Social Media Live Streaming y su impacto en los medios de comunicación: experiencias editoriales en América Latina
Bibliographic record
Abstract
Pese a que el video en directo en formato digital existe desde hace más de una década, este solo encontró su maduración cuando se integró a las redes sociales a partir de 2015, tecnología conocida como Social Media Live Streaming (SMLS). El periodismo, con especial énfasis en los cibermedios, ha aprovechado esta innovación para buscar nuevas fórmulas que permitan tanto interactuar como fidelizar a sus audiencias. El presente artículo caracteriza los canales SMLS en medios de comunicación de América Latina, buscando comprender su rol con relación de las tendencias del periodismo digital. Adicionalmente, este trabajo presenta un acercamiento al empleo de esta tecnología en diversos medios en español incluyendo un análisis de caso sobre el uso del live streaming (Periscope y Facebook Live) de NTN24 Venezuela durante las Elecciones Regionales de 2017. Los resultados permiten concluir que los editores de diversos medios de comunicación latinoamericanos ya cuentan con amplia experiencia en emisiones SMLS, incluyendo algunos casos de éxito destacados a nivel mundial por las propias redes sociales. Finalmente, se detallan los motivos que hacen compleja la posibilidad de realizar un análisis comparativo que permita comprender con suficiente claridad qué canal Social Media Live Streaming puede ofrecer mejores resultados a sus editores de contenido.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".