scholarly journals Inteligencia artificial en educación: una revisión de la literatura en revistas científicas internacionales

2021 ◽  
Vol 12 (1) ◽  
Author(s):  
Fernando Alain Incio Flores ◽  
Dulce Lucero Capuñay Sanchez ◽  
Ronald Omar Estela Urbina ◽  
Miguel Ángel Valles Coral ◽  
Egundo Edilberto Vergara Medrano ◽  
...  
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Palabras Clave

Esta investigación consiste en una revisión literaria de publicaciones científicas en el área de la inteligencia artificial (IA), pertenecientes a revistas científicas encontradas en el portal SCImago Journal & Country Rank. La búsqueda de información se realizó utilizando palabras clave y títulos de investigaciones publicadas entre los años 1970 y 2020 en la base de datos de Scopus. El objetivo de este artículo es identificar los aportes de la IA en la educación en las últimas cinco décadas, dara conocer las revistas científicas con los índices de impacto más altos en el área de la IA en los últimos 10 años, y analizar el papel que desempeñará la IA en la educación post Covid-19. Los resultados evidencian aportes significativos de la IA en la educación, empleando técnicas de redes neuronales, big data, visión por computador, asistentes digitales virtuales, aprendizaje automático y análisis predictivo, siendo Estados Unidos el país que posee el mayor número de revistas científicas (siete) dedicadas al área de la IA. Finalmente, destacamos la necesidad de involucrar la IA en el proceso de enseñanza y aprendizaje en una educación post Covid-19.

influencia del big data en el proceso de optimización SEO para e-commerce en la era del COVID-19

2021 ◽  
Vol 26 (26) ◽  
pp. 12-36
Author(s):  
Elena Fernández-Díaz ◽  
Carlos Rivilla Gil
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Google Trends ◽  
Palabras Clave ◽  
Business To Consumer ◽  
Inbound Marketing

Objetivo: Esta investigación se basa en analizar dos casos de e-commerce en España para comprobar si a partir del big data se puede influir positivamente en su estrategia SEO y de inbound marketing, implementando tácticas reales sobre dichos comercios digitales, así como evaluar los resultados y la forma de medirlos e interpretarlos correctamente. Diseño/metodología/enfoque: Se trata de una investigación de tipo exploratorio combinando técnicas cuantitativas (palabras clave, visibilidad, volumen de búsquedas) para optimizar criterios On-Page; y cualitativas (buyer persona) a través de herramientas digitales como Sistrix, Google Analytics y Google Trends. Este estudio se realizó durante la primera ola de la pandemia del COVID-19 en España, en marzo de 2020, ante una mayor necesidad de mejorar la presencia y visibilidad digital de los e-commerce. Resultados: Este estudio da como resultado que, ante una bajada de visibilidad en los motores de búsqueda con motivo de un cambio de algoritmo de Google relacionado con la semántica, el análisis del big data resulta crucial para tomar decisiones de marketing digital y poder recuperar ese posicionamiento perdido, ganando a su vez visibilidad, que se traduce en más ventas. Limitaciones/implicaciones: Esta investigación se ha llevado a cabo coincidiendo con el confinamiento en España durante el COVID-19. Se propone, por lo tanto, volver a analizar ambos casos de estudio en otros periodos, también teniendo en cuenta la estacionalidad asociada a ambos productos, y de esta forma poder determinar una comparativa más global de los resultados. Sus principales implicaciones se basan en la optimización de una estrategia de posicionamiento en buscadores a partir de una serie de recomendaciones aplicados a dos casos reales de e-commerce Business to Consumer en España. Originalidad/contribución: Se trata de una guía práctica SEO que sirve de referencia para otros profesionales digitales del sector que quieran ponerlo en práctica en sus estrategias digitales.

scholarly journals Medición de impactos y planificación turística: ¿tecnología o política?

