the material in any medium or format.
Adapt — remix, transform, and build upon the material.
The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.
Under the following terms:
Attribution — You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
NonCommercial — You may not use the material for commercial purposes.
ShareAlike — If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
No additional restrictions — You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.