Social Business Intelligence

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torit

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2

“Cuando eres capaz de ver lo sutil, es fácil ganar”

Sun Tzu

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3

“Active Listening: more than just paying attention” Kathryn Robertson

¿Qué es la Escucha Activa?

http://www.youtube.com/watch?v=M6lJWIh1iNQ

Mi Reputación

Mi actividad

Mi Entorno

Mi Inspiración

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4

¿Qué es Social Business Intelligence?

http

://hd

wal

l.co/

face

book

-wal

lpap

er-d

igg/

DATOS -> INFORMACIÓN -> CONOCIMIENTO -> INTELIGENCIA

Herramientas ymétodos

Interpretaciónhumana

Aplicaciónestratégica

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as

5

¿Cómo lo hacemos en Autoritas?

consulting, s.a.au

torit

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6

TOMA DE DECISIONES

ESTRATEGIA

RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN

FILTRADO, LIMPIEZAY ELIMINACIÓN DE RUIDO

EXTRACCIÓN DECONOCIMIENTO

InteligenciaSocial

Negocio

Ciclo de la Inteligencia Social de Negocio

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as

7CRISP-DM

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8

TOMA DE DECISIONES

ESTRATEGIA




InteligenciaSocial

Negocio

Piensa, piensa, piensa......pues el pensamiento

precede a la acción

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as

9

Mi Entorno

¿Qué esperas de Internet / Redes Sociales para tus

objetivos de negocio?

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10

Mi Entorno

¿Dónde está tu ROI?

consulting, s.a.au

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as

11

Atrapar al malo

Investigación policial

¡Estos lo tienen muy claro!

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12

Predecir la demanda

Empresa turística

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13

Medir la reputación en el cálculo de riesgos

Compañías aseguradoras

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as

14

Internet como fuente de información

Agencias de estudios de mercado

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as

15

Organismos gubernamentales

Gobiernoabierto

Participación

Colaboración Transparencia

Escu

cha A

ctiva

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16

Atención al cliente

Compañías telefónicas

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17

Generación de contenidos

Medición de audiencias

Medios de comunicación

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18

¿Y el tuyo?Piensa, piensa, piensa...

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19

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20

Por ejemplo, el entorno de Coca Cola...

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21

TOMA DE DECISIONES

ESTRATEGIA




InteligenciaSocial

Negocio

“La verdad está ahí fuera”Expediente X

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22

ORDENLA SOLUCIÓN

ES EL BIG DATA

¡Todo el mundo lo dice!

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23

ORDEN

consulting, s.a.au

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24

OBJETIVO: Recuperar todo lo que hay que recuperar y sin recuperar nada que no

se deba recuperar

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25

Orígenes de información (canales)

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26

Mapeo concepto-búsqueda

Conceptos de inteligencia

Claves de búsqueda por

canal

1 N

Marcas

Personas

Productos

Campañas

Competencia

Referentes

CríticosTemas

Países

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27

Mapeo concepto-búsqueda

Conceptos de inteligencia

Claves de búsqueda por

canal

1 N

Un ejemplo real: televisión española

5 denominaciones10 personajes10 programas10 campañas

6.856 claves de búsqueda

8 canales

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28

API vs. Crawler

‣API restringe el acceso a los datos: Facilitan sólo una muestra de la información existente y accesible a través de buscador‣API restringe la cantidad de peticiones realizables‣Crawler requiere infraestructura y solución a problemas IR (periodicidad, fechas, idiomas, almacenamiento...)‣Crawler puede generar problemas legales

API gratuita vs. pago

‣Restricción de resultados: las APIs gratuítas restringen en exceso los resultados frente a la interfaz del buscador‣Limitaciones de licencia de las APIs gratuítas, no permitiendo por ejemplo la reordenación, mezclado y almacenamiento de datos

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29

Arquitectura general de un buscador

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30


Volumen- 50K medios- 2.5M blogs- 40K foros- 22K webs

consulting, s.a.au

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31


Volumen- 50K medios- 2.5M blogs- 40K foros- 22K webs

Velocidad- PeriodicidadVariedad- Fecha publicación- Contenido útil- Idioma...Valor- Etiquetado- Dim. geográfico- Personajes públicos...

