https://doi.org/10.37815/rte.v33n2.839

Artículos originales

Plataforma
para Análisis de Mercado a través de Datos de Redes Sociales

Platform for Market Analysis through Social Network Data

Ángel Patricio Fajardo
Cárdenas1 https://orcid.org/0000-0002-7292-6983, Néstor Ariel Bravo Chuqui2 https://orcid.org/0000-0002-7217-9455, Andrés Vinicio Auquilla
Sangolqui3 https://orcid.org/0000-0002-3754-041X, Paúl Fernando Vanegas Peña4  https://orcid.org/0000-0002-3805-4130

1 Facultad de Ingeniería, Universidad
de Cuenca, Cuenca,
Ecuador

[email-masked]

2 Facultad de Ingeniería,
Universidad de Cuenca, Cuenca,
Ecuador

[email-masked]

3 Facultad de
Ingeniería, Departamento de Ciencias de la Computación, Universidad de Cuenca,
Cuenca, Ecuador

[email-masked]

4 Facultad de
Ciencias Químicas, Departamento de Espacio y Población, Universidad de Cuenca,
Cuenca, Ecuador

[email-masked]

Enviado:         2021/07/11

Aceptado:       2021/09/28

Publicado:      2021/11/30

Resumen

En la actualidad, en especial en tiempos de
pandemia, el comercio electrónico se convierte en la manera predominante de
comercializar productos y servicios en el mundo. Un estudio realizado por la
Cámara Ecuatoriana de Comercio Electrónico, en el año 2020, demuestra que las
compras y ventas a través de canales digitales se han incrementado al menos 15
veces desde el inicio de la pandemia. Por lo tanto, para realizar estudios de
mercado las empresas deben buscar nuevas formas de extraer información para
luego desarrollar un análisis de la misma y así obtener una ventaja
competitiva. La extracción de datos es un proceso complejo y poco escalable, de
manera que, esta investigación presenta una metodología para la extracción de
información de un sector industrial determinado. La metodología consiste en dos
pasos fundamentales, primero se realiza un ranking de las principales fuentes
de información disponibles y más utilizadas en un determinado sector de la
industria, se consideran varias características y opinión de expertos. Segundo,
se propone una plataforma, la cual integra las fuentes de información mejor
rankeadas y realiza la extracción de datos. Finalmente, estos datos se
presentan en un Dashboard con la disponibilidad de poder descargar y hacer uso
en estudios posteriores. Se concluye que las 4 plataformas que mayor beneficio
ofrecen para esta investigación son: Google Trends, Facebook, YouTube y
Twitter. También existen fuentes de información que al aplicar el análisis
propuesto tienen una calificación alta, sin embargo, la extracción de los datos
es difícil debido a sus políticas de seguridad.

Palabras clave: API, Dashboard, Comercio
Electrónico, Metodología de extracción de datos, MiPymes.

Abstract

Nowadays, and more with the pandemic, e-commerce is
becoming the predominant way of marketing products and services in the world. A
study conducted by the Ecuadorian Chamber of Electronic Commerce in 2020 shows
that purchases and sales through digital channels has increased at least 15
times since the beginning of the pandemic. Therefore, to conduct market
research companies must seek new ways to extract information and then then
carry out its analysis and thus obtain competitive advantage. Data extraction
is a complex and not very scalable process; therefore, this research presents a
methodology for the extraction of information from a given industrial sector.
The methodology consists of two fundamental steps, first, a ranking of the main
sources of information available and most used in the country in a given
industry sector is made, several characteristics and expert opinion are
considered. Second, a platform is proposed that integrates the best ranked information
sources and performs data extraction. Finally, these data are presented in a
Dashboard with the availability to be downloaded and used in subsequent studies
It is concluded that the 4 platforms that offer the greatest benefit for this
research are: Google Trends, Facebook, YouTube and Twitter. There are also
sources of information that have a high rating when applying the proposed
analysis, however, data extraction is difficult due to their security policies.

Keywords: API, Dashboard, Data Extraction Methodology, E-Commerce, SMEs.