2020 ◽  
Vol 4 (1) ◽  
pp. 61-78
Author(s):  
Manuel Angel Santana Turégano ◽  
Nieves Yanira Hernández Fernández
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Palabras Clave ◽  
Toma De Decisiones

En los últimos años se han desarrollado diversos sistemas de indicadores que pretenden medir los impactos económicos, sociales y ambientales del turismo, y se ha generalizado la idea de que la tarea de las organizaciones que gestionan destinos turísticos debería ser la medición y gestión de estos a través de herramientas como los cuadros de mando. En este contexto, el desarrollo de los destinos inteligentes tiende a considerarse como una forma de organizar la planificación del turismo que permitirá a los gestores tomar mejores decisiones y maximizar el balance entre impactos positivos y negativos. Este artículo presenta un planteamiento teórico surgido de un proyecto que desarrolló un sistema de indicadores para la medición de los impactos del turismo en Canarias a través de una herramienta de visualización de datos, cuya utilidad fue validada por los agentes implicados. Los resultados obtenidos en el proyecto sugieren que los beneficios del uso de herramientas Big Data para la toma de decisiones en la planificación turística podrían depender de la estructura de gobernanza, y que es necesario incrustarlas social y políticamente para que los agentes implicados las vean como instrumentos útiles para tomar decisiones y no como meros dispositivos de imposición de intereses. Palabras clave: impactos del turismo; smart destinations; cuadros de mando; planificación estratégica, estudios de management crítico, Canarias;

scholarly journals DATAMART BASADO EN EL MODELO ESTRELLA PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE INDICADORES CLAVE DE DESEMPEÑO COMO SALIDA DEL BIG DATA

2020 ◽  
Vol 24 (102) ◽  
pp. 47-54
Author(s):  
Héctor Zerpa ◽  
Richard García ◽  
Henry Izquierdo
Keyword(s):  
New York ◽  
Information System ◽  
Big Data ◽  
Data Warehouse ◽  
Engineering Management ◽  
Sql Server ◽  
System Management ◽  
Literature Information ◽  
Palabras Clave ◽  
Toma De Decisiones

En un entorno de producción los procesos de toma de decisiones son importantes debido a los impactos que estos generan sobre otros procesos. Para tal fin resulta conveniente acceder a la información almacenada en los grandes almacenes de datos a través de un modelo menos complejo, los Datamarts. Un Datamart permite optimizar el proceso de aprovechamiento de la información, a través del agrupamiento de los factores de interés que inciden sobre un hecho o hechos en particular. Así pues, se realizó una investigación del tipo proyectiva y estableciendo como objetivo general el desarrollo de un Datamart basado en el modelo estrella, orientado hacia los modelos de sistemas productivos agropecuarios. La optimización del proceso de extracción y visualización de los datos almacenados en el Datamart, fue llevada a cabo a través de la implementación de un cubo OLAP. Utilizando herramientas de software como SQL Server Management para el diseño de la base de datos, el entorno de desarrollo integrado Visual Studio para la ejecución y diseño de los procesos de extracción, transformación y carga de los datos, y de Power BI como herramienta de Inteligencia de Negocio para la generación de informes y visualizaciones dinámicas de los indicadores establecidos. Palabras Clave: datamart, data warehouse, base de datos, inteligencia de negocio. Referencias [1].B. Mazon, A. Pan and R. Tinoco. Análisis de Datos Agropecuarios. 1ra. Ed. Ecuador: UTMACH, 2018. [2].A. De Mauro, M. Greco y M. Grimaldi. “Una definición formal de Big Data basada en sus características esenciales. Revisión de la biblioteca”, Library Review, vol. 65 no. 3, pp. 122-135, Abril 2016. [3].P. Muñoz. “Desarrollo de una arquitectura de Big Data para registros mercantiles”. Trabajo de grado, UCV, Caracas, 2016. [4]. Z. Jourdan, R.K. Rainer y T.E. Marshall. 2Business Intelligence: An Analysis of Literature. Information System Management”, IEEE Engineering Management Review, vol. 25, no 2, p. 121-131, Marzo 2008. [5].W.H. Inmon. Building the Data Warehouse. 3ra. ed. New York: Wiley, 2002. [6].C. J. Date. Introducción a los sistemas de bases de datos. 7ma. ed. México: Pearson Educación, 2001. [7]Cubo OLAP. (2020, mayo 10). Wikipedia. [En línea] Disponible en: https://es.wikipedia.org/wiki/Cubo_OLAP. [Último acceso: 13 de marzo de 2020]. [8]B.R. Dario. Data Warehousing: Investigación y sistematización de conceptos. Hefesto: Metodología propia para la construcción de un Datawarehouse. 1ra. ed. Cordoba: Argentina, 2010.

