Propuesta de estrategia de comunicación digital para incentivar a la participación en la fanpage ShinAnime en Facebook
Bibliographic record
Abstract
Las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) juegan un papel central en las comunidades fandom, comunidades de fans agrupados en torno a un producto mediático, pues promueven su visibilización, proliferación y sostenimiento en el tiempo y les propician espacios de encuentro desde cualquier lugar y a cualquier hora. Por ello, varias comunidades y organizaciones dedicadas a las actividades de fans han migrado a las redes sociales, buscando fortalecer su comunidad, a través de la participación constante y el anuncio de sus actividades. Por tal razón, el presente trabajo tiene como fin el diseño de una estrategia de comunicación digital que aumente la participación de los usuarios de la fanpage en Facebook ShinAnime, página de la organización ShinAnime, perteneciente al sector cultural en la ciudad de Cali, reconocida por sus ‘Festivales ShinAnime’. En la fanpage ShinAnime se observó una baja participación de los usuarios en relación al gran número de seguidores que tiene, durante el inicio de la investigación ostentaban 29.320 seguidores. A pesar del número de seguidores, los usuarios que interactuaban con la fanpage en un corte de 28 días eran apenas 1.468, en otras palabras ni siquiera el 10% de los seguidores de la página interactuaban con el contenido publicado. Dentro de los principales hallazgos se encontró una considerable falta de organización en el manejo de la fanpage ShinAnime, una carencia de parrilla de contenidos y horarios, que tiene incidencia en la baja participación de los usuarios,al no contemplarse ni proponerse espacios que motiven su participación y un estilo de comunicación mayoritariamente unilateral y centrado en la difusión de información. Estos factores fueron claves para el diseño de la estrategia.
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 | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.005 |
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".