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Diseño de una metodología cibermétrica de cálculo del éxito para la optimización de contenidos web

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Diseño de una metodología cibermétrica de cálculo del éxito para la optimización de contenidos web

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Yeste Moreno, VM. (2021). Diseño de una metodología cibermétrica de cálculo del éxito para la optimización de contenidos web [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/176009

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/176009

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Title: Diseño de una metodología cibermétrica de cálculo del éxito para la optimización de contenidos web
Author: Yeste Moreno, Víctor Manuel
Director(s): Serrano Cobos, Jorge Ignacio Calduch Losa, Maria de los Angeles
UPV Unit: Universitat Politècnica de València. Departamento de Comunicación Audiovisual, Documentación e Historia del Arte - Departament de Comunicació Audiovisual, Documentació i Història de l'Art
Read date / Event date:
2021-09-29
Issued date:
Abstract:
[EN] The object of this study is the design of a cybermetric methodology whose objectives are to measure the success of the content published in an online media and the possible prediction of the selected success ...[+]


[ES] El objetivo de estudio es el diseño de una metodología cibermétrica para medir el éxito de los contenidos publicados en un medio de comunicación online y su posible predicción, de manera que se pueda orientar la ...[+]


[CAT] L'objectiu d'estudi és el disseny d'una metodologia cibermètrica per a mesurar l'èxit dels continguts publicats en un mitjà de comunicació en línia i la seua possible predicció, de manera que es puga orientar ...[+]
Subjects: Periodismo digital , Ciberperiodismo , Cibermetría , Altmetría , Analítica web , Analítica en Twitter , Análisis de tendencias , Predicción de tendencias , Publicidad web , Google Analytics , Google AdSense , Optimización de contenidos digitales , Aprendizaje automático , Digital journalism , Cyberjournalism , Cybermetrics , Altmetrics , Web analytics , Twitter analytics , Trend analysis , Trend prediction , Web advertising , Digital content optimization , Machine learning
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DOI: 10.4995/Thesis/10251/176009
Publisher:
Universitat Politècnica de València
Type: Tesis doctoral

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