Un equipo de investigadores del Grupo de Economía Internacional y Desarrollo de la Universitat Politècnica de València (GEID-UPV) ha creado un nuevo sistema que permite monitorizar de forma automática el grado de implantación, desarrollo y prestaciones del comercio electrónico (e-commerce) en las empresas.
Para ello, analiza la web de cada compañía y determina su nivel de adopción a partir de su contenido textual, estructura y enlaces. Además, puede aplicarse de forma generalizada a determinados sectores y regiones para comparar y establecer clasificaciones.
Analiza alrededor de 200 variables
Josep Doménech, investigador del GEID-UPV, afirma que "se trata de una herramienta de gran utilidad para mejorar las estadísticas oficiales sobre la evolución de la economía digital, así como para facilitar las decisiones políticas en este sentido".
Concretamente, el sistema se basa en un modelo de predicción que analiza cerca de 200 variables extraídas automáticamente de cada web empresarial y relacionadas tanto con el texto de la propia web como con su estructura interna.
Big data para conocer la evolución de la natalidad o el paro
El sistema de análisis de e-commerce se presentó en el marco de la 1st International Conference on Advanced Research Methods and Analytics (CARMA 2016), recientemente celebrado en la Facultad de Administración y Dirección de Empresas de la UPV.
Dicho encuentro reunió a cerca de 70 expertos internacionales en web, big data y ciencias sociales. A lo largo de estos dos días, los participantes en CARMA 2016 debatieron sobre la aplicación de nuevas metodologías basadas en big data para analizar desde las previsiones de crecimiento de la economía hasta las estadísticas del paro, pasando por la evolución de la natalidad en un determinado país.
"Al navegar por Internet", apunta Doménech, "todos dejamos una enorme huella digital que, convenientemente tratada y analizada con técnicas big data, permite describir el comportamiento económico y social de personas y empresas".
Por último, señalar que CARMA 2016 abordó también la utilización de big data para la obtención de estadísticas oficiales de forma más rápida y precisa, con un producto final distinto a la de las tradicionales encuestas.
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