Análisis del uso de analítica de datos como recurso creativo en campañas de publicidad digital.
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Este proyecto se realizó con base al contexto social/laboral en el ámbito publicitario. Fue influenciado por los grandes cambios que ha tenido internet, elemento que se ha convertido en el centro del mundo, pues esto genera cambios e influencia en tendencias y nuevas tecnologías que han transformado la manera en que la sociedad ejecuta diferentes actividades, una de ellas la planificación estratégica publicitaria siendo este un proceso que una compañía atraviesa para crear e implementar estrategias de publicidad efectivas. El objetivo de esta investigación fue analizar campañas de publicidad digital en donde el tema de análisis de datos fuera indispensable para la ideación del proceso creativo de la campaña. El estudio estuvo delimitado a 4 campañas publicitarias de grandes empresas a nivel nacional e internacional como lo son Budweiser, Manitoba, Coca Cola y GSK, quienes emplean el análisis de datos como una guía estratégica para sus propuestas publicitarias entendiendo que, mediante herramientas como la investigación digital y sus técnicas se puede obtener información eficaz acerca de sus consumidores.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 it