Ellas están de moda - Pastillas de octubre

Mujeres y política: 10 reglas, por Donatella Versace

IN

1. rimel en las pestañas, la mirada debe resaltarse
2. cabellos razonablemente largos, el corte demasiado corto es masculino
3. medias transparentes, porque las espesas estarían ocultando defectos y las de red indicarían una personalidad demasiado exuberante
4. carteras grandes, dan un toque de modernidad y despiertan la curiosidad de saber qué hay adentro
5. zapatos con un buen taco porque brindan un andar que demostraría seguridad

OUT

1. usar ropa gris, estimulan el zapping
2. evitar tejidos y cortes masculinos (por ej. tailleur-pantalón) que contradice la cuota femenina
3. usar polleras excesivamente cortas
4. make up excesivo (mejor una piel bronceada por lámpara)
5. usar anteojos para la vista que dan un aire de “profesora”.

Si desea más información escríbanos a info@trama.biz

Data Mining y Text Mining

Los días 29 y 30 de octubre en la Facultad de Ciencias Exactas de la Universidad de Buenos Aires se realizarán las Jornadas de Data Mining...
Más información en www-2.dc.uba.ar/materias/mdmkd/jadm/index_1024.html

El uso del Text Mining en la investigación aplicada: el caso de la investigación de mercado y la opinión públicael caso de la investigación de mercado y la opinión pública
Ana Feldman
SAIMO

El Text Mining (TM) es el tratamiento automático de textos expresados en lenguaje natural disponibles en formato electrónico. El TM permite interpretar grandes cantidades de datos textuales y de extraer de estas informaciones significativas mediante la clasificación de textos, la creación e resúmenes, la extracción de significados. Sustancialmente la comprensión y la evaluación automática de textos (e-mail, páginas Web, periódicos, investigaciones de mercado, etc…).

El TM, en el ámbito de la investigación de mercado y opinión pública, resulta una valiosa herramienta para:

a) los estudios de Customer Satisfaction, desde su introducción para el análisis de preguntas abiertas en cuestionario, clasificación rápida, flexible y operativa de quejas y mensajes de los clientes (Call Centres, Mail Centres, etc.),

b) el análisis de la competencia a través del análisis automático de textos disponibles (en la Web, en la prensa, en comunicaciones) permitiendo conocer rápidamente las novedades del mercado, las acciones de la competencia, diferencias y semejanzas entre los diferentes players. Nuevos productos, campañas publicitarias y estrategias de pricing se pueden monitorear de manera automática,

c) la mejora de la propia base de datos en una óptica de Customer Relationship Measurement (CRM) completando y complementando la información de los perfiles de clientes

d) la identificación de discursos y temáticas de interés en el ámbito de la relación del Estado, gobiernos y servicios con sus ciudadanos y usuarios.

Ana Nora Feldman es Presidenta de TRAMA s.a. - Socióloga y estadística de la Universidad de Roma “La Sapienza”, maestranda en Metodología de la Investigación Social de la Universidad de Bologna y Universidad de Tres de Febrero. Docente de metodología de la investigación en maestrías de la Universidad Nacional de La Matanza. Vicepresidenta de SAIMO (Sociedad Argentina de Investigadores de Marketing y Opinión Pública).