Análisis de expresiones de búsqueda relacionadas con industrias culturales en un motor de búsqueda.

[ES] En este trabajo se ha desarrollado un análisis sobre un listado de
\nexpresiones de búsqueda relacionas con industrias culturales en un motor de
\nbúsqueda. El objetivo principal de este estudio es encontrar una metodología de
\ntrabajo efectiva sobre conjuntos masivos de datos consistentes en expresiones de
\nbúsqueda o palabras clave extraídas de motores de búsqueda, con independencia de
\nsu temática. Para llevarlo a cabo se partió de un listado de expresiones de búsqueda
\nrelacionas con industrias culturales extraídas de Google mediante el uso de la
\nherramienta Google Keyword Planner. Tras probar diferentes conjuntos de datos y
\nherramientas especializadas en análisis de grafos, finalmente se decidió trabajar con
\nuna muestra aleatoria del 5% de los datos originales y el programa Gephi. A partir de
\nesta muestra se creó una matriz que enfrentaba cada búsqueda de la muestra con el
\nresto de búsquedas y recogía el número de palabras que coincidían en cada caso.
\nAdemás, se eliminó la diagonal de la matriz y los conectores más comunes de las
\nbúsquedas para evitar sesgos y ruido. Con esta matriz y mediante el algoritmo
\nFruchterman Reingold se obtuvo un grafo formado por 1.506 nodos y 28.242 aristas
\nque contenía 27 comunidades, siendo la comunidad más grande y céntrica, la
\ncorrespondiente al conjunto formado por las expresiones contenedoras de la palabra
\nclave “libros”. Dados los resultados, les puede considerar que la metodología final
\npropuesta es efectiva y cabría tenerla en cuenta para poder replicarla en el futuro a
\nuna escala mayor

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