Hanademi

Can social media predict a hotel booking?¿Pueden las redes sociales predecir una reserva hotelera? · V7

31 slides · 24 min · 2026-08-08 language
ENES
theme
LightDark
view
TalkTable
brand
HanademiPlatzi
Can social media predict a hotelbooking?Made for Ariel Díaz Vega, by Hanademi
  1. The real question is whether measured exposure predicts an observed reservation, not whether content can spread.
  2. Turning 60 posts into 180 rows does not create 180 independent outcomes.
  3. A credible study must separate outcomes, preserve observation, test reliability, and validate probabilities.
¿Pueden las redes socialespredecir una reserva hotelera?Made for Ariel Díaz Vega, by Hanademi
  1. La pregunta real es si la exposición medida predice una reserva observada, no si el contenido puede difundirse.
  2. Convertir 60 publicaciones en 180 filas no crea 180 resultados independientes.
  3. Un estudio creíble debe separar resultados, conservar la observación, probar la confiabilidad y validar probabilidades.
The valence scale cannot record negativeemotionScores generated by four binary valence questions, from 0 affirmative answers to 4.Made for Ariel Díaz Vega, by HanademiSources: Owner-supplied thesis data (not independently verified).; McHugh, M. L. (2012). Interrater reliability: The kappa statistic.Biochemia Medica.; Interrater reliability: the kappa statistic - PMC - NIH.Unitrubric score14 yes0.83 yes0.52 yes0.21 yes00 yes
The thesis defines valence from negative to positive. Its checklist never produces a negative score. The instrument must represent its own construct, then at least 2 coders must test whether the scores are reproducible.
La escala de valencia no puede registraremoción negativaPuntajes generados por cuatro preguntas binarias de valencia, desde 0 respuestas afirmativas hasta 4.Made for Ariel Díaz Vega, by HanademiFuentes: Owner-supplied thesis data (not independently verified).; McHugh, M. L. (2012). Interrater reliability: The kappastatistic. Biochemia Medica.; Interrater reliability: the kappa statistic - PMC - NIH.Unidadpuntaje de la rúbrica14 sí0,83 sí0,52 sí0,21 sí00 sí
La tesis define la valencia de negativa a positiva. Su lista nunca produce un puntaje negativo. El instrumento debe representar su propio constructo y después al menos 2 codificadores deben probar si los puntajes son reproducibles.
Terms worth knowingMade for Ariel Díaz Vega, by HanademiIndependent CascadeA model where each activated node gets one chance to influence each neighbor.Topic-aware diffusionA model where influence probabilities change with the content topic.ValenceHow negative or positive an emotional response feels.ArousalHow calm or energized an emotional response feels.AUC-ROCA score for how well a model ranks positive cases above negative ones.CRMThe system that records customer contacts, reservations, dates, and amounts.
The proposal joins ideas from several fields. Similar words can hide very different measurements. These definitions keep the argument precise.
Términos que conviene conocerMade for Ariel Díaz Vega, by HanademiCascada IndependienteUn modelo donde cada nodo activado tiene una oportunidad de influir en cadavecino.Difusión sensible al temaUn modelo donde las probabilidades de influencia cambian según el temadel contenido.ValenciaQué tan negativa o positiva se siente una respuesta emocional.ActivaciónQué tan calmada o intensa se siente una respuesta emocional.AUC-ROCUn puntaje de qué tan bien un modelo ordena casos positivos por encima de negativos.CRMEl sistema que registra contactos, reservas, fechas y montos de clientes.
La propuesta une ideas de varios campos. Palabras parecidas pueden ocultar mediciones muy diferentes. Estas definiciones mantienen preciso el argumento.
Minimum reliability testing requires 2,880rubric judgmentsMultiply six variables by four checklist questions, 60 posts, and the minimum of two coders.Made for Ariel Díaz Vega, by HanademiSources: Owner-supplied thesis data (not independently verified).; McHugh, M. L. (2012). Interrater reliability: The kappastatistic. Biochemia Medica.; Interrater reliability: the kappa statistic - PMC - NIH.Unitbinary rubric judgmentsPer post24Per coder across 60 posts1,440Minimum with two coders2,880
Adding the minimum defensible reliability check doubles manual scoring from 1,440 to 2,880 decisions.
La prueba mínima de confiabilidad requiere2.880 juicios de rúbricaMultiplicar seis variables por cuatro preguntas de la lista, 60 publicaciones y el mínimo de dosevaluadores.Made for Ariel Díaz Vega, by HanademiFuentes: Owner-supplied thesis data (not independently verified).; McHugh, M. L. (2012). Interrater reliability: The kappastatistic. Biochemia Medica.; Interrater reliability: the kappa statistic - PMC - NIH.Unidadjuicios binarios de rúbricaPor publicación24Por evaluador en 60 publicaciones1.440Mínimo con dos evaluadores2.880
Añadir la prueba mínima de confiabilidad duplica la calificación manual de 1.440 a 2.880 decisiones.
