Emociones positivas y marketing social en el Facebook de las ONGDs.
Bibliographic record
Abstract
Existe un gran interés por la comunidad académica en medir las emociones positivas. Bajo este paraguas, surge una importante literatura que empiezan a explorar estas emociones en el entorno del voluntariado de las ONGDs. Estas entidades emplean las redes sociales para comunicarse con la ciudadanía, siendo Facebook una de las más usadas ya que permite establecer una comunicación bidireccional con los usuarios. Desde esta perspectiva, el presente artículo quiere examinar la influencia de las emociones positivas y el marketing social en los mensajes que hablan de voluntariado a partir de la información proporcionada por los mensajes publicados en las 10 ONGDs más populares en Facebook durante el año 2019. Con este propósito se ha utilizado una metodología basada en minería de texto y análisis de contenido desde un enfoque cuantitativo y cualitativo. Para ello se usaron los programas informáticos SPSS V.27 y Nvivo 12 plus. Los resultados muestran que el número de likes está asociado con la aparición de términos sobre emociones positivas en los mensajes que hablan de voluntariado. También hay determinados vocablos con connotaciones positivas que son los más publicados por las organizaciones. Desde el punto de vista del marketing social, destaca el impacto conseguido por los mensajes informativos y el escaso impacto de los mensajes de comportamiento.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".