scholarly journals PENSAMIENTO BIOESTADÍSTICO: UNA APROXIMACIÓN DESDE LA COMPLEJIDAD

2021 ◽  
Vol 8 (15) ◽  
pp. 87-94
Author(s):  
Joan Chipia
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Palabras Clave

La investigación tiene por objetivo construir un acercamiento a la concepción del pensamiento bioestadístico, para lo cual se enuncian las principales definiciones sobre pensamiento estadístico, que servirán para la aproximación al pensamiento bioestadístico y posteriormente enlazarlo con las ideas de complejidad. Es oportuno señalar, que el pensamiento estadístico es una forma de integrar las ideas de investigación, por qué y cómo se hacen los estudios, considerando la variabilidad y aleatoriedad de los fenómenos para comprender el contexto del problema. El pensamiento bioestadístico, trata de desentrañar la complejidad de la investigación en las ciencias de la vida, empleando nuevas formas de resolver situaciones para la transformación del proceso investigativo, considerando la necesidad de investigar, pasando del enfoque biologicista a un enfoque que tome en cuenta dimensiones sociales, culturales, económicas, políticas y ecológicas, con la utilización del Big data, para que se construya Tema, Plan, Datos, Análisis y Reflexión (TPDAR) y así generar una espiral de conocimiento continua. Palabras clave: Pensamiento estadístico; Pensamiento Bioestadístico; Complejidad.

scholarly journals Capítulo 5.1. Metodologías Avanzadas de Investigación en Comunicación y Ciencias Sociales, la revolución de los instrumentos y los métodos, Qualtrics, Big Data, Web Data et al

2021 ◽  
pp. 167-188
Author(s):  
Félix Ortega ◽  
Mercedes Muñoz-Saldaña ◽  
Ana Azurmendi
Keyword(s):  
Machine Learning ◽  
Big Data ◽  
Small Data ◽  
Web Data ◽  
Palabras Clave ◽  
El Sistema ◽  
Data Medium

La investigación sobre las prácticas, metodologías e instrumentos de investigación en comunicación en nuestro contexto cultural es un objeto de estudio que presenta un interés cada vez más creciente. Presentamos en este capítulo seis casos de estudio asociados a metodologías e instrumentos avanzados de recopilación de datos estructurados y mediante targets y objetos de análisis definidos para objetos y muestras pequeñas y medianas. Introducimos brevemente estos ejemplos y analizamos las debilidades, amenazas, fortalezas y oportunidades que las nuevas aproximaciones científicas mediante instrumentos avanzados, metodologías de análisis automático, machine learning, algorítmico, big data e inteligencia artificial pueden ofrecer a los investigadores en comunicación y ciencias sociales afines. Los objetivos que presentamos en este capítulo son los siguientes:1. Presentar un análisis de estado de la cuestión de las metodologías e instrumentos utilizados en la investigación en Comunicación en la última década en nuestro país y contexto cultural.2. Presentar nuevas herramientas y metodologías avanzadas e innovadoras de investigación en Comunicación en nuestro contexto cultural y científico. 3. Presentar una reflexión sobre el cambio de «paradigma científico» que la investigación en comunicación debe acometer en los próximos años.4. Introducimos la conceptualización big data, medium data, small data, web-data, mediante breves casos de estudio y su adaptación a la investigación en comunicación.Introducimos a su vez los datos más relevantes relativos a las metodologías e instrumentos de investigación más presentes en la investigación en comunicación disponibles en la base de datos del proyecto Mapcom.es «El sistema de investigación en España sobre prácticas sociales de Comunicación. Mapa de Proyectos, Grupos, Líneas, Objetos de estudio y Métodos», Código de Referencia CSO2013-47933-C4-1P. Palabras Clave: Comunicación, Métodos de investigación, objetos de estudio, instrumentos de investigación, España.

scholarly journals Los museos como mediadores de la memoria en la era digital

2017 ◽  
pp. 22-30
Author(s):  
Pedro Cagigal
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Redes Sociales ◽  
Palabras Clave ◽  
Nuevas Tecnologías

