Análisis del uso de analítica de datos como recurso creativo en campañas de publicidad digital.
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.
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 | 0.008 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.018 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".