El Journal of Management and Business Education ha publicado el artículo:
INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA PREDECIR LA LEALTAD A LA UNIVERSIDAD
En este artículo aplicamos la inteligencia artificial en la gestión universitaria.
Resumen
Debido a la pérdida de competitividad de las instituciones públicas de educación superior esta investigación analiza la identidad visual, la comunicación, el comportamiento, la cultura corporativa y la imagen como predictores de la lealtad en una institución pública de educación superior. Para el análisis de los datos se hace uso del método de redes bayesianas. Los resultados muestran que la inteligencia artificial tiene capacidad predictiva en la lealtad Finalmente la investigación indica una serie de implicaciones para la supervivencia de estas instituciones.
Palabras clave
inteligencia artificial, redes bayesianas, lealtad, universidad
Cachón Rodríguez, G.; Gómez Martínez, R.; Martínez Navalón, J.G.; &
Prado Román, C. (2019). Inteligencia artificial para predecir la lealtad
a la universidad. Journal of Management and Business Education, 2(1), 17-27
En este blog encontrarás las publicaciones y apariciones en prensa del Prof. Dr. Raúl Gómez Martínez. Pincha aquí para saber más sobre su carrera profesional. Si quieres conocer su actividad académica entra en:
lunes, 6 de mayo de 2019
miércoles, 16 de enero de 2019
Sentimiento de los medios de comunicación españoles en formato digital sobre el Ibex 35
La revista aDResearchde ESIC ha publicado un nuevo artículo del M&BE Research escrito por Raul Gomez Martinez, Jessica Paule Vianez y Mª del Carmen de la Orden de la Cruz donde se observa que predomina el sentimiento negativo cuando los medios de comunicación cubren la información del Ibex. Espero que os parezca interesante.
Sentimiento de los medios de comunicación españoles en formato digital sobre el Ibex 35
En este artículo se analiza en qué medida y sentido los medios de comunicación españoles en soporte digital transmiten sentimiento positivo o negativo en la informa ción que publican sobre la bolsa. Concretamente, se evalúa el tratamiento que dan estos medios a las noticias que publican sobre el comportamiento del índice Ibex 35 con una transmisión de sentimiento positivo o negativo. Para captar y analizar el sentimiento contenido en las noticias, se ha utilizado una muestra de publicaciones con contenidos relativos a la evolución del índice bursátil desde el 11 de septiembre de 2015 hasta el 19 de noviembre de 2018, analizando un total de 1.165 días de publicaciones en 18 medios de comunicación españoles en el medio digital. Para llevar a cabo el objetivo de este trabajo, se han aplicado algoritmos de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) sobre título y resumen de la noticia, con los cuales se ha extraído el sentimiento implícito de las noticias. Los resultados obtenidos muestran que los medios de comunicación españoles en formato digital sobre el Ibex 35 transmiten sentimiento en sus publicaciones, encontrándose diferencias entre los medios especializados y generalistas. Se ha observado, a su vez, cómo los medios que transmiten menos sentimiento, principalmente este es negativo. Este trabajo contribuye en el debate del impacto que el sentimiento generado por los medios de comunicación puede presentar en los mercados de valores.
http://adresearch.esic.edu/files/2019/01/aDR19_03_sentim_med_comunic1.pdf
Sentimiento de los medios de comunicación españoles en formato digital sobre el Ibex 35
En este artículo se analiza en qué medida y sentido los medios de comunicación españoles en soporte digital transmiten sentimiento positivo o negativo en la informa ción que publican sobre la bolsa. Concretamente, se evalúa el tratamiento que dan estos medios a las noticias que publican sobre el comportamiento del índice Ibex 35 con una transmisión de sentimiento positivo o negativo. Para captar y analizar el sentimiento contenido en las noticias, se ha utilizado una muestra de publicaciones con contenidos relativos a la evolución del índice bursátil desde el 11 de septiembre de 2015 hasta el 19 de noviembre de 2018, analizando un total de 1.165 días de publicaciones en 18 medios de comunicación españoles en el medio digital. Para llevar a cabo el objetivo de este trabajo, se han aplicado algoritmos de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) sobre título y resumen de la noticia, con los cuales se ha extraído el sentimiento implícito de las noticias. Los resultados obtenidos muestran que los medios de comunicación españoles en formato digital sobre el Ibex 35 transmiten sentimiento en sus publicaciones, encontrándose diferencias entre los medios especializados y generalistas. Se ha observado, a su vez, cómo los medios que transmiten menos sentimiento, principalmente este es negativo. Este trabajo contribuye en el debate del impacto que el sentimiento generado por los medios de comunicación puede presentar en los mercados de valores.
http://adresearch.esic.edu/files/2019/01/aDR19_03_sentim_med_comunic1.pdf
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