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ORDEN

Si la fecha va en la url es fácil saberla

Eso es relativo, esta URL es de Julio o de

Enero:http://xxx/07/01/2010/

crawler-403-forbidden.html

Ejemplo de Variedad

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33

TOMA DE DECISIONES

ESTRATEGIA




InteligenciaSocial

Negocio

información = datos - ruido

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34

¿Por qué hay ruido?

Los usuarios mienten, plagian o no dicen demasiadas cosas útiles...

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35

¿Y si no mienten, copian ni dicen poco?

encontrabilidad relevancia

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36

Sección de anuncios sin

relevancia para el contenido

Sección de última hora que

distorsiona la semántica de la

página

Contenido útil

Recuperar contenido útil

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37

Inglésestoy sin internet ¬¨¬¨ fuuuuck!!!

Finlandés... euskocaja, como euskolabel, euskotren, euskomueble... XDDD

PortuguésFlowah Powah!

AlemánVierrrrrrrrrrrrnes, egunon!!

Modelos del lenguaje vs. n-Gramms vs. Machine Learning

Filtrar por idioma

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38

Geografía de origen vs. geografía de contenido vs. geografía de perfil

Filtrar por geografía

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torit

as

39

resultados

elimina url prescindibles

filtra palabras

marca url’s como SpamElimina url’s

Quita de la ‘vista’ los antitesauros

filtra #hastags

filtra influenciadores

filtra localizaciones

“Limpia, fija y da explendor”Lema de la RAE80

% d

el

trab

ajo

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40

El mito del todo gratis

producciónProductividad = ----------------------- horas x persona

Coste = persona x horas x precio_hora + precio_herramienta

[1]

[2]

Satisfacción = Percepción - Expectativas[3]

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41

Creo que he resuelto el:

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torit

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42

Evaluación de la Recuperación de Información...

...en la ciencia

- ¿Quieres que todo lo que recuperes sea bueno? -> Precisión

- ¿No quieres dejar de recuperar nada? -> Alcance

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43

7.000 recuperados 54 incorrectos 99.23% precisión

3.000 recuperados50 no recuperados

98.36% alcance

Evaluación de la Recuperación de Información...

...en la vida real

¡¡Estamos perdiendo

credibilidad!!

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44

Ejemplo

BÚSQUEDAS: Mallorca, Menorca, Ibiza, Formentera, Baleares, ...

MÉTODO: 1.200 tuis aleatorios / 3 anotadores

30%

70%

EtiquetadosNo Etiquetados

0

25

50

75

100

Perfil Detector Combinado

94%

82%85%79%

87%85%

66%57%59%

% AciertosPrecisiónAlcance

Proyecto de turismo con 4.575.096 tuits

1.372.528

3.202.567

1.8

89

.51

4

1.8

25

.46

3

2.1

13

.69

4

672.539 recuperados erróneamente204.419 válidos no recuperados1.372.528 que no se sabe

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45

ORDEN





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464

TOMA DE DECISIONES

ESTRATEGIA




InteligenciaSocial

NegocioOrdenar la información...

...para analizarla, cruzarla y sacarle valor

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47

Las dimensiones del orden...

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48

...para responder preguntas...

...y saber qué nuevas preguntas plantear

consulting, s.a.au

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49

E.g. ¿De QUÉ se está hablando?

VolumenVelocidadVariedadValor

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50

¿Cuándo? -> E.g. Gestión de crisis

¿Cuándo suceden las cosas?


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¿Cuándo? -> E.g. Gestión de crisis

¿Cuándo suceden las cosas?

¡En tiem

po rea

l!

Y reco

rdad e

l asunt

o de la

s fecha

s...


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52

¿DÓNDE/DE DÓNDE se está hablando?


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53

¿DÓNDE/DE DÓNDE se está hablando?

¡¡Aprox. el

2% georefe

rencia

sus con

tenidos

!!