Introducción

Hoy en día, el estudio de
mercado es una herramienta de vital importancia antes de comenzar un proyecto
de estrategia comercial de cualquier empresa. Además, contribuye en la
evaluación de la rentabilidad del proyecto y
aumenta la probabilidad de éxito, permite conocer mejor a los potenciales
clientes, a la competencia, también puede ayudar a detectar nichos de mercado y
obtener así una ventaja competitiva en las empresas (Barrientos Felipa, 2017).
En la actualidad, y debido a la pandemia, las ventas y compras se han
trasladado mayormente a la modalidad online mediante internet. En Ecuador,
2020, el comercio electrónico alcanza un volumen de negocio de $ 2.300
millones; un crecimiento de $ 700 millones (43,75%) respecto a 2019; esto según
informe de la Cámara Ecuatoriana de Comercio Electrónico.  Según (Barrientos Felipa, 2017), el internet
se ha convertido en un insumo intangible de toda estrategia comercial para
llegar al cliente; es, a su vez, un medio que puede ser utilizado tanto por
grandes y pequeñas empresas.

Estudios como el de la Cámara
de Comercio Electrónico del Ecuador 2019-2020 muestran que, a raíz de la
pandemia, las compras por canales digitales aumentaron al menos en 15 veces en
el país desde el inicio del distanciamiento social.  Según esta misma investigación, la pandemia
ha impulsado a ese 34% de usuarios que usaban las plataformas digitales como
medio de compra secundario (Ecommerceday, 2017) a usar constantemente; así
también los usuarios que las usaban esporádicamente o nunca ahora son usuarios
de este medio para evitar salir de casa. La COVID-19 ha generado un futuro
incierto en varias industrias, pero en el caso del comercio electrónico, las ha
impulsado grandemente (E-commerce, 2020).

El comportamiento del mercado
ha cambiado en los últimos años, ahora debido a la pandemia las empresas
mayormente realizan sus ventas mediante plataformas digitales como redes
sociales y páginas de E-Commerce permitiendo así a los clientes tener un medio
para expresar su opiniones positivas o negativas sobre un producto. Por este
motivo, la industria ha reconocido la importancia de las redes sociales y el
contenido generado por el usuario para poder realizar análisis como estudios de
mercado (Tripathi & S, 2015). Entonces es necesario implementar nuevos
métodos para la recolección de información de las diferentes plataformas de
manera efectiva. Esta recolección o adquisición de grandes cantidades de
información digital se puede realizar de diferentes maneras, por ejemplo, Web
Scrapping, Web Crawler, pero principalmente se utiliza el método de las API
(Applications Program Interface) de cada plataforma (Perriam et al., 2020). Para
iniciar con el empleo de este método es necesario realizar un análisis de las
limitaciones de cada API, debido a que muchas plataformas están continuamente
cambiando sus políticas de seguridad de acceso a los datos. En algunos casos,
estos cambios de políticas son más restrictivas por lo que -en este trabajo- se
propone una metodología que permita evaluar y rankear las plataformas
disponibles considerando varias características con el fin de elegir la
plataforma más adecuada para la extracción de datos, y además permitir que este
proceso sea escalable.

Las API permiten a terceros
la capacidad de consultar y obtener acceso a porciones de información a partir
de los datos de usuarios creados al usar y experimentar plataformas digitales.
Cada API especifica las reglas mediante las cuales el software se comunica
entre sí, articulando qué elementos se pueden consultar, con qué frecuencia y
cómo aparecen los resultados (Acker & Kreisberg, 2020). Los desarrolladores
e investigadores pueden acceder a las API mediante scripts para recuperar,
almacenar y manipular rastros digitales dejados por los usuarios para su
respectivo análisis. Parte del atractivo de la investigación basada en las API
es que la recopilación, organización, limpieza, preservación, y análisis de los
datos se pueden automatizar, logrando que las API sean una herramienta de
investigación altamente eficiente (Lomborg & Bechmann, 2014).

Investigaciones como las de
(Aakash & Aggarwal, 2020; Amarouche et al., 2015; Nguyen et al., 2019)
presentan algunos estudios relacionados a plataformas digitales y que son de
utilidad para el análisis de mercado, es el caso de la detección de Hot Topics
y Análisis de sentimientos. Para alimentar los modelos se realiza una extracción
de datos a través de las API de las diferentes plataformas; sin embargo, estos
estudios no se enfocan en la extracción de datos, sino en otros tipos de
análisis. Otras investigaciones como (Kim et al., 2016) realizan una extracción
de datos de redes sociales para encontrar el conocimiento del mercado
comparando las opiniones de los consumidores con el desempeño de ventas de una
empresa, donde se demuestra que los datos de las redes sociales contienen
conocimiento valioso para obtener una ventaja competitiva. Por último, un
estudio presentado en (Xue et al., 2018) utiliza datos extraídos de YouTube
para encontrar posibles competidores de IBM y así obtener una ventaja
competitiva. Todos estos estudios presentados tienen en común que la extracción
de datos es mediante las API y como resultado final, se obtiene conocimiento
para hacer un estudio de mercado. No obstante, la extracción de datos se maneja
de una manera secundaria y no se cuenta con una metodología o proceso para
priorizar las distintas fuentes de información, de forma que ayuden a tomar
decisiones más informadas.