Sixty posts can cover at most 0.38% ofrubric profilesMade for Ariel Díaz Vega, by HanademiSources: Owner-supplied thesis data (not independently verified).Unitpossible score profilesPlanned sample: 60 posts5251256253,12515,625123456Scored content variables
Even with no duplicate profiles, the planned sample explores less than four-tenths of one percent of the scoring space.
Sesenta publicaciones pueden cubrir comomáximo el 0,38% de los perfiles de rúbricaMade for Ariel Díaz Vega, by HanademiFuentes: Owner-supplied thesis data (not independently verified).Unidadperfiles posibles de puntuaciónMuestra planeada: 60 publicaciones5251256253,12515,625123456Variables de contenido puntuadas
Incluso sin perfiles repetidos, la muestra planeada explora menos de cuatro décimas del uno por ciento del espacio de puntuación.
The valence checklist leaves half of itsdeclared scale unreachableMade for Ariel Díaz Vega, by HanademiSources: Russell, J. A. (1980). A circumplex model of affect. Journal of Personality and Social Psychology.;Owner-supplied thesis data (not independently verified).; psychologicalscience.org.Unitshare of declared scale reachableDeclared valence scale-10+1Attainable checklist scores00.250.500.751The negative half produces no score
The instrument cannot encode negative valence even though the construct explicitly requires a bipolar dimension.
La lista de valencia deja inaccesible la mitadde su escala declaradaMade for Ariel Díaz Vega, by HanademiFuentes: Russell, J. A. (1980). A circumplex model of affect. Journal of Personality and Social Psychology.;Owner-supplied thesis data (not independently verified).; psychologicalscience.org.Unidadproporción accesible de la escala declaradaEscala de valencia declarada-10+1Puntuaciones posibles de la lista00,250,500,751La mitad negativa no produce puntuaciones
El instrumento no puede codificar valencia negativa aunque el constructo requiere explícitamente una dimensión bipolar.
Each node gets 1 attempt, while63.2% guarantees influenceoptimization, not purchases.The analogy can motivate sequential exposure, but a hotel dataset without observednetwork edges cannot inherit the model's optimization guarantee.Sources: Kempe, D., Kleinberg, J., & Tardos, É. (2003). Maximizing the spread of influence through a social network. Proceedings of the Ninth ACMSIGKDD International Conference, 137-146.
Independent Cascade resembles probabilistic dominoes moving through observed links. Each activated node gets 1 chance to activate each inactive neighbor. The 63.2% guarantee concerns selecting influential starting nodes under specific assumptions, not predicting hotel purchases.
Cada nodo tiene 1 intento, mientras63,2% garantiza optimización deinfluencia, no compras.La analogía puede motivar la exposición secuencial, pero un conjunto hotelero sinconexiones de red observadas no puede heredar la garantía de optimización del modelo.Fuentes: Kempe, D., Kleinberg, J., & Tardos, É. (2003). Maximizing the spread of influence through a social network. Proceedings of the Ninth ACMSIGKDD International Conference, 137-146.
Cascada Independiente se parece a dominós probabilísticos que avanzan por conexiones observadas. Cada nodo activado tiene 1 oportunidad de activar a cada vecino inactivo. La garantía del 63,2% trata de seleccionar nodos iniciales influyentes bajo supuestos específicos, no de predecir compras hoteleras.
Content-dependent response isplausible, but six rubrics do notform a diffusion algorithm.A method published on 19 August 2025 combined topic-aware influence maximizationwith deep reinforcement learning and graph attention networks, illustrating the additionalmachinery required by a direct implementation.Sources: Topic-aware social influence propagation models - ProQuest.; Owner-supplied thesis data (not independently verified).; link.springer.com.
Topic-aware models allow the message topic to change influence probabilities. The thesis uses that intuition through six content constructs. It does not estimate network edges, cascade timing, or topic-specific transmission probabilities.
La respuesta dependiente del contenido esplausible, pero seis rúbricas no forman unalgoritmo de difusión.Un método publicado el 19 de agosto de 2025 combinó maximización de influenciatemática con aprendizaje por refuerzo profundo y redes de atención en grafos, ilustrandola maquinaria adicional que exige una implementación directa.Fuentes: Topic-aware social influence propagation models - ProQuest.; Owner-supplied thesis data (not independently verified).; link.springer.com.
