#socialmedialabs

[statrcz]

Análisis de redes en Twitter: tweets con mención a tres candidatos presidenciales en Panamá. 23 de Abril del 2019.

Utilizando el paquete SocialMediaLab de R, se realizó la extracción de los  tweets con mención a alguno de los tres candidatos analizados: @NitoCortizo, @RicardoLombanaG y @romuloroux. Los tweets utilizados, corresponden a los últimos 250 para cada candidato, antes de las 9 am del 23 de abril del 2019.

Por medio de SocialMediaLab se crearon las redes dirigidas para cada uno de los candidatos y por medio del Software Gephi se construyeron los grafos (gráficos de redes con nodos y aristas dirigidas). También con Gephi se calcularon algunas estadísticas de los grafos. Además se utilizó Excel para presentar algunas tablas.

El análisis de redes nos permite visualizar las interacciones de diferentes cuentas de Twitter, así como calcular algunas estadísticas de esas redes y también construir agrupaciones de cuentas (cluster de nodos). Esto permite determinar personas o cuentas influyentes en las redes asociadas a algunos candidatos. Las agrupaciones de cuentas además permite analizar los textos de los tweets enfocados en cada uno de los grupos y determinar “influenciadores” positivos o negativos. Esta última parte la abordaremos en un post posterior. En este analizaremos la topología de las redes y algunos estadísticas.

Para aclarar algunos términos del análisis de redes:

Los resultados son:

Se observa que la mayor cantidad de nodos la obtiene @RicardoLombanaG, seguido por @romuloroux y luego @NitoCortizo; en aristas, la mayor cantidad es para @romuloroux, seguido por @RicardoLombanaG y finalmente @NitoCortizo. 

Luego revisaremos las mediciones de Modularidad y Longitud Media del Camino.

@NitoCortizo

El gráfico para @NitoCortizo, muestra una amplia influencia de su nodo y varios sub-comunidades con nodos con menor influencia:

La red se compone de 19 nodos, algunos muy pequeños pero resaltan comunidades “lideradas” por NitoCortizo, RicardoLombanaG, tvnnoticias, DavidSaied, LRCV_Diputado, mendozajulioh27, olivaresfrias, romuloroux, juancanavarro, sembradoresdefu.

@RicardoLombanaG

La red de RicardoLombanaG, muestra una gran cohesión hacia su persona, con subcomunidades menos dominantes:

La red de RicardoLombanaG al contener mayor cantidad de nodos, genera más subcomunidades, las más relevantes: TReporta, tvnnoticias, cristal_lawson, eortega9217, bel_cer, informapty507, BlandonJose, asdrubal_ulloa.

@romuloroux

Esta red presenta diferencias con respecto a las dos anteriores: tiene un alto grado de centralidad en romuloroux, pero a la vez presenta dos nodos de gran influencia en la red: su candidato a la vicepresidencia LuisCasis20 y la cuenta de la emisora de radio Oeste985. También de destaca una fuerte presencia del nodo de NitoCortizo.

A diferencia de las redes de los otros dos candidatos, la red de romuloroux presenta dos nodos de gran relevancia: LuisCasis20, Oeste985, NitoCortizo, CaDemocratico y BlandonJose. Seguidos de otros nodos de fuerte influencia: nexnoticias, gabycarrizoj y JCasis25.

Aunque la disposición aplica para estudios por muestreo (encuestas), dado que  la Ley de Panamá exige que cualquier publicación relacionada con las próximas elecciones, aclaramos que este NO es un estudio de carácter científico.

[lajennylove]

Relajo en casa. 🤣👱🏻‍♀️💖👩🏼‍💻 #geekgirl #development #socialmedia #marketingdigital360 #entrepreneur #socialmedialabs (en Izcalli Piramide) https://www.instagram.com/p/BrRzgMJl-6T/?utm_source=ig_tumblr_share&igshid=3dhfnkl5yyv

[jayblocknyc]

Fact-If you take me out for a walk now, I'll be the be the perfect dog. I won't talk back, I won't dispute, I will speak my mind, I will march to my own drum. # mylifematters #yourlifematters #respectothers He heee! I'm celebrating early! #dogs #dogstagram #puppy #dog #labradorretriever #love #chocolate #lab #socialmedialab #socialmedia #happynewyear #family (at Morningside Park)

[masaa-ma]

インスタグラムの人気ハッシュタグ調査ツール5選

from https://ferret-plus.com/8087?utm_campaign=https%3A%2F%2Fferret-plus.com%2F8087&utm_medium=RSS&utm_source=top_rss