A base de lo mencionado, este
artículo tiene dos objetivos, i) proponer una metodología para obtener datos de
plataformas digitales que sean de utilidad para un estudio de mercado de un
sector determinado que analice qué fuentes de información son relevantes y
especifique parámetros que ayuden a crear un ranking de fuentes de información;
y, ii) crear una plataforma en la cual las empresas puedan extraer fácilmente
información como comentarios, publicaciones, entre otros, de las fuentes de
datos que se han determinado en la primera fase. El resto del artículo está
organizado de la siguiente manera: en la sección 2 se describe la metodología
propuesta para la creación de un ranking de las fuentes de información y la
extracción de la información, además de un caso de estudio en el sector textil,
y, por último, en esta sección también se explica detalladamente los pasos para
la implementación del prototipo realizado. Finalmente, la sección 3 sintetiza
las principales conclusiones y trabajos futuros.

Metodología

Para la implementación de una
plataforma digital de extracción de datos de un sector definido se realizó dos pasos:
i) selección y generación de un ranking de fuentes de información para el
sector determinado y, ii) extracción de datos a las fuentes de información
mejor rankeadas. En la Figura 1 se esboza la metodología propuesta, la cual se divide en dos partes:
Ranking de fuentes de información y Extracción de datos. A continuación, se
explica cada parte de la metodología con su respectivo proceso.

Figura 1

Metodología utilizada para la extracción de
información

En el análisis y selección de
fuentes de información se eligió el sector a estudiar. Posteriormente, se efectuó
una selección de fuentes de información utilizando:  i) investigaciones relacionadas y ii)
análisis estadísticos digitales de empresas que presentan estudios como:
plataformas más visitadas en el país, medios digitales mayormente utilizados en
un sector, páginas propias de empresas más visitadas, etc. Luego de esta
primera selección se realizó una clasificación de fuentes de información en
redes sociales, sitios Web de comercio electrónico y otras fuentes adicionales.
Posteriormente, se desarrolló el análisis con mayor profundidad sobre cada
fuente de información considerando los siguientes parámetros: i) si tuvo disponibilidad
de una API; ii) el impacto/uso en el sector analizado; iii) caso de uso de
análisis de mercado; y iv) la cantidad de información disponible de las
empresas involucradas en el proyecto. Por último, se generó un score
(calificación) final para cada plataforma donde cada parámetro considerado tuvo
un peso de acuerdo a la importancia en este estudio para finalmente obtener la
tabla con un ranking de las fuentes de información seleccionadas.

El segundo paso fue la
extracción de datos de las fuentes de información seleccionadas siguiendo los
siguientes pasos: i) se realizó la obtención de las claves de desarrollador o
token de acceso de cada API a utilizar; ii) luego se implementó un programa utilizando
las claves y se procedió a la obtención de los datos; y por último iii) se
derivó a integrar todos los datos extraídos en una plataforma.

Caso de estudio

La aplicación de la
metodología para la extracción de información se realiza con dos empresas
MiPymes del sector textil pertenecientes al proyecto “Incorporating
sustainability concepts to management models of textile Micro, Small and Medium
Enterprises (SUMA)”. Según Karen Lucero en la Revista Gestión menciona que el
sector textil es muy importante para el país debido a que representa 5,9% del
sector industrial y aporta cerca de un punto porcentual al PIB (0,8%), pero
debido a la pandemia este sector disminuyó sus ventas al menos un 36% en 2020
(Karen Lucero, 2021), motivo por el cual se selecciona este sector para
analizar en este caso de estudio.

Análisis y Selección de Fuentes de Información.

