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Predicción de la viralidad de un vídeo en TikTok y asesor de contenido
dc.contributor.advisor | Muñoz Gil, Rafael | |
dc.contributor.author | Rondeau Cadarso, Juan Carlos | |
dc.date.accessioned | 2022-12-01T22:16:36Z | |
dc.date.available | 2022-12-01T22:16:36Z | |
dc.date.issued | 2022-07 | |
dc.identifier.citation | Rondeau Cadarso, J. C. (2022). Predicción de la viralidad de un vídeo en TikTok y asesor de contenido [Trabajo Fin de Estudios, Universidad Europea de Madrid]. Repositorio de Trabajos Fin de Estudios TITULA | es |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12880/3422 | |
dc.description.abstract | Hoy en día, las redes sociales tienen una gran relevancia en nuestra sociedad. Los llamados millennials pasan en torno a 5 horas al día metidos en sus redes sociales como twitter, Instagram o TikTok. Las empresas invierten una gran cantidad de dinero en promover sus productos o servicios a través de estos nuevos medios de comunicación. En las redes sociales la publicidad es indirecta ya que viene camuflada en publicaciones entretenidas publicadas por los denominados influencers. En rasgos generales los influencers tienen dos fuentes de ingresos. La primera fuente de ingreso es lo que pagan las redes sociales según el número de visitas y likes que tengas mensualmente y la segunda es lo que las empresas pagan por promocionar sus productos o servicios a través de las publicaciones de los influencers. Tanto las aplicaciones como las empresas pagan según la repercusión que tengas. Es por ello que los influencers dependen de su público. Conseguir hacer un video viral es difícil de por sí pero mantenerse es lo más complicado. Esto genera estrés y ansiedad ya que deben publicar prácticamente a diario para no perder seguidores pero la creatividad y la originalidad del ser humano es limitada. Y a esto hay que sumarle la inseguridad del mismo. El proyecto consiste en crear una aplicación que cumpla dos funcionalidades principales. La primera funcionalidad y la más importante consiste en predecir la repercusión que va a tener un video en TikTok prediciendo el número de likes según las características del video como la duración, la calidad de imagen, la descripción, las estadísticas de la cuenta del influencer en cuestión y el contenido del video. De esta forma, al saber la cantidad de likes que tendrá un video, el creador de contenido puede probar distintas combinaciones y publicar finalmente el video que mejor resultados obtiene. La segunda funcionalidad se basa en asesorar al usuario con posibles temáticas en sus próximos videos. Esta funcionalidad tiene dos apartados. El primero se encarga de aconsejar al usuario videos de TikTok y Tweets con repercusión que tengan relación con una temática específica concretada por el usuario. El segundo apartado se basa en mostrar al usuario las tendencias en TikTok y twitter para crear una imagen global del contenido más viral en la actualidad. | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | es |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | es |
dc.title | Predicción de la viralidad de un vídeo en TikTok y asesor de contenido | es |
dc.type | TFG | es |
dc.description.affiliation | Universidad Europea de Madrid | es |
dc.description.degree | Grado en Ingeniería Matemática Aplicada al Análisis de Datos (Data Science) | es |
dc.rights.accessRights | openAccess | es |
dc.subject.keyword | Influencer | es |
dc.subject.keyword | TikTok | es |
dc.subject.keyword | Viralidad | es |
dc.subject.keyword | Predicción | es |
dc.subject.keyword | Asesoramiento | es |
dc.subject.keyword | Machine learning | es |
dc.subject.keyword | Social media | es |
dc.description.methodology | Presencial | es |