Analítica Digital
Código: 104753 Créditos ECTS: 6| Titulación | Tipo | Curso | Semestre |
|---|---|---|---|
| 2503873 Comunicación Interactiva | OT | 4 | 1 |
Contacto
- Nombre:
- Adrian Padilla Molina
- Correo electrónico:
- adrian.padilla@uab.cat
Uso de idiomas
- Lengua vehicular mayoritaria:
- catalán (cat)
- Algún grupo íntegramente en inglés:
- No
- Algún grupo íntegramente en catalán:
- Sí
- Algún grupo íntegramente en español:
- No
Equipo docente
- Adrian Padilla Molina
Prerequisitos
Para poder cursar esta asignatura es necesario tener conocimientos básicos de lengua inglesa para afrontar la lectura de la bibliografía.
Objetivos y contextualización
Aprender las técnicas de recolección de datos para la elaboración de informes a partir de la información obtenida de Internet con el fin de optimizar procesos.
Se ahondará también en los sistemas de medición y recogida de datos y las herramientas de analítica web.
La analítica de social media y analítica Mobile tendrá un papel destacado, así como las estrategias de medición.
Competencias
- Actuar con responsabilidad ética y con respeto por los derechos y deberes fundamentales, la diversidad y los valores democráticos.
- Actuar en el ámbito de conocimiento propio evaluando las desigualdades por razón de sexo/género.
- Actuar en el ámbito de conocimiento propio valorando el impacto social, económico y medioambiental.
- Buscar, seleccionar y jerarquizar cualquier tipo de fuente y documento útil para la elaboración de mensajes, trabajos académicos, exposiciones, etc.
- Gestionar el tiempo de forma adecuada y ser capaz de planificar tareas a corto, medio y largo plazos.
- Identificar los aspectos específicos de los sistemas de información tanto desde el punto de vista conceptual como práctico.
- Introducir cambios en los métodos y los procesos del ámbito de conocimiento para dar respuestas innovadoras a las necesidades y demandas de la sociedad.
- Planificar, aplicar, analizar y evaluar campañas de marketing digital en los medios sociales e implementar sistemas de automatización en la gestión.
- Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
- Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
- Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
Resultados de aprendizaje
- Analizar críticamente los principios, valores y procedimientos que rigen el ejercicio de la profesión.
- Analizar informes de datos de internet y móviles.
- Analizar las desigualdades por razón de sexo/género y los sesgos de género en el ámbito de conocimiento propio.
- Analizar una situación e identificar sus puntos de mejora.
- Comprender y aplicar las métricas de analítica web.
- Comunicar haciendo un uso no sexista ni discriminatorio del lenguaje.
- Contrastar y verificar la veracidad de las informaciones aplicando criterios de valoración.
- Crear estrategias de medición.
- Diferenciar lo sustancial de lo relevante en todos los tipos de documentos de la asignatura.
- Distinguir las herramientas de analítica web.
- Identificar las implicaciones sociales, económicas y medioambientales de las actividades académico-profesionales del ámbito de conocimiento propio.
- Identificar los sistemas de recogida de datos.
- Interpretar el big data de webs y las aplicaciones.
- Interpretar los resultados de crear contenidos basados en el pensamiento científico.
- Planificar y ejecutar trabajos académicos en el ámbito de la analítica digital.
- Ponderar los riesgos y las oportunidades de las propuestas de mejora tanto propias como ajenas.
- Presentar los trabajos de la asignatura en los plazos previstos y mostrando la planificación individual y/o grupal aplicada.
- Proponer nuevas maneras de medir el éxito o el fracaso de la implementación de propuestas o ideas innovadoras.
- Proponer nuevos métodos o soluciones alternativas fundamentadas.
- Proponer proyectos y acciones que estén de acuerdo con los principios de responsabilidad ética y de respeto por los derechos y deberes fundamentales, la diversidad y los valores democráticos.
- Proponer proyectos y acciones que incorporen la perspectiva de género.
- Proponer proyectos y acciones viables que potencien los beneficios sociales, económicos y medioambientales.
- Valorar cómo los estereotipos y los roles de género inciden en el ejercicio profesional.
- Valorar el impacto de las dificultades, los prejuicios y las discriminaciones que pueden incluir las acciones o proyectos, a corto o medio plazo, en relación con determinadas personas o colectivos.