Primero, se seleccionan las
principales fuentes de información de acuerdo a investigaciones y/o análisis
estadísticos para este sector dentro del contexto ecuatoriano. Participan
estudios realizados por Similar Web, SemRush, Kepios y también la Cámara
Ecuatoriana de Comercio Electrónico. Como resultado de este análisis se obtiene
que las redes sociales más visitadas en Ecuador son Facebook, Instagram,
Twitter y YouTube; los sitios web E-Commerce más visitadas en Ecuador son
Mercado Libre y OLX, y se determina que el buscador preferido es Google.

Segundo, se toma en cuenta
cuatro investigaciones en distintas provincias de Ecuador, y una investigación
de Bogotá-Colombia, donde en cada uno se muestra la importancia de cada
plataforma digital para el sector textil en el análisis de mercado.

·       El primer estudio considerado se presenta en (Díaz,
2018), donde se realiza un análisis para determinar qué tanto utilizan las
redes sociales las microempresas del sector textil. En este estudio se realizan
entrevistas a 29 microempresas del sector textil en la ciudad de Quito, donde
se determina que las fuentes de información más usadas por las microempresas
son: Facebook, Google, Twitter, YouTube e Instagram, en ese orden. Por su parte
en (Árcos;Valverde, 2016) se realiza una investigación para analizar la
incidencia del uso de redes sociales aplicado en el sector textil en la ciudad
de Guayaquil en 2016. En este estudio se realizan entrevistas a 385 clientes
del sector textil, donde se dispone que las fuentes de información más usadas
por los clientes son Facebook y Twitter.

·       El segundo estudio considerado se presenta en (Muñoz
Bustos, 2019), donde se realiza una investigación de una empresa del sector
textil de la provincia de Tungurahua, la cual ofrece ropa interior masculina y
femenina. Para este estudio los autores realizan una encuesta a 168 personas de
diferentes ciudades como son Quito y Guayaquil, donde el objetivo principal es
determinar los medios eficaces para realizar publicidad y encontrar posibles
clientes. Después de implementar las encuestas y tabular los resultados se encuentra
que las principales fuentes de información para los clientes son las redes
sociales Facebook, YouTube, Instagram y Twitter, en ese orden. Además, se
destaca que el medio preferido por las personas para comunicarse es Facebook.

El tercer
estudio considerado se presenta en (Avila, 2019), aquí se realiza un
estudio sobre la comercialización de productos haciendo uso del comercio
electrónico y su incidencia en las Pymes del sector textil de Atuntaqui
provincia de Imbabura. Para este estudio se toma una muestra de 163
pequeñas y medianas empresas de la ciudad, a las cuales se le implementa una
encuesta sobre la utilización de herramientas de comercio electrónico. En
este estudio se concluye que las Pymes que tienen presencia en redes
sociales consideran que sus productos son vendidos en un nivel bajo
alcanzando un 55,3% y en nivel medio en
42,16% por lo que consideran que las redes sociales son de gran utilidad
para las empresas. Además, efectúa una prueba de chi-cuadrado y se
determina que existe una relación entre las ventas de redes sociales y un
nivel bajo de interactividad (nivel I, etapa II del modelo eMICA -Extended
Model of Internet Commerce Adoption-), por lo tanto, al implementar estas
plataformas las ventas aumentaron. Del mismo modo se realizan con la
página de E-Commerce y determinan que las Pymes que tienen implementado
página de E-Commerce generan más ventas y por lo tanto están dispuestas a
seguir invirtiendo en esta tecnología. Por último, este estudio menciona la
importancia de las redes sociales, pero no dice cuáles son las más
importantes, lo mismo sucede con el E-Commerce.

El cuarto
estudio se presenta en (Neira, 2017), donde se realiza un análisis de la
confianza e intención de compra en consumidores a través de redes sociales
y comercio electrónico en el sector textil en Bogotá - Colombia. Se
desarrolla una encuesta a 384 personas, donde el 32,6% de los encuestados
usan con más frecuencia Instagram, 30,2% Facebook, 27,1% YouTube y 7,8%
Twitter.

Y el último estudio considerado se presenta en
(Yánes, 2017), donde se presenta una estrategia de marketing digital para
la empresa textil Andelas Cía. Ltda.
de la provincia del Tungurahua.
En este estudio se toma una muestra de 137 clientes potenciales
conformado por distribuidores y confeccionistas al por mayor y menor, a
los cuales se aplica una encuesta la que tiene como objetivo conocer
hábitos, comportamientos, gustos y preferencias dentro del entorno
digital. Como resultados respecto a la importancia y el uso que le dan a
las redes sociales son: Facebook con una calificación de 32,8, YouTube con
27, y Twitter con el 14,6 sobre 35.