Los modelos sensibles al tema permiten que el tema del mensaje cambie las probabilidades de influencia. La tesis usa esa intuición mediante seis constructos. No estima conexiones de red, tiempos de cascada ni probabilidades de transmisión por tema.
Even a 20% positive rate yields only 1.5events per predictorMade for Ariel Díaz Vega, by HanademiSources: Owner-supplied thesis data (not independently verified).; Peduzzi, P., Concato, J., Kemper, E., Holford, T. R., & Feinstein, A. R. (1996). A simulationstudy of the number of events per variable in logistic regression analysis. Journal of Clinical Epidemiology.; Vittinghoff, E., & McCulloch, C. E. (2007). Relaxingthe rule of ten events per variable. American Journal of Epidemiology.; A simulation study of the number of events per variable in logistic regression analysis.Unitevents per predictor5% positive rate0.3810% positive rate0.7520% positive rate1.5010 EPV guideline0246810
Every plausible scenario remains far below the guideline of 10 events per predictor, so the planned model is likely to be unstable.
Incluso una tasa positiva del 20% producesolo 1,5 eventos por predictorMade for Ariel Díaz Vega, by HanademiFuentes: Owner-supplied thesis data (not independently verified).; Peduzzi, P., Concato, J., Kemper, E., Holford, T. R., & Feinstein, A. R. (1996). A simulationstudy of the number of events per variable in logistic regression analysis. Journal of Clinical Epidemiology.; Vittinghoff, E., & McCulloch, C. E. (2007). Relaxingthe rule of ten events per variable. American Journal of Epidemiology.; A simulation study of the number of events per variable in logistic regression analysis.Unidadeventos por predictorTasa positiva del 5%0,38Tasa positiva del 10%0,75Tasa positiva del 20%1,50Guía de 10 EPP0246810
Todos los escenarios plausibles quedan muy por debajo de la guía de 10 eventos por predictor, por lo que el modelo planeado probablemente será inestable.
Age describes an audience, but it does notreveal who influences whom.A Swiss study combined social-contact data collected in 2021 with a neighborhoodsocioeconomic index, showing how observed relationships can be joined withdemographic context.Sources: Owner-supplied thesis data (not independently verified).; nature.com.Sources use different measurement bases; read the comparison directionally, not as one exact scale.
The proposal creates three age groups. Network communities require connection or interaction structure, often joined with topical information. Age alone is demographic segmentation, not evidence of a diffusion community.
La edad describe una audiencia, pero norevela quién influye sobre quién.Un estudio suizo combinó datos de contacto social recopilados en 2021 con un índicesocioeconómico del vecindario, mostrando cómo las relaciones observadas puedenunirse con el contexto demográfico.Fuentes: Owner-supplied thesis data (not independently verified).; nature.com.Las fuentes usan bases de medición distintas; lea la comparación como tendencia, no como una escala exacta.
La propuesta crea tres grupos de edad. Las comunidades de red requieren estructura de conexiones o interacciones, a menudo unida a información temática. La edad por sí sola es segmentación demográfica, no evidencia de una comunidad de difusión.
Images and emotion can matter, but equal0.25 weights still require validation.A 2024 hotel-photography study used 4 quasi-experimental groups, while computationalemotionality measures were used to predict revenue across nearly 2,400 movies.Sources: Zajonc, R. B. (1980). Feeling and thinking: Preferences need no inferences. American Psychologist.; Feeling and thinking: Preferences need noinferences..; Owner-supplied thesis data (not independently verified).; inderscience.com.; nature.com.
Affective response can arise before deliberate reasoning. Hotel-image research and emotionality studies support examining visual content. They do not establish that sharpness, people, service visibility, and limited text deserve identical 0.25 weights.
Las imágenes y la emoción puedenimportar, pero los pesos iguales de 0,25aún requieren validación.Un estudio de fotografía hotelera de 2024 utilizó 4 grupos cuasiexperimentales, mientrasmedidas computacionales de emocionalidad se usaron para predecir ingresos en casi2.400 películas.Fuentes: Zajonc, R. B. (1980). Feeling and thinking: Preferences need no inferences. American Psychologist.; Feeling and thinking: Preferences need noinferences..; Owner-supplied thesis data (not independently verified).; inderscience.com.; nature.com.
La respuesta afectiva puede surgir antes del razonamiento deliberado. La investigación sobre imágenes hoteleras y emocionalidad respalda examinar el contenido visual. No establece que nitidez, personas, visibilidad del servicio y texto limitado merezcan pesos idénticos de 0,25.
Visual content can change behavior, but itseffect must be tested in context.The population, product, intervention, and outcome differ from hotel social media, so the80% effect must not be transferred.Sources: journals.plos.org.
Images can do more than attract attention. In a randomized tobacco-warning trial, pictorial warnings reduced purchase odds by 80%. That establishes behavioral potential, not the size of any hotel-content effect.
