Reputación corporativa en un mercado extranjero y su relación con variables del social media - Caso del BCP Bolivia
Descripción del Articulo
El presente documento buscó evidenciar sí existe relación entre la reputación del BCP-Bolivia y ciertos elementos propios del Social Media. Para ello se utilizó el índice de Merco con data anual del 2013 al 2018. Se correlacionó dicho índice con seis potenciales variables explicativas: la cantidad d...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2020 |
| Institución: | Universidad San Ignacio de Loyola |
| Repositorio: | USIL-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.usil.edu.pe:20.500.14005/10017 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.14005/10017 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Comercio internacional Empresa transnacional Medios sociales Mercado financiero https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04 |
| Sumario: | El presente documento buscó evidenciar sí existe relación entre la reputación del BCP-Bolivia y ciertos elementos propios del Social Media. Para ello se utilizó el índice de Merco con data anual del 2013 al 2018. Se correlacionó dicho índice con seis potenciales variables explicativas: la cantidad de comentarios en YouTube por año que aparecían en los vídeos subidos por la propia empresa, la cantidad de veces en la que el banco fue objeto de noticias en los portales de periódicos bolivianos, los índices de búsqueda relativo en Google y YouTube acerca del negocio dentro de territorio boliviano, y el puntaje sentimental presentes en los comentarios de YouTube y en el contenido de los diarios. Estas últimas, precisamente, son las que tienen relación significativa y directa con la reputación (r = 0.945 para el caso de YouTube y 0.836 en el caso de las noticias). Se ha empleado el análisis sentimental, la cual es una técnica propia del Data Mining, para procesar los textos. Finalmente, fue empleada una red neuronal que buscó predecir la reputación usando todas las variables explicativas. La precisión de esta fue de 43.2%. La regresión lineal, por otro lado, solo incluye al puntaje sentimental de los comentarios en YouTube como variable significativa. El R-cuadrado del modelo de regresión simple fue de 87.5%, pero existe el sesgo de la autocorrelación en los residuos, por lo que no se cumplen con una de las condiciones básicas de validez. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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