Tercero, se realiza un
análisis de las API de cada fuente de información seleccionados considerando:
i) la información disponible que se puede extraer de cada fuente y la
personalización de la información obtenida, ii) las restricciones/limitaciones
de la API ofrecida por la empresa, iii) las características adicionales de la
API, por ejemplo, es necesario el uso del token de desarrollador y cuál es el
proceso para obtenerlo.

Cuarto y última
característica considerada es la información disponible de las empresas
involucradas en las diferentes plataformas, donde se realiza una investigación
de la cantidad de información disponible de cada empresa en las fuentes de
información seleccionadas, se toma en cuenta si la empresa posee o no una
cuenta en las distintas redes sociales y sí tiene presencia o no en páginas de
comercio electrónico o buscadores como Google.

Con todas estas características mencionadas se
procede a calcular un score (calificación a una fuente de información) final para
realizar el ranking. Cabe mencionar que para el caso de Google se logra
identificar una herramienta llamada Google Trends, la cual muestra las búsquedas
más frecuentes que se han realizado, y al contar con una API que se puede
integrar fácilmente a cualquier plataforma, se la considera en este estudio. Se
detectan plataformas en las cuales su API no proporciona información de
utilidad, es el caso de OLX.  El score
dado a cada plataforma se presenta en la Tabla 1.

Tabla 1

Cálculo del Score de la Calidad/Relevancia
de las Fuentes de Información

PLATAFORMA

IMPACTO/USO EN EL SECTOR
TEXTIL (SOBRE 40)

CASOS DE USO DE ANÁLISIS DE
MERCADO (SOBRE 20)

CANTIDAD DE INFORMACIÓN DE
LAS EMPRESAS DEL PROYECTO (SOBRE 10)

ACCESIBILIDAD DE LOS DATOS
MEDIANTE API (SOBRE 30)

SCORE
FINAL (SOBRE 100)

SCORE
FINAL (SIN TOMAR EN CUENTA ACCESIBILIDAD DE LOS DATOS MEDIANTE API)

CALIFICACIÓN

PESO

CALIFICACIÓN

PESO

CALIFICACIÓN

PESO

CALIFICACIÓN

PESO

Facebook

9,75

4

7,5

2

10

1

5

3

79

91,43

Instagram

6,75

4

6,25

2

8,25

1

5

3

62,75

68,21

Twitter

7

4

8,75

2

0

1

8,75

3

71,75

65

YouTube

7,75

4

6,25

2

0

1

10

3

73,5

62,14

Mercado Libre

0

4

6,25

2

0

1

6,25

3

31,25

17,86

Google Trends

8

4

10

2

10

1

7,5

3

84,5

88,57

Para el cálculo del score,
cada parámetro tiene una escala de 0 a 10 puntos y con un grupo de expertos se
asigna un peso a cada característica seleccionada de acuerdo a la importancia
en este estudio, donde la suma total da un valor de 100. La metodología utilizada
para cada uno fue la siguiente:

·       Para el cálculo del “Impacto/uso en el sector textil”
se toman en cuenta investigaciones realizadas en Ecuador sobre el uso de
fuentes de información en el sector textil. En cada estudio se tiene un score
máximo de 10 y para obtener el score final se realiza un promedio de los 5
estudios por fuente de información, donde se toma en cuenta el orden de
importancia de cada fuente de información que presenta cada estudio. El primer
lugar obtiene el máximo puntaje, el segundo lugar se penaliza 1.25 puntos, el
tercer lugar 2.5 puntos y así sucesivamente. Para el caso de Google que solo se
menciona en un estudio, se realiza una penalización de 0.1875 puntos por cada
estudio en el que no se encuentra.

·       Para el cálculo del segundo parámetro “Caso de uso de
análisis de mercado”, de igual manera que el cálculo del “Impacto/uso en el
sector textil”, se ordena de acuerdo al número de estudios encontrados que se
tomen en cuenta en el análisis de mercado. La plataforma que está en el primer
lugar es la que mayor puntaje tiene, el segundo lugar se penaliza con un valor
de 1.25 que es el mismo del primer parámetro, el tercer lugar se penaliza con
2.5 y así sucesivamente.

