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Análisis del comportamiento de usuarios en redes sociales mediante Big Data

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dc.contributor.advisorVélez Uribe, Juan Pablo
dc.contributor.authorTorres Cardona, Daniel Felipe
dc.contributor.authorMurillo Rodríguez, David Emmanuel
dc.contributor.authorSimanca Rojas, Jimmis Jhoan
dc.date.accessioned2025-08-27T16:42:50Z
dc.date.available2025-08-27T16:42:50Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEl presente informe técnico se ha diseñado con el propósito fundamental de analizar en profundidad los patrones de uso de la plataforma social Facebook, prestando especial atención al comportamiento de sus usuarios dentro del crucial rango horario comprendido entre las 6:00 p.m. y las 10:00 p.m., así como a la distribución de esta actividad por grupos demográficos de edad. La investigación se basa en la recopilación y el análisis riguroso de datos provenientes de diversas fuentes confiables y estudios de mercado actualizados, buscando proporcionar una visión clara, detallada y accionable sobre cuándo, cómo y por qué las distintas audiencias interactúan con esta influyente plataforma digital. El objetivo es ofrecer una comprensión estratégica que permita optimizar la presencia en línea. Los hallazgos obtenidos de este estudio son consistentes y revelan de manera contundente que el período vespertino y nocturno, específicamente de 6:00 p.m. a 10:00 p.m., representa el pico de actividad y engagement para la vasta mayoría de las audiencias en Facebook. Este fenómeno se explica principalmente por el hecho de que los usuarios, al finalizar sus jornadas laborales, académicas o sus compromisos diarios, disponen de un tiempo libre considerable que dedican al ocio, la comunicación interpersonal, la búsqueda de información y el consumo de contenido diverso en plataformas digitales. Esta concentración de actividad no es aleatoria; es un reflejo de los hábitos de vida contemporáneos y se traduce directamente en una oportunidad estratégica óptima para la planificación y ejecución de campañas de marketing digital y la publicación de contenido orgánico, permitiendo maximizar el alcance potencial y la interacción efectiva con las audiencias objetivo. La relevancia de comprender estos patrones de uso no puede subestimarse, ya que radica en la capacidad intrínseca de las empresas, los creadores de contenido, las organizaciones y los profesionales del marketing para optimizar y refinar sus estrategias de comunicación digital. Al alinear de manera precisa los horarios de publicación de mensajes y la activación de campañas publicitarias con los momentos de mayor actividad y receptividad de sus audiencias específicas, es posible mejorar significativamente la visibilidad de los mensajes, incrementar las tasas de interacción (como likes, comentarios, compartidos y clics), y, en última instancia, lograr los objetivos de marketing y comunicación de manera más eficiente y con un retorno de inversión superior. Este informe, por lo tanto, no solo describe el "qué" del uso de Facebook, sino que también ofrece una base sólida y empírica para entender el "cuándo" y el "por qué" de estos comportamientos, facilitando la toma de decisiones informadas y estratégicas en el dinámico y competitivo ecosistema de las redes sociales. Se espera que los conocimientos aquí presentados sirvan como una guía práctica para potenciar la efectividad de las iniciativas digitales.
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreelevelTecnológicaspa
dc.description.degreenameIngeniero(a) de Sistemasspa
dc.description.degreenameTecnólogo(a) en Desarrollo de Softwarespa
dc.format.extent16 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/7901
dc.language.isospaspa
dc.publisherCorporación Universitaria Remingtonspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.placeMontería (Córdoba, Colombia)spa
dc.publisher.placeRionegro (Antioquia, Colombia)spa
dc.publisher.programIngeniería de Sistemasspa
dc.publisher.programTecnología en Desarrollo de Softwarespa
dc.rightsDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2025spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectRedes socialesspa
dc.subjectComportamiento del usuariospa
dc.subjectEngagementspa
dc.subjectAudienciasspa
dc.subjectHorarios de usospa
dc.subjectAnálisis de datosspa
dc.subjectComunicación digitalspa
dc.subjectOptimizaciónspa
dc.subjectContenido orgánicospa
dc.subjectCampañas publicitariasspa
dc.subjectDemografíaspa
dc.subjectInteracciónspa
dc.subjectVisibilidadspa
dc.subjectEstrategias de comunicaciónspa
dc.subject.lembRedes sociales
dc.subject.lembMarketing digital
dc.subject.lembAnálisis de datos
dc.titleAnálisis del comportamiento de usuarios en redes sociales mediante Big Dataspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublicationspa
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