インスタグラムでフォロワー以外の人に投稿を見つけてもらうには、ハッシュタグが欠かせません。ですが、運用当初はどういったハッシュタグを使えばいいのかわからない方も多いでしょう。

今回は、インスタグラムで人気のハッシュタグを調べられる5つのツールを紹介します。 ハッシュタグを含んだ投稿はフォロワー以外のユーザーに投稿を見てもらえるきっかけとなります。自社の商品やサービスに関連したハッシュタグを探して、活用していきましょう。

ハッシュタグとは

インスタグラムでは投稿内に「#」から始まる文字列を組み込むことで、簡単にタグ付けを行えます。このタグをハッシュタグといい、自分で自由なキーワードを設定できます。

検索機能を利用すれば、下記のようにハッシュタグのついた投稿を一覧で確認すること���できます。

では、企業がハッシュタグを利用するメリットはどこにあるのでしょうか。

株式会社サイバーバズが2016年に行った調査によると、女性Instagramユーザーのうち61.5％がハッシュタグ検索を行っており、そのうち41.5％がハッシュタグ検索をした結果を参考にして、商品やサービスの購入に至った経験があるということがわかりました。

インスタグラムのユーザーにとってハッシュタグ検索は身近な存在であり、購買行動にも結びつく可能性があります。そのため、自社のフォロワー以外にも投稿を見つけてもらうには欠かせないノウハウだと言えるでしょう。

参考： 女性Instagramユーザーの約6割がハッシュタグ検索を利用、 そのうち約4割が検索からの購買経験あり ～ハッシュタグ検索は「購入」を目的として活用される傾向に～｜株式会社サイバー・バズ ハッシュタグの使用方法を教えてください。 | Instagramヘルプセンター Instagram「ハッシュタグ」のすべて-ハッシュタグを制する者がInstagramを制す！｜SocialMediaLab

「ハッシュタグをつけるなら、インスタグラムで多くのユーザーが使っているハッシュタグをつけたい」と考えている方もいるでしょう。 ですが、インスタグラム上でハッシュタグ1つ1つの投稿数を調べていると手間がかかってしまいます。Web上では人気のハッシュタグを調べられるツールが無料で公開されています。

自社の投稿につけるハッシュタグに迷ったら、ツールを利用するのもいいでしょう。

1.WEBSTA

https://websta.me/hot

利用料金：無料

「WEBSTA」では、インスタグラムでの投稿数が多い100個までのハッシュタグをチェックできます。全てを見るためにはインスタグラムでのログインが必要となるので注意してください。

また、ハッシュタグ以外にも人気のユーザーもチェックできます。人気のユーザーがどういったハッシュタグを使っているのか確認してみるのもいいでしょう。

2.Top 100 HashTags on Instagram

https://top-hashtags.com/instagram/

利用料金：無料

「Top 100 HashTags on Instagram」は投稿数の多いハッシュタグを100個ずつチェックできるサービスです。特定のハッシュタグを検索し、投稿数をチェックすることもできます。

また、投稿内容を入力することで、投稿内容に適したハッシュタグを自動で生成する機能もついているので、投稿につけるハッシュタグを迷った際に利用するのもいいでしょう。

3.インスタツール(insta-tool)

https://insta-tool.nu/

利用料金：無料

「インスタツール(insta-tool)」はハッシュタグごとの投稿数を一度に30個まで検索できるサービスです。 検索結果はCookie(クッキー)を利用して、一年間保存が可能です。 定期的に人気をチェックしたいハッシュタグがある場合に活用できるでしょう。

4.ナビスタ

https://navista-lp.ferret-plus.com/

利用料金：無料（ハッシュタグ検索機能を利用する場合3,000円/月）

「ナビスタ」は現在ご覧になっているferretとnotari株式会社が提供しているインスタグラム分析ツールです。

月額3,000円のプロプランでは「スポーツ」や「ファッション」のようなカテゴリごとに投稿数の多い人気タグをチェックできます。

5.Aista[アイスタ]

https://notari.co.jp/aista_premierelp/

利用料金：1,000円/月（プレミア版 300,000円/月）

Aista[アイスタ]はnotari株式会社が提供しているインスタグラム分析ツールです。ハッシュタグごとの投稿数だけでなく、投稿に対するエンゲージメント率もチェックできます。 また、同時に利用されていることが多いハッシュタグも把握できるので、投稿内に含むハッシュタグに迷った時に役立つでしょう。

ハッシュタグは人気だけでなく関連性もチェックしよう

人気のハッシュタグを利用する際には1つ注意したい点があります、 人気があるからといって、投稿内容に関係のないハッシュタグをつけてもユーザーが混乱するだけで、ポジティブな反応は得られません。 そのため、人気を意識するだけでなく、投稿内容に合ったハッシュタグをつけるようにしましょう。