·       El parámetro “cantidad de información” considera la
disponibilidad de información que hay de las empresas involucradas en la fuente
de datos, y de acuerdo al número de seguidores y “me gusta” en las redes
sociales se asigna un valor. También se toma en cuenta una penalización de 1.25
proporcional al resto de parámetros. Cabe mencionar que con respecto a Google
se toma un valor de 10 puntos sí tiene presencia caso contrario se toma un
valor igual a 0.

·
Con respecto a la
“accesibilidad de los datos mediante API” se toma en cuenta la información
disponible, restricciones/limitaciones, características de la API,
personalización que se puede realizar y con un grupo de expertos se determina
cuan fácil es el acceso a los datos de cada fuente de información. De igual
forma, se toma como máximo puntaje a la plataforma que es más fácil el acceso a
los datos y al resto se penaliza con un valor de 1.25 como en los casos
anteriores.

Después de
realizar el análisis se obtiene el siguiente resultado ver Figura 2, se
determina que las 4 plataformas que mayor beneficio ofrecen a este estudio son:
Google Trends, Facebook, YouTube y Twitter. Adicionalmente, se realiza otro
análisis sin tomar en cuenta el parámetro “Accesibilidad de los datos mediante
API” debido a que se puede acceder a los datos mediante otras técnicas como Web
Scraping. A base de este análisis se determina que las 4 plataformas que mayor
beneficio ofrecen son: Facebook, Google, Instagram y Twitter. Con respecto a
las limitaciones de las API, la de Twitter tiene una limitación en el número de
consultas por día y se pueden extraer datos de los últimos 7 días únicamente.
De ser necesario más datos, se tiene que realizar un pago. Así también, la API
de YouTube tiene una limitación en el número de consultas por día que puede
recibir, aunque para la mayoría de aplicaciones, este límite es casi imposible
de superar.

Figura 2

Ranking de las plataformas digitales

Desarrollo de la Plataforma

Figura 3

Arquitectura de la Aplicación

Para presentar de manera visual la información extraída: total de registros, número de datos extraídos de
cada plataforma, se procede a implementar una aplicación web tipo dashboard de nombre Dashboard SUMA. Esta aplicación se
desarrolla con el Framework Django y se utiliza la librería Chart.js para los
gráficos. La plataforma cuenta con varios subsistemas, donde cada uno extrae
datos de una plataforma digital. La arquitectura implementada se presenta en la
Figura 3.

En la Figura 4 se
presenta la estructura de la aplicación de Django y en la Tabla 2 se
presenta una descripción de los componentes de la aplicación.

Figura 4

Estructura de la Aplicación Django

Tabla 2

Descripción de las Partes de la Estructura
de la Aplicación

COMPONENTE

DESCRIPCIÓN

HttpServer

Es el servidor que escucha las peticiones.
Entre los más conocidos están nginx, apache, iis.

WSGI

Modelo de interacción
entre servidores web y aplicaciones.

Middleware

Software python dentro
de django, definido en settings y que permite alterar la request y/o la
response.

Routing

Módulo de django que usa
las definiciones en el fichero urls.py, para seleccionar la vista.

View

Código python que recibe
la request y la procesa y usando las templates genera la respuesta.

Model

La vista usa las clases
que representan el modelo de datos.

Template

En conjunción con la
vista, describe la salida, que será principalmente html. Usará datos
proporcionados por la vista, que vendrán de la base de datos y las consulta a
la API.

Finalmente, se presenta una
vista para cada fuente de información donde el usuario puede ingresar su tema
de interés y ejecutar la aplicación, en ese momento se realiza la extracción de
datos mediante API y se muestra en una tabla con la disponibilidad para poder
descargar los datos en formato csv. En las Figura 5 se muestra la página principal de la aplicación con
métricas como el número de datos extraídos por cada plataforma, el número total
de datos extraídos y un historial de las búsquedas que se han realizado, en la Figura 6 se muestra la interfaz para extraer datos de Twitter
y en la Figura 7 se presentan la interfaz con los datos extraídos. De
la misma manera que las interfaces de Twitter son para las otras fuentes de
información.