El contenido visual puede cambiarconductas, pero su efecto debeprobarse en contexto.La población, el producto, la intervención y el resultado difieren de las redes socialeshoteleras, por lo que el efecto del 80% no debe transferirse.Fuentes: journals.plos.org.
Las imágenes pueden hacer más que atraer atención. En un ensayo aleatorizado sobre advertencias de tabaco, las imágenes redujeron 80% las probabilidades de compra. Esto demuestra potencial conductual, no el tamaño de un efecto del contenido hotelero.
Valence has no single accepted shapePublished conceptualizations of valence, transcribed from a figure at whole percentage-point precision.Made for Ariel Díaz Vega, by HanademiSources: Russell, J. A. (1980). A circumplex model of affect. Journal of Personality and Social Psychology.; psychologicalscience.org.; We(Still!) Need to Talk About Valence: Contemporary Issues and Recommendations for Affective Science. (2026). Published figure transcribedfrom pixels.UnitpercentSingle bipolar dimension32%Two distinct dimensions34%Part of emotion dimensions23%Other11%
Researchers do not encode valence in one universal way. The two leading approaches are nearly tied at 34% and 32%. Two experiments also found bipolar valence largely separable from arousal, so the thesis must declare its choice clearly.
La valencia no tiene una única formaaceptadaConceptualizaciones publicadas de la valencia, transcritas de una figura con precisión de puntosporcentuales enteros.Made for Ariel Díaz Vega, by HanademiFuentes: Russell, J. A. (1980). A circumplex model of affect. Journal of Personality and Social Psychology.; psychologicalscience.org.; We(Still!) Need to Talk About Valence: Contemporary Issues and Recommendations for Affective Science. (2026). Published figure transcribedfrom pixels.UnidadporcentajeUna dimensión bipolar32 %Dos dimensiones distintas34 %Parte de dimensiones emocionales23 %Otra11 %
Los investigadores no codifican la valencia de una sola manera universal. Los dos enfoques principales están casi empatados, con 34% y 32%. Dos experimentos también encontraron que la valencia bipolar era ampliamente separable de la activación, por lo que la tesis debe declarar claramente su elección.
Across 6,956 articles,high-arousal emotions wereassociated with greater sharing.The study concerns online sharing, not hotel inquiries or confirmed reservations.Sources: Berger, J., & Milkman, K. L. (2012). What makes online content viral? Journal of Marketing Research.
A large observational study connected high-arousal emotion with greater online sharing. The sample covered 6,956 New York Times articles. The finding supports studying virality, but it does not turn sharing into evidence of purchase.
En 6.956 artículos, las emociones de altaactivación se asociaron con mayor difusión.El estudio trata sobre difusión en línea, no sobre consultas hoteleras ni reservasconfirmadas.Fuentes: Berger, J., & Milkman, K. L. (2012). What makes online content viral? Journal of Marketing Research.
Un amplio estudio observacional conectó la emoción de alta activación con mayor difusión en línea. La muestra incluyó 6.956 artículos de The New York Times. El hallazgo respalda estudiar la viralidad, pero no convierte compartir en evidencia de compra.
Attention, emotion, and action are differentstagesTwo three-stage frameworks: proposed hotel outcomes and classic advertising effects.Made for Ariel Díaz Vega, by HanademiSources: Owner-supplied thesis data (not independently verified).; Lavidge, R. J., & Steiner, G. A. (1961). A model for predictive measurements of advertisingeffectiveness. Journal of Marketing.; Hoban, P. R., & Bucklin, R. E. (2015). Effects of internet display advertising in the purchase funnel. Journal of MarketingResearch.; Effects of Internet Display Advertising in the Purchase Funnel: Model-Based Insights from a Randomized Field Experiment.Unitstage orderHotel outcomes123EngagementWhatsApp contactConfirmedreservationAdvertising effects123CognitiveAffectiveBehavioral
The hotel design has 3 observable outcomes: engagement, WhatsApp contact, and confirmed reservation. Classic advertising theory also separates cognitive, affective, and behavioral effects. One model should not treat these stages as interchangeable.
Atención, emoción y acción son etapasdiferentesDos marcos de tres etapas: resultados hoteleros propuestos y efectos publicitarios clásicos.Made for Ariel Díaz Vega, by HanademiFuentes: Owner-supplied thesis data (not independently verified).; Lavidge, R. J., & Steiner, G. A. (1961). A model for predictive measurements of advertisingeffectiveness. Journal of Marketing.; Hoban, P. R., & Bucklin, R. E. (2015). Effects of internet display advertising in the purchase funnel. Journal of MarketingResearch.; Effects of Internet Display Advertising in the Purchase Funnel: Model-Based Insights from a Randomized Field Experiment.Unidadorden de etapaResultados hoteleros123InteracciónContacto porWhatsAppReserva confirmadaEfectos publicitarios123CognitivaAfectivaConductual
El diseño hotelero tiene 3 resultados observables: interacción, contacto por WhatsApp y reserva confirmada. La teoría publicitaria clásica también separa efectos cognitivos, afectivos y conductuales. Un solo modelo no debe tratar estas etapas como intercambiables.