例えば、自分の運営する店舗で販売する期間限定のカレーを告知する際に投稿内容にはどういったタグがつけられるでしょうか。 「#カレー」や「#夏野菜」「#期間限定」といったハッシュタグは思いついても、他にどんな関連性のあるハッシュタグがあるのかは思いつかないかもしれません。

そんな時には、特定のキーワードに関連したハッシュタグを検索できるツールを使ってみるといいでしょう。

【関連ハッシュタグを検索できるサービス事例】 ハシュレコ　https://hashreco.ai-sta.com/ Aista[アイスタ]　https://notari.co.jp/aista_premierelp/

参考： 狙い目のハッシュタグを知る5つの方法 | thisplay

まとめ

ハッシュタグは自分で自由につけられるので、自社の商品名やサービス名称に偏りがちかもしれません。 自社の紹介だけでなく、多くのユーザーが投稿している人気ハッシュタグを調べ、ユーザーに検索してもらえるようにしましょう。

一般的に人気のあるハッシュタグを検索するには「WEBSTA」���「Top 100 HashTags on Instagram」が便利です。 自社に関連したキーワードのなかで人気のハッシュタグがないかどうか調べる際には「ハシュレコ」や「インスタツール(insta-tool)」を使うといいでしょう。

・投稿内容に関連したハッシュタグを調べる｜ハシュレコ、ナビスタ、Aista ・他に関連したハッシュタグがないか調べる｜Aista、ハシュレコ ・抽出したハッシュタグごとの投稿数を調べる｜インスタツール、Top 100 HashTags on Instagram

投稿につけるハッシュタグに迷った際には、上記のように複数のツールを使い分けて利用するといいでしょう。 ハッシュタグは人気だけでなく、自社の投稿内容と関連性があるかどうかも大切です。 自社の商品やサービスを的確に表せるハッシュタグを見つけて、運営に活用していきましょう。

https://ferret-a.akamaihd.net/images/599539667f58a858a3000088/large.jpg?1502951782

[statrcz]

Panamá: el primer debate presidencial en Twitter, 20 de febrero del 2019 (Parte 1).

Presentamos un breve análisis de las reacciones en Twitter al primer debate presidencial realizado en Panamá, este 20 de febrero de 2019.

La ley local, exige aclarar que este análisis NO utiliza la metodología de muestreo probabilístico, por lo que este análisis NO es de carácter científico.

Sin embargo, los datos corresponden a la totalidad de tweets (censo), que se emitieron entre las 7 pm y 11 pm, del día 20 de febrero del 2019, en la red social Twitter. Los tweets analizados contienen alguna de las siguientes palabras: NitoCortizo, MarcoAmeglio, AnaMatildeGomez, RicardoLombanaG ,Romuloroux, BlandonJose, SaulMendezR, correspondientes a los nombres de las cuentas de cada uno de los 7 candidatos presidenciales. Además, las metodologías utilizadas para analizar y representar los análisis, son aceptadas científicamente.

Aclaramos que este análisis es descriptivo y muestra los datos relevantes, pero no toma posturas políticas, ni hace juicios de valor.

La nomenclatura utilizada es la siguiente:

LCortizo  (@NitoCortizo)

AMGomez  (@AnaMatildeGomez)

JBlandon  (@BlandonJose)

MAmeglio  (@MarcoAmeglio)

RLombana  (@RicardoLombanaG)

RRoux  (@Romuloroux)

SMendez  (@SaulMendezR)

En esta primera parte, mostraremos las reacciones de forma cuantitativa, en la segunda parte, incluiremos las reacciones expresadas en los textos de los tweets.

El total de tweets en el periodo de análisis para los siete candidatos es de 17,001. A continuación mostramos, la totalidad de tweets con las menciones a alguno de los candidatos presidenciales, hora a hora, de 7 pm a 11 pm (20 de febrero del 2019), distribuidos por candidato:

La siguiente, es la distribución por minuto para la totalidad de tweets del periodo, incluyendo los 7 candidatos:

A continuación, las gráficas, minuto a minuto para cada uno de los siete candidatos:

En la segunda parte, presentaremos, un análisis de las reacciones en twitter, utilizando técnicas de análisis de textos, para la totalidad de tweets por candidato, y las reacciones durante los momentos en que los candidatos obtienen la mayor cantidad de reacciones durante el debate.

Nota: para la extracción de datos de twitter se utilizó el software R, las librerías  SocialMediaLab y tm. Para la construcción de nubes de palabras y dendogramas de palabras la librería wordcloud. Además se utiliza Excel para procesamiento y presentación de los datos.