Figura 5

Página Principal de la Aplicación

Figura 6

Página para Consulta de Datos de Twitter

Figura 7

Página de Datos Obtenidos
de Twitter

Discusión

A base del análisis que se realiza en esta
investigación, se puede determinar que en la actualidad las principales fuentes
de información para el sector textil en el contexto de análisis de mercado son
las redes sociales. Estas fuentes de información son muy importantes para el
análisis de mercado debido a que en dichas plataformas los usuarios pueden
expresar comentarios tantos positivos como negativos de un determinado
producto. Así, las empresas pueden realizar sus análisis utilizando datos
generados por el usuario para luego obtener resultados más cercanos a la
realidad sobre éxito o fracaso de sus productos. Sin embargo, debido a
problemáticas recientes por mal uso de datos de estas plataformas, cada vez se
vuelve más complicado extraer dichos datos ya que las empresas están obligadas
a proteger la información y los usuarios confían en ellas. Por lo tanto, el
presente estudio presenta un análisis para calificar y priorizar las fuentes de
información disponibles considerando la limitante mencionada y también sin
tomar en cuenta dicha limitante para que así el lector pueda diferenciar las
fuentes de información importantes para el sector. Todas las
investigaciones revisadas se centran en el análisis de los datos de una
determinada plataforma y que previamente se debe realizar una investigación
para la selección de las mismas, pero en cada estudio revisado no presentan el
método utilizado por lo tanto esta metodología presentada ayuda a las empresas
en esta selección de plataformas debido a que permite seleccionar una fuente de
información considerando varios parámetros de acuerdo al sector a analizar. Por último, es importante mencionar que el método de
las API es una manera de extracción de datos, pero en la actualidad existen
muchas otras técnicas que pueden ser implementadas y analizadas en estudios
posteriores.

Conclusiones

La metodología propuesta para
generar el ranking de fuentes de información ayuda a obtener las plataformas
más informativas para la extracción de datos regionales y provee datos de
calidad para que las empresas puedan realizar un análisis con los mismos.

El ranking realizado, en el caso de estudio se
determina que las 4 plataformas que mayor beneficio ofrecen para esta
investigación son: Google Trends, Facebook, YouTube y Twitter. Adicionalmente, se
realiza otro análisis sin tomar en cuenta el parámetro “Accesibilidad de los
datos mediante API” debido a que se puede acceder a los datos mediante otras
técnicas como Web Scraping por lo que también es una alternativa para obtención
de datos. A base de este análisis, se determina que las 4 plataformas que mayor
beneficio ofrecen son: Facebook, Google, Instagram y Twitter.

Las redes sociales Facebook e
Instagram tienen un ranking alto pero debido a la implementación de sus nuevas
políticas de acceso a la información altamente restrictivas no puede realizar
la extracción de datos. Únicamente se puede obtener datos propios de la cuenta
del usuario o página administrada como publicaciones, comentarios de la
publicación y reacciones de la publicación. En las plataformas que tienen API y
no tienen grandes limitaciones en sus políticas de acceso a la información, se realiza
la extracción de datos sin ningún inconveniente. Inclusive, se logra extraer
información adicional en forma de metadatos que pueden ser de interés para
estudios futuros como la determinación de lugares donde existen problemas como
los productos, lugares determinados donde existen algunas necesidades, entre
otros.

Como trabajo futuro, se
plantea la necesidad de automatizar el proceso para la valoración de los pesos
para cada característica y, de esta manera, facilitar la aplicación de esta
metodología a cualquier sector.  Así
también, analizar a profundidad las API de otras plataformas, por ejemplo,
Pinterest para determinar qué tipo de información se puede extraer y luego
determinar su utilidad para el sector de estudio. Finalmente, considerando las
limitaciones de acceso a Facebook e Instagram, se plantea explorar otras
opciones para poder extraer datos de dichas plataformas, ya que son estas las
que más se utilizan en la región.

Agradecimientos

Este estudio se enmarca en el
proyecto de investigación “Incorporating Sustainability concepts to management
models of textile Micro, Small and Medium Enterprises (SUMA)”, apoyado por el
Consejo Interuniversitario Flamenco (VLIR) y el Vicerrectorado de Investigación
de la Universidad de Cuenca (DIUC).