The binary target models only one-third ofthe observable response funnelCompare the three distinct observed stages with the single stage used as the binary dependent variable: onedivided by three equals 33%.Made for Ariel Díaz Vega, by HanademiSources: Owner-supplied thesis data (not independently verified).; Hoban, P. R., & Bucklin, R. E. (2015). Effects of internetdisplay advertising in the purchase funnel. Journal of Marketing Research.; Effects of Internet Display Advertising in thePurchase Funnel: Model-Based Insights from a Randomized Field Experiment.Unitstage inclusion indicator0.00.20.50.81.0Observed stageModeled binary targetEngagement10WhatsApp contact10Confirmed reservation11
Content effects on engagement or inquiry can disappear when confirmed reservation is the only modeled outcome.
La variable binaria modela solo un terciodel embudo de respuesta observableComparar las tres etapas observadas distintas con la única etapa usada como variable dependiente binaria:uno dividido entre tres equivale al 33%.Made for Ariel Díaz Vega, by HanademiFuentes: Owner-supplied thesis data (not independently verified).; Hoban, P. R., & Bucklin, R. E. (2015). Effects ofinternet display advertising in the purchase funnel. Journal of Marketing Research.; Effects of Internet DisplayAdvertising in the Purchase Funnel: Model-Based Insights from a Randomized Field Experiment.Unidadindicador de inclusión de etapa0,00,20,50,81,0Etapa observadaVariable binaria modeladaInteracción10Contacto por WhatsApp10Reserva confirmada11
Los efectos del contenido sobre la interacción o la consulta pueden desaparecer cuando la reserva confirmada es el único resultado modelado.
Scarcity has 2 mechanisms, not 1 urgencyscoreSix persuasion principles and the two scarcity forms combined by the proposed urgency score.Made for Ariel Díaz Vega, by HanademiSources: Aggarwal, P., Jun, S. Y., & Huh, J. H. (2011). Scarcity messages: A consumer competition perspective. Journal ofAdvertising.Unitconstruct countPersuasion framework1unchanged, Reciprocity → ScarcityScarcity structure112Limited timeLimited quantityCombined score
Scarcity is one of 6 persuasion principles in the cited framework. A final booking deadline and one remaining room do not communicate the same information. The instrument should test limited-time and limited-quantity signals separately before combining them.
La escasez tiene 2 mecanismos, no 1puntaje de urgenciaSeis principios de persuasión y las dos formas de escasez combinadas por el puntaje de urgencia propuesto.Made for Ariel Díaz Vega, by HanademiFuentes: Aggarwal, P., Jun, S. Y., & Huh, J. H. (2011). Scarcity messages: A consumer competition perspective. Journal ofAdvertising.Unidadcantidad de constructosMarco de persuasión1sin cambio, Reciprocidad → EscasezEstructura de la escasez112Tiempo limitadoCantidad limitadaPuntaje combinado
La escasez es uno de 6 principios de persuasión en el marco citado. Una fecha límite de reserva y una sola habitación disponible no comunican la misma información. El instrumento debe probar por separado las señales de tiempo y cantidad antes de combinarlas.
Reviews can build trust, but ratingsand photographs do not provideidentical information.Each signal should be defined and tested separately before any combined social-proofscore is interpreted.Sources: Filieri, R., Alguezaui, S., & McLeay, F. (2015). Why do travelers trust TripAdvisor? Tourism Management, 51, 174-185.; Owner-suppliedthesis data (not independently verified).
Travel-review research studied trust using a final sample of 2,084 TripAdvisor users. The thesis gives ratings, testimonials, customer counts, and guest photographs identical 0.25 weights. Equal arithmetic does not establish equal psychological or commercial value.
Las reseñas pueden generar confianza,pero calificaciones y fotografías no aportaninformación idéntica.Cada señal debe definirse y probarse por separado antes de interpretar un puntajecombinado de prueba social.Fuentes: Filieri, R., Alguezaui, S., & McLeay, F. (2015). Why do travelers trust TripAdvisor? Tourism Management, 51, 174-185.; Owner-suppliedthesis data (not independently verified).