En la era de las cámaras digitales, las redes sociales, el big data y la autorepresentación, ¿dónde queda el rol del museo como custodio de la memoria? En ese artículo se indagará en cómo se intersectan y dialogan el museo y los medios digitales, en tanto administradores y medios de la memoria social. Se abordará los retos que enfrenta el museo al incorporar nuevas tecnologías en el espacio expositivo y como herramientas educativas, enfatizando en procesos colectivos de generación de sentidos. Se revisará tendencias en el museo virtual y sus problemáticas en torno a la apertura de colecciones. Finalmente, se abordarán los retos del museo como mediador en procesos de cocuraduría y coproducción de contenidos con comunidades. Palabras Clave: Museo, tecnologías digitales, museo virtual, cocuraduría, memoria social, contenidos coproducidos, mediación comunitaria.

scholarly journals Comunicación y Big Data en las empresas ecuatorianas

2021 ◽  
Vol 10 (20) ◽  
pp. 7
Author(s):  
Mario Román ◽  
Karina Paola Valarezo Gonzalez
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Organizational Communication ◽  
Probabilistic Sampling ◽  
Current Trends ◽  
Exponential Increase ◽  
Palabras Clave ◽  
Business Opportunities ◽  
New Business ◽  
External Management ◽  
A Company

<h1>Abstract</h1><p>Big Data is a research technique based on the evaluation of large amounts of data collected by a company, which, when crossed, allow obtaining certain parameters that allow improving the internal and external management of a business. In Ecuador there is a rapid adoption of Big Data within the company, taking advantage of its potential to evaluate trends and new business opportunities, attract and retain consumers and improve sales. In the last three years there has been an exponential increase in data collection for analysis. In the case of communication, the marketing and advertising areas have been widely benefited by this technology, by allowing them to implement strategies adapted to the reality of the target audience with the possibility of being quickly evaluated to improve their effectiveness.</p><p>Through a non-probabilistic sampling, a sample of 14 companies was determined, based on the business ranking of Ekos magazine, and through a questionnaire their perceptions of the use of Big Data were collected to identify current trends in the country. It was concluded that, although it is still an incipient technology, it is being rapidly adopted for the development of better business and communication strategies.</p><h1>Palabras clave</h1><p>Big Data, Ecuador, comunicación organizacional, empresa, marketing, publicidad.</p><h1>Keywords</h1><p>Big Data, Ecuador, organizational communication, business, marketing, publicity.</p>

scholarly journals Analítica de la Web y Medios Sociales para la Evaluación de Marketing Digital en PyMEs

2019 ◽  
Vol 2 (4) ◽  
pp. 181-184
Author(s):  
Karla Michell Gutiérrez Chávez ◽  
Norma Candolfi Arballo
Keyword(s):  
Big Data ◽  
Palabras Clave ◽  
Revisión Sistemática ◽  
Medios Sociales

En la última década, el surgimiento de la industria 4.0 ha incrementado el uso de sitios web, plataformas de medios sociales y big data como estrategias digitales de mercadeo por parte de las compañías, con el propósito de obtener información oportuna sobre sus consumidores; por lo anterior, la presente revisión sistemática de la literatura tiene como objetivo principal analizar la aplicación de dichas estrategias en el sector de las pequeñas y medianas empresas (PyMEs). La literatura seleccionada para elaborar la revisión tiene vigencia de los últimos cinco años, en mayor medida artículos de investigación científica de revistas afiliadas a bases de datos distinguidas, publicaciones editoriales y en una pequeña parte, artículos de literatura gris. El proceso de búsqueda se centra en la aplicación de operadores booleanos con combinaciones de las palabras clave. Se eligieron aquellos artículos que cumplieran con los criterios de inclusión y se excluyeron aquellos que diferían demasiado de la línea de investigación seleccionada. 

Find Out About 'Big Data' to Track Outcomes

ASHA Leader ◽  
2013 ◽  
Vol 18 (2) ◽  
pp. 59-59
Keyword(s):  
Big Data

Find Out About 'Big Data' to Track Outcomes

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document