¡Hice mi trabajo de grado con programación!

Mi trabajo de grado fue una de las cosas que más inversión de tiempo me significó este año, quería hacer algo significativo y que no fuera tan común de ver, además de que de alguna manera quería utilizar las herramientas de programación.

Para ello, creé un algoritmo basado en 'clases' utilizando TypeScript que me permitiera analizar el contenido publicado por marcas en las diferentes redes sociales.

En pocas palabras, lo que busqué con este algoritmo era identificar los patrones de comportamiento, patrones de colores, patrones de periodicidad y en general todo lo relacionado a cómo interactúan los usuarios con las marcas de ropa populares en las redes sociales.

Si bien en un inicio el algoritmo estaba ligado a una dependencia que le permitía examinar diferentes cuentas de redes sociales de manera dinámica, esta idea tuvo que ser desechada debido a que no cumplía con las políticas para presentar el trabajo de grado.

Una vez terminado el programa este arroja el resultado de cuál es la gama de colores principales para sus productos, horarios de publicación frecuente, periodicidad de contenido determinado, patrones que pueden significar el 'éxito' o 'fracaso' de una publicación, categorías de posts que generan más interacciones, contenido que utilizan para mejorar la visibilidad de sus redes y demás.

Se convirtió en una herramienta muy completa que ayuda a entender las practicas de las empresas exitosas en las redes sociales.

Para el ejercicio original se tomaron las últimas 150 publicaciones de la empresa que se quiera analizar, a partir de ahí, se divide las publicaciones en categorías (productos, memes o frases) y se le añaden otros datos con la finalidad de categorizar: fecha, hora y colores principales.

Unos ejemplos de las funciones que tiene el algoritmo son:

✅  Sacar las categorías con el mayor número de interacciones.

✅  Sacar los colores con el mayor número de interacciones.

✅  Sacar las publicaciones con mayor número de interacciones.

✅  Cuál es la periodicidad en días con las que se publica cada tipo de contenido.

✅  Desviaciones y Xi².

✅  Cuál es la perdida potencial de utilizar colores no acordes a la categoría.

✅  Identificación de las categorías utilizadas en las estrategias publicitarias.

Gracias a esta herramienta se puede observar cómo funcionan las estrategias de las empresas que ya están instauradas en el mercado e intentar replicarlas en empresas más pequeñas o que apenas se estén instaurando en el mercado.

En general, provee una visión general de las estrategias de contenido que les sirven a las grandes empresas que ya cuentan con un público establecido.

La parte de la creación de los Tests fue la más satisfactoria...

El algoritmo quedó a disposición de nuestro asesor de trabajo de grado para que lo utilizara con los estudiantes.

Acá puedes ver el repo con toda la información:

https://github.com/Sebastian-pz/TDG-2023