Modelo predictivo para la selección de técnica de medición de la opinión pública

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Luis Herrero-Corona
https://orcid.org/0000-0001-8031-3012

Resumen

El objetivo de este artículo es construir un modelo predictivo, a partir de información de estudios realizados en agencias de investigación de mercados y de opinión pública, que indique el método de recolección de datos que se recomienda utilizar, que puede ser encuestas personales, telefónicas o en línea, de acuerdo con los parámetros de cada estudio. El tipo de modelo predictivo es de clasificación, y se construyen y se analizan modelos a partir de las técnicas de minería de datos de árboles de decisiones, análisis discriminante, análisis de K vecinos más cercanos y análisis de redes neuronales. Adicionalmente, se realiza una segmentación de contactos en clústeres para complementar y enriquecer el conocimiento que aportan las técnicas clasificatorias. Se concluye que los modelos generados tanto por árboles de decisiones como por redes neuronales son los que mejor predicen la técnica de medición de opinión pública a utilizar.

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Cómo citar
Herrero-Corona, L. (2021). Modelo predictivo para la selección de técnica de medición de la opinión pública. The Anáhuac Journal, 21(2), 50–77. https://doi.org/10.36105/theanahuacjour.2021.v21n2.02
Sección
Artículos
Biografía del autor/a

Luis Herrero-Corona, De las Heras Demotecnia

El Mtro. Luis Herrero-Corona es alumno del doctorado en Comunicación y Mercadotecnia Estratégica en la Universidad Anáhuac de la Ciudad de México. Obtuvo su MBA por la Universidad de Texas en Austin, graduándose con Mención Honorífica de Excelencia por logro académico sobresaliente. Es licenciado en Mercadotecnia por el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, Campus Ciudad de México. En su trayectoria profesional ha dirigido durante más de 20 años empresas dedicadas a la investigación de mercados y evaluación de la opinión pública, tanto para el sector privado como para el gubernamental.

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chb.2017.02.006