Contenido
- Introducción a la analítica
- Analítica Web: Google Analytics, Google DataStudio, paradigmas de medición.
- Analítica Digital: Analítica aplicada a Redes sociales y Plataformas digitales.
Metodología
La adquisición de conocimientos se realizará a través de diversos procedimientos metodológicos que incluyen diferentes tipos de actividades, agrupadas en: clases magistrales, prácticas y seminarios.
En las sesiones teóricas se realizará la exposición de los contenidos del programa, propiciando de este modo los elementos necesarios para llevar a cabo los ejercicios prácticos en los laboratorios.
Por lo que respecta a las prácticas, servirán para aplicar en casos reales los conocimientos adquiridos en las sesiones teóricas. En los seminarios, se favorece la reflexión crítica y el debate sobre el análisis de casos reales y modelos.
El calendario detallado y el contenido de las diferentes sesiones, se expondrá el día de presentación de la asignatura y se colgará también en el campus virtual donde el alumnado podrá encontrar la descripción detallada de los ejercicios y prácticas, así como los diversos materiales docentes y cualquier información necesaria para el adecuado seguimiento de la asignatura. En caso de cambio de modalidad docente por razones sanitarias, el profesorado informará de los cambios que se producirán en la programación de la asignatura y las metodologías docentes.
Nota: se reservarán 15 minutos de una clase, dentro del calendario establecido por el centro/titulación, para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura/módulo.
Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.
Actividades
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Tipo: Dirigidas | |||
| Clases magistrales con soporte TIC | 15 | 0,6 | 1, 4, 7, 9, 11, 16, 19, 18, 20, 22, 24 |
| Prácticas de laboratorio | 12 | 0,48 | 2, 5, 10, 12, 13, 14, 15, 17 |
| Seminarios | 21 | 0,84 | 1, 3, 4, 6, 7, 9, 11, 16, 17, 19, 18, 20, 21, 22, 23, 24 |
| Tipo: Supervisadas | |||
| Examen de teoría | 3 | 0,12 | 1, 5, 10, 12, 13, 20, 24 |
| Tipo: Autónomas | |||
| Estudio: lectura y síntesis de documentos científicos | 54 | 2,16 | 1, 2, 4, 7, 8, 9, 12, 11, 13, 14, 24 |
| Tutorias (actividad presencial o en grupo orientada a resolver problemas de aprendizaje) | 12 | 0,48 | 1, 2, 3, 6, 8, 13, 14, 15, 20, 21, 23, 24 |
Evaluación
Actividades de evaluación
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Entrega de trabajos individuales | 20% | 15 | 0,6 | 1, 3, 4, 6, 7, 9, 11, 16, 17, 19, 18, 20, 21, 22, 23, 24 |
| Examen de teoría | 40% | 3 | 0,12 | 1, 5, 10, 12, 13, 20, 24 |
| Presentaciones grupales de prácticas | 40% | 15 | 0,6 | 1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 11, 13, 14, 15, 16, 17, 19, 18, 20, 21, 22, 23, 24 |
Bibliografía
Cha, Meeyoung; Haddadi, Hamed; Benevenuto, Fabrício; Gummadi, Krishna P. (2010). “Measuring user influence in Twitter: The million follower fallacy”. En: ICWSM, 2010. http://snap.stanford.edu/class/cs224w-readings/ cha10influence.pdf
Croll, Alistar & Power, Sean. Complete Web Monitoring. O'Reilly Media, 2009.
Kaushik, Avinash. Analítica Web 2.0: El arte de analizar resultados y la ciencia de centrarse en el cliente. Gestión 2000, 2011.
Lara-Navarra, Pablo; López-Borrull, Alexandre; Sánchez-Navarro, Jordi & Yànez, Pau. Medición de la influencia de usuarios en redes sociales: propuesta Socialengagement. El profesional de la información, 2018, julio-agosto, v. 27, n. 4. http://profesionaldelainformacion.com/contenidos/2018/jul/18.pdf
Muñoz Vera, Gemma & Elosegui, Tristán. El arte de medir: Manual de analítica Web. Bresca, 2011.
Software
Herramientas de analítica y visualización de datos