La investigación sobre reseñas turísticas estudió la confianza con una muestra final de 2.084 usuarios de TripAdvisor. La tesis asigna pesos idénticos de 0,25 a calificaciones, testimonios, cantidades de clientes y fotografías. La igualdad aritmética no establece igual valor psicológico o comercial.
Hilton reports twice as many InstagramfollowersReported followers for Hilton Garden Inn Bogotá Airport; the arithmetic total is not deduplicated.Made for Ariel Díaz Vega, by HanademiSources: Owner-supplied thesis data (not independently verified).Unitreported followersInstagram12KFacebook6KArithmetic total18K
The hotel reports 12,000 Instagram followers and 6,000 on Facebook. That makes Instagram twice as large in the reported platform counts. The 18,000 total is arithmetic because one person may follow both accounts.
Hilton reporta el doble de seguidores enInstagramSeguidores reportados del Hilton Garden Inn Bogotá Airport; el total aritmético no elimina duplicados.Made for Ariel Díaz Vega, by HanademiFuentes: Owner-supplied thesis data (not independently verified).Unidadseguidores reportadosInstagram12KFacebook6KTotal aritmético18K
El hotel reporta 12.000 seguidores en Instagram y 6.000 en Facebook. Esto hace que Instagram sea dos veces mayor en las cantidades reportadas. El total de 18.000 es aritmético porque una persona puede seguir ambas cuentas.
Bogotá concentration implies 14,400 localfollower accounts before deduplicationMade for Ariel Díaz Vega, by HanademiSources: Owner-supplied thesis data (not independently verified).Unitreported follower accountsInstagram9,600 local estimate12,000 reportedFacebook4,800 local estimate6,000 reportedArithmetic total14,400 local estimate18,000 reported06,00012,00018,000
The accessible audience is overwhelmingly local, but the 14,400 total is an account estimate rather than a deduplicated person count.
La concentración en Bogotá implica 14.400 cuentasseguidoras locales antes de eliminar duplicadosMade for Ariel Díaz Vega, by HanademiFuentes: Owner-supplied thesis data (not independently verified).Unidadcuentas seguidoras reportadasInstagram9.600 locales estimados12.000 reportadosFacebook4.800 locales estimados6.000 reportadosTotal aritmético14.400 locales estimados18.000 reportados06,00012,00018,000
La audiencia accesible es abrumadoramente local, pero el total de 14.400 es una estimación de cuentas y no una cantidad de personas sin duplicados.
A common window improves comparison,but weekly totals cannot identifytransmission paths.Weekly totals are useful post-level outcomes, but they cannot recover person-to-personpaths or edge-level influence probabilities.Sources: Yang, J., & Leskovec, J. (2010). Modeling information diffusion in implicit networks. Proceedings of the IEEE International Conference on Data Mining, 599-608.;Modeling Information Diffusion in Implicit Networks - researchr publication.; Yang, J., & Leskovec, J. (2010). Modeling information diffusion in implicit networks. Proceedings ofICDM, 599-608.; Owner-supplied thesis data (not independently verified).; Meta Platforms, Inc. (2025). Meta Business Suite insights documentation.
Every post receives the same seven-day observation window. That makes reach, impressions, and engagement more comparable. Implicit-network methods still require detailed cascade timing, while age-specific reach identifies exposed accounts rather than later customers.
Una ventana común mejora la comparación,pero los totales semanales no identificanrutas de transmisión.Los totales semanales son resultados útiles por publicación, pero no recuperan rutaspersona a persona ni probabilidades de influencia por enlace.Fuentes: Yang, J., & Leskovec, J. (2010). Modeling information diffusion in implicit networks. Proceedings of the IEEE International Conference on Data Mining, 599-608.;Modeling Information Diffusion in Implicit Networks - researchr publication.; Yang, J., & Leskovec, J. (2010). Modeling information diffusion in implicit networks. Proceedings ofICDM, 599-608.; Owner-supplied thesis data (not independently verified).; Meta Platforms, Inc. (2025). Meta Business Suite insights documentation.
Cada publicación recibe la misma ventana de observación de siete días. Esto hace más comparables el alcance, las impresiones y la interacción. Los métodos de redes implícitas aún requieren tiempos detallados de cascada, mientras el alcance por edad identifica cuentas expuestas y no clientes posteriores.
The method creates two synthetic communitypositives from unobserved buyer agesMade for Ariel Díaz Vega, by HanademiSources: Meta Platforms, Inc. (2025). Meta Business Suite insights documentation.; Owner-supplied thesis data(not independently verified).Unitallocated reservations and binary labels0.5 thresholdAge 18-341.00Age 35-540.70Age 55+0.30Synthetic label11000.51
Two of three communities become positive observations even though no customer's age was observed.