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54

ORDEN¿Cómo? -> No sólo sentiment analysis

La polaridad es sólo una dimensión, la emocional, la de valores, DAFO... todas ellas responden a la cuestión ¿cómo?


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torit

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55

ORDEN

Un ejemplo: “La prima de riesgo en España está a 235”¿Positivo, negativo, neutro o none?

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56

ORDEN


Mi pregunta: ¿Para quién?- ¿Para el presidente del país?- ¿Para el líder de la oposición?- ¿Para el director del Banco de España?- ¿Para el inversor extranjero?- ¿Para el capitalista nacional?- ¿Para el que tiene una hipoteca?

consulting, s.a.au

torit

as

57

ORDEN


Mi pregunta: ¿Para quién?- ¿Para el presidente del país?- ¿Para el líder de la oposición?- ¿Para el director del Banco de España?- ¿Para el inversor extranjero?- ¿Para el capitalista nacional?- ¿Para el que tiene una hipoteca?

¡¡Subjet

ividad

en em

isor y

receptor!

!

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58

ORDEN¿Quién? -> Análisis de Red Social

Si quiero transmitir con éxito un mensaje, ¿quién me puede ayudar?

Si hay un conflicto,¿a quién tengo que vigilar?


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as

59

ORDEN¿Por qué? -> Author Profiling

EMOTIONAL PROFILE

GENDERAGE GROUP

NATIVE LANGUAGE

... ¡y mucho mucho más!


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torit

as

60

ORDEN¿Por qué? -> Author Profiling

EMOTIONAL PROFILE

GENDERAGE GROUP

NATIVE LANGUAGE

... ¡y mucho mucho más!

Lo vere

mos en Te

xt Minin

g II


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61

El Big Data es la solución, el problema...y la oportunidad

80~120 tuits/segundo

=4.800~7.200tuits/minuto

=288.000~432.000 tuits/hora

=6.912.000~10.368.000 tuits/día

‣Recuperar y almacenar‣Evolución‣Palabras y temas‣Etiquetado‣Hashtags‣Personas‣Localizaciones‣Marcas‣Tono, emoción‣Usuario, relaciones‣Influencia‣Sexo y edad‣Perfil autor‣...

http

://ow

.ly/C

kzH

c

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62

Precisión vs. coste computacional

0

375000

750000

1125000

1500000

Approach 1 Approach 4 Approach 7 Approach 10 Approach 13 Approach 16 Approach 19

10.2

6 m

inut

es28

.83

min

utes

38.3

1 m

inut

es54

.03

min

utes

1.04

hou

rs1.

09 h

ours

2.66

hou

rs3.

25 h

ours

4.66

hou

rs4.

86 h

ours

5.08

hou

rs5.

13 h

ours

6.37

hou

rs6.

56 h

ours

6.82

hou

rs17

.88

hour

s4.

44 d

ays

5.19

day

s6.

68 d

ays

9.90

day

s11

.78

days

0

10

20

30

40

Approach 1 Approach 4 Approach 7 Approach 10 Approach 13 Approach 16 Approach 19

29.06

34.72

39.86

24.20

28.34 27.98

35.06

25.1427.03

38.58

31.25 32.34

7.87

24.6522.87

27.03

32.22

24.67

33.04

15.40

19.82

%

IDENTIFICACIÓN DE EDAD Y GENERO EN ~240K AUTORES

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torit

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63

ORDEN





TOMA DE DECISIONES

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64

OPORTUNIDADES

BIG DATA - SBI

Aprendizaje Automático: Para

inferir nuevos modelos a partir de los datos

existentes, para dotar de inteligencia a nuestras

aplicaciones

Recuperación de Información: Para

acceder a las enormes cantidades de

información disponibles en Internet

Data Mining: Para identificar patrones válidos, novedosos,

potencialmente útiles y deseablemente

comprensibles a partir de los datos

Natural Language Processing: Porque el contenido textual de la Web está escrito en el

lenguaje humano

Data Visualization

Collective Intelligence

System Architecture

User eXperience

Social Investigation

Social Network Analysis

SOMOS UN EQUIPO

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