La integridad de datos aplicada al social media analytics es importante, especialmente si las decisiones críticas de negocio se basan en información procedente del exterior. La obtención de datos precisos para el análisis de medios sociales requiere entender el concepto de calidad de datos de forma extensiva, no centrándose sólo en los atributos del dato en sí mismo, sino yendo más allá y buscando la coherencia, la contextualización y la minimización o ausencia de interferencias. Trabajar por una recogida de información así planteada es hacerlo en las condiciones adecuadas de integridad de datos.
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Integridad de datos en la práctica de social media analytics
Independientemente de la herramienta que se esté utilizando, existen algunas mejores prácticas cuya aplicación eleva instantáneamente los niveles de integridad de datos en los procesos de análisis. Se trata de las siguientes:
1. Selección de plataforma social media: hay que tener claras las prioridades y objetivos de negocio antes de escoger la plataforma de medios de comunicación social adecuada para la captura de datos. En este proceso hay que:
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Seleccionar las redes sociales en cantidad adecuada para no perder información relevante por falta de medios a tomar en consideración. No centrarse en Facebook y Twitter solamente, ya que puede que LinkedIn, YouTube o Pinterest contengan información de interés estratégico.
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Prescindir de aquéllas cuyo análisis no genere valor, puesto que, además de suponer un gasto injustificado en recursos, introducirán ruido en los datos con su irrelevancia. Por ejemplo, si el proyecto tiene que estar basado en España no es necesario agregar "Weibo Sina" (red social china) al grupo de fuentes de medios sociales.
2. Selección de palabras clave de búsqueda: después de haber seleccionado las plataformas de medios sociales adecuadas para el proyecto, se pueden determinar las keywords a través de las que se recogerán los datos. Para ello es preciso:
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Investigar el modo de recoger datos en cada red social: al igual que Twitter se permite recoger datos a través de "hashtags", cada social media tiene su propia forma de exponer la información y hay que conocerla.
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Escoger las palabras que mejor reflejen lo que se desea conocer, siendo especialmente cuidadoso en su selección cuando se trate de oraciones en vez de términos individuales. Por lo general, es preferible evitar el uso de conjunciones, aunque de usar alguna, la más indicada sería "y".
3. Selección de idioma y país: las redes sociales son de naturaleza global y por eso es importante filtrar (o incluir) el lenguaje a aplicar y el país donde efectuar las búsquedas sobre la base del proyecto que se está trabajando.
Garantizar la integridad de datos desde su recogida en las redes sociales es la mejor contribución a la posterior calidad de la información y el conocimiento que, a través de la práctica del social media analytics se genere. Esta integridad se reflejará en la consistencia del reporting y marcará la diferencia en la toma de acción.
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