El método crea dos positivos sintéticos por comunidada partir de edades no observadasMade for Ariel Díaz Vega, by HanademiFuentes: Meta Platforms, Inc. (2025). Meta Business Suite insights documentation.; Owner-supplied thesis data(not independently verified).Unidadreservas asignadas y etiquetas binariasUmbral de 0,5Edad 18-341,00Edad 35-540,70Edad 55+0,30Etiqueta sintética11000,51
Dos de tres comunidades se convierten en observaciones positivas aunque no se observó la edad de ningún cliente.
15 randomized experiments showed whyobservational attribution is not causal proof.A code can trace the last visible route into a reservation without revealing what wouldhave happened without the post.Sources: Gordon, B. R., Zettelmeyer, F., Bhargava, N., & Chapsky, D. (2019). A comparison of approaches to advertising measurement. MarketingScience.
Researchers compared observational estimates with 15 randomized Facebook advertising experiments. The experiments contained approximately 500 million user-experiment observations. That scale makes the warning hard to ignore: attribution and incremental impact are different questions.
15 experimentos aleatorizadosmostraron por qué atribuciónobservacional no prueba causalidad.Un código puede rastrear la última ruta visible hacia una reserva sin revelar qué habríaocurrido sin la publicación.Fuentes: Gordon, B. R., Zettelmeyer, F., Bhargava, N., & Chapsky, D. (2019). A comparison of approaches to advertising measurement. MarketingScience.
Los investigadores compararon estimaciones observacionales con 15 experimentos publicitarios aleatorizados de Facebook. Los experimentos contenían aproximadamente 500 millones de observaciones de usuario y experimento. Esa escala hace difícil ignorar la advertencia: atribución e impacto incremental son preguntas diferentes.
Unique codes improve traceability,while missing codes and confoundersstill bias interpretation.The four major confounder groups are seasonality, paid targeting, offer price, and priordemand. The four major missingness mechanisms concern customers, platforms,content, and staff behavior.Sources: Owner-supplied thesis data (not independently verified).; Little, R. J. A., & Rubin, D. B. (2019). Statistical analysis with missing data (3rd ed.).Wiley.; Hernán, M. A., & Robins, J. M. (2020). Causal inference: What if. Chapman & Hall/CRC.; Identifiability, Exchangeability and Confounding revisited.
Each post receives a unique category-and-number code such as ROM-047. That creates an auditable path into WhatsApp. Missing codes can vary by customer, platform, content, or staff, while seasonality, targeting, price, and prior demand can still confound booking associations.
Los códigos únicos mejoran la trazabilidad,mientras omisiones y confusores aúnsesgan la interpretación.Los cuatro grupos principales de confusores son estacionalidad, segmentación pagada,precio de la oferta y demanda previa. Los cuatro mecanismos principales de omisiónconciernen clientes, plataformas, contenido y comportamiento del personal.Fuentes: Owner-supplied thesis data (not independently verified).; Little, R. J. A., & Rubin, D. B. (2019). Statistical analysis with missing data (3rd ed.).Wiley.; Hernán, M. A., & Robins, J. M. (2020). Causal inference: What if. Chapman & Hall/CRC.; Identifiability, Exchangeability and Confounding revisited.
Cada publicación recibe un código único de categoría y número como ROM-047. Esto crea una ruta auditable hacia WhatsApp. Los códigos faltantes pueden variar por cliente, plataforma, contenido o personal, mientras estacionalidad, segmentación, precio y demanda previa aún pueden confundir las asociaciones con reservas.
CRM fields measure realreservations, but their linkagerequires explicit privacy governance.The four recommended controls should be specified before records are linked underColombian personal-data governance.Sources: Owner-supplied thesis data (not independently verified).; Congress of Colombia. (2012). Law 1581 of 2012 establishing general provisions forpersonal-data protection.
The CRM is the strongest commercial source because it records status, date, and money. Linking those fields with WhatsApp moves the study beyond engagement. It also creates a personal-data workflow requiring purpose limitation, access control, retention rules, and de-identification.
Los campos del CRM miden reservasreales, pero su vinculación exigegobernanza explícita de privacidad.Los cuatro controles recomendados deben especificarse antes de vincular registros bajola gobernanza colombiana de datos personales.Fuentes: Owner-supplied thesis data (not independently verified).; Congress of Colombia. (2012). Law 1581 of 2012 establishing general provisions forpersonal-data protection.
El CRM es la fuente comercial más sólida porque registra estado, fecha y dinero. Vincular esos campos con WhatsApp lleva el estudio más allá de la interacción. También crea un flujo de datos personales que exige finalidad limitada, control de acceso, reglas de retención y desidentificación.
