Estudio Foursquare en Chile 2011
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En el último año ha habido un gran aumento de usuarios en Foursquare. El siguiente estudio (disponible para descargar) está enfocado en los usuarios de Foursquare en Chile (próximamente hablaremos de los venues).
Para obtener los datos corrimos un script sobre la API de Foursquare durante algunos días para recoger datos relevantes que luego fueron filtrados. Si tienen alguna duda sobre la metodología o necesitan algún otro dato pueden dejar su comentario.
Esperamos que los datos recogidos les sean de utilidad.
Descarga aquí el Estudio Foursquare en Chile 2011
Ingeniero Civil en Informática – Certificado en Google Analytics y apasionado por las métricas. Actualmente trabaja en Omnicom Media Group Chile.
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Interesante, me gustaría poder realizar un estudio similar pero en Perú, cómo podría empezar hacerlo? Saludos
Hola Ronny, envíanos tus datos a info@catvertising.me y vemos como podemos ayudarte. Saludos!
Bueno el aporte!!!
Me gustaria saber más sobre la metodologia ya que no concuerdo con muchos de los datos. Saludos
R
Hola Ricardo,
Para obtener la estimación de usuarios chilenos en foursquare, se utilizó la API disponible por la herramienta, en donde se utilizaron las siguientes consultas:
1º Users-Friends (api.foursquare.com/va/users/299072/firends) esta consulta, permite listar el total numérico de amigos de un usuario por medio su Id, ademas permite listar datos básicos de cada uno de sus amigos, como: id, firstName, lastName, photo, gender, homeCity.
2º Users (api.foursquare.com/va/users/299072): consulta por usuario, permite listar datos más detallados de un usuario por medio de su ID, como: tipo de usuario, cuenta de twitter, cuenta de facebook, # badges, # mayorships, # checkins, # friends, # followings, # tips, # to-do’s
El procedimiento para realizar el catastro de usuarios, fue utilizar primeramente la “consulta Users-Friends” de un usuario con una gran cantidad de amigos*, en este caso utilizamos el id 299072, que presenta actualmente más de 1000 amistades. Con esta consulta se comenzó a poblar la base incluyendo por medio de una expresión regular a los usuarios que su “homeCity” pertenecieran solamente a ciudades nacionales.
Al iterar el algoritmo con los usuarios recopilados y filtrando los usuarios repetidos, la base comenzó a crecer a una velocidad que luego de 5 días disminuyo a una frecuencia de 2 usuarios por hora app.
La inconsistencia que puede tener el estudio y que estamos consiente puede estar dada por lo que ya comenté:
1º que el filtro de ciudades no esté dentro de las ingresadas por los usuarios (hay exepciones que estan incluidas en el filtro del estudio, como localidades del tipo; SCL$, CL$, Chile, etc.)
2º en el caso de las “Brand” el algoritmo al estar pensado en la bidireccionalidad que tienen los usuarios con respecto a sus amistades, puede que en el caso de las marcas que solo tienen seguidores no figuren en el estudio.
3º cuentas demasiado nuevas que no tengan redes de contactos.
* La api de Foursquare considera “Friends” a las; (personas que te siguen sin que las sigas) ó (personas que te siguen ^ que las sigues).
Las personas que tu sigues y no te siguen, no son considerados amigos, por está razón hay algunas “brands” que no figuran en el estudio y que tienen gran cantidad de “seguidores”.
Estamos dispuesto a recibir colaboración con respecto a mejorar el estudio, por lo que nos gustaría mucho conocer cuales son tus desacuerdos y ver como podemos mejorar.
saludos
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