Referencias

Aakash, & Aggarwal, A. G. (2020). An
Analysis of EWOM Text that Contribute to EWOM Helpfulness. In Lecture Notes in Electrical Engineering
(Vol. 601, pp. 893–900). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-15-1420-3_97

Acker, A., & Kreisberg, A. (2020). Social media data archives in an
API-driven world. Archival Science, 20(2), 105–123. https://doi.org/10.1007/s10502-019-09325-9

Amarouche, K., Benbrahim, H., & Kassou, I. (2015). Product Opinion
Mining for Competitive Intelligence. Procedia Computer Science, 73, 358–365. https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.12.004

Árcos;Valverde, D. A.
(2016). “Incidencia del uso de redes
sociales aplicado en las estrategias de marketing en el sector textil de la
ciudad de guayaquil año 2016.” http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/14886

Avila Fuentes, L. F.
(2019). ARTICULO CIENTÍFICO:
Comercialización de productos mediante el uso de herramientas de comercio
electrónico y su incidencia en las PYMES del sector textil de Atuntaqui
provincia de Imbabura. http://181.39.139.68:8080/handle/123456789/249

Barrientos Felipa, P.
(2017). Marketing + internet = e-commerce: oportunidades y desafíos. Revista Finanzas y Política Económica, 9(1), 41–56. https://doi.org/10.14718/revfinanzpolitecon.2017.9.1.3

Diaz Agila, Y. M. (2018). “Análisis De Las Estrategias De Marketing
Digital Aplicadas Por Las Microempresas En El Sector Textil De La Provincia De
Pichincha.” http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/15305

E-commerce. (2020). DC0-Información pública E-Commerce en
Ecuador. https://www.pwc.ec/es/publicaciones/assets/e-commerce-ecuador.pdf

Ecommerceday. (2017). Estudio de Comercio Electrónico en el País
durante el eCommerce Day Ecuador 2017. 2–4. http://www.ecommerceday.ec/2018/2017/11/09/se-presento-el-primer-estudio-de-comercio-electronico-en-el-pais-durante-el-ecommerce-day-ecuador-2017/

Karen Lucero. (2021, May
2). El sector textil, un puntal de la industria que busca levantarse | Gestión.
Economia y Finanzas. https://www.revistagestion.ec/economia-y-finanzas-analisis/el-sector-textil-un-puntal-de-la-industria-que-busca-levantarse

Kim, Y., Dwivedi, R., Zhang, J., & Jeong, S. R. (2016). Competitive
intelligence in social media Twitter: IPhone 6 vs. Galaxy S5. Online Information Review, 40(1), 42–61. https://doi.org/10.1108/OIR-03-2015-0068

Lomborg, S., & Bechmann, A. (2014). Using APIs for Data Collection
on Social Media. Information Society, 30(4), 256–265. https://doi.org/10.1080/01972243.2014.915276

Muñoz Bustos, D. A. (2019).
Sistema organizacional aplicado al
marketing digital en el sector textil de ropa interior de la provincia de
Tungurahua. https://repositorio.uta.edu.ec:8443/jspui/handle/123456789/29960

Neira, D. A. (2017). Las redes sociales y la confianza del
consumidor como factores en la intención de compra a través de canales de
comercio electrónico en el sector moda colombiano. https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/60094

Nguyen, S., Ngo, B., Vo,
C., & Cao, T. (2019). Hot Topic Detection on Twitter Data Streams with
Incremental Clustering Using Named Entities and Central Centroids. 2019 IEEE-RIVF International Conference on
Computing and Communication Technologies (RIVF), 1–6. https://doi.org/10.1109/RIVF.2019.8713730

Perriam, J., Birkbak, A., & Freeman, A. (2020). Digital methods in a
post-API environment. International
Journal of Social Research Methodology, 23(3),
277–290. https://doi.org/10.1080/13645579.2019.1682840

Tripathi, G., & S, N. (2015). Feature Selection and Classification
Approach for Sentiment Analysis. Machine
Learning and Applications: An International Journal, 2(2), 01–16. https://doi.org/10.5121/mlaij.2015.2201

Xue, Y., Zhou, Y., & Dasgupta, S. (2018). Mining competitive
intelligence from social media: A case study of IBM. Proceedings of the 22nd Pacific Asia Conference on Information Systems
- Opportunities and Challenges for the Digitized Society: Are We Ready?, PACIS
2018. https://pennstate.pure.elsevier.com/en/publications/mining-competitive-intelligence-from-social-media-a-case-study-of

Yánes González, R. M.
(2017). “Marketing digital para el sector
textil de la provincia de Tungurahua: Caso Andelas CIA. LTDA. [Universidad
Técnica de Ambato. Facultad de Ciencias Administrativas. Carrera de Marketing y
Gestión de Negocios.]. https://repositorio.uta.edu.ec:8443/jspui/handle/123456789/26922