Audience shares manufacture the ageoutcomesModeled reservation allocation and resulting binary labels for three age bands.Made for Ariel Díaz Vega, by HanademiSources: Owner-supplied thesis data (not independently verified).The binary label applies the thesis's 0.5 threshold to the supplied modeled allocations.Unitmodeled allocation and synthetic label0.00.51.0118-34135-54055+0.5 threshold
Two observed reservations are divided across age bands using audience shares. The result is 1.00, 0.70, and 0.30 modeled reservations. A 0.5 cutoff then creates 2 positive labels even though no customer ages were observed.
Las proporciones de audiencia fabrican losresultados por edadAsignación modelada de reservas y etiquetas binarias resultantes para tres franjas de edad.Made for Ariel Díaz Vega, by HanademiFuentes: Owner-supplied thesis data (not independently verified).La etiqueta binaria aplica el umbral de 0,5 de la tesis a las asignaciones modeladas suministradas.Unidadasignación modelada y etiqueta sintética0,00,51,0118-34135-54055+Umbral de 0,5
Dos reservas observadas se dividen entre franjas de edad mediante proporciones de audiencia. El resultado es 1,00, 0,70 y 0,30 reservas modeladas. Un corte de 0,5 crea 2 etiquetas positivas aunque no se observaron edades de clientes.
180 rows still represent only 60 postsProposed expansion from posts to three community rows per post.Made for Ariel Díaz Vega, by HanademiSources: Owner-supplied thesis data (not independently verified).; Hox, J. J., Moerbeek, M., & van de Schoot, R. (2017). Multilevelanalysis: Techniques and applications (3rd ed.). Routledge.Sources use different measurement bases; read the comparison directionally, not as one exact scale.Unitdesign count180Constructed rows60Posts3Rows per post
Each of 60 posts becomes 3 community rows, producing approximately 180 records. Those rows share content, timing, exposure, and booking information. Treating them as independent can make uncertainty look smaller than it is.
180 filas todavía representan solo 60publicacionesExpansión propuesta de publicaciones a tres filas comunitarias por publicación.Made for Ariel Díaz Vega, by HanademiFuentes: Owner-supplied thesis data (not independently verified).; Hox, J. J., Moerbeek, M., & van de Schoot, R. (2017). Multilevelanalysis: Techniques and applications (3rd ed.). Routledge.Las fuentes usan bases de medición distintas; lea la comparación como tendencia, no como una escala exacta.Unidadcantidad del diseño180Filas construidas60Publicaciones3Filas por publicación
Cada una de 60 publicaciones se convierte en 3 filas comunitarias, produciendo aproximadamente 180 registros. Esas filas comparten contenido, tiempo, exposición e información de reservas. Tratarlas como independientes puede hacer que la incertidumbre parezca menor de lo que es.
Row expansion triples the file withoutincreasing independent post clustersMade for Ariel Díaz Vega, by HanademiSources: Owner-supplied thesis data (not independently verified).; Hox, J. J., Moerbeek, M., & van de Schoot, R.(2017). Multilevel analysis: Techniques and applications (3rd ed.). Routledge.Unitrecords or independent clusters0601201806018060Source postsConstructed community rowsIndependent post clusters
The nominal record count rises threefold, but the independent content, timing, exposure, and booking units remain 60 posts.
La expansión de filas triplica el archivo sin aumentarlos grupos independientes de publicacionesMade for Ariel Díaz Vega, by HanademiFuentes: Owner-supplied thesis data (not independently verified).; Hox, J. J., Moerbeek, M., & van de Schoot, R.(2017). Multilevel analysis: Techniques and applications (3rd ed.). Routledge.Unidadregistros o grupos independientes0601201806018060Publicaciones de origenFilas de comunidad construidasGrupos independientes de publicaciones
La cantidad nominal de registros se triplica, pero las unidades independientes de contenido, tiempo, exposición y reserva siguen siendo 60 publicaciones.
At 60 posts, rare bookings leave too fewpositive casesExpected positive posts under three rates, compared with published events-per-predictor guidance.Made for Ariel Díaz Vega, by HanademiSources: Owner-supplied thesis data (not independently verified).; Peduzzi, P., Concato, J., Kemper, E., Holford, T. R., & Feinstein, A. R. (1996). A simulation studyof the number of events per variable in logistic regression analysis. Journal of Clinical Epidemiology.; Vittinghoff, E., & McCulloch, C. E. (2007). Relaxing the rule often events per variable. American Journal of Epidemiology.; A simulation study of the number of events per variable in logistic regression analysis.Unitpositive cases and events per predictorPositive posts from 6036125% scenario10% scenario20% scenarioEvents per predictor2510152 EPV5 EPV10 EPV15 EPV
A 5% positive rate yields only 3 successful posts. Even a 20% rate yields 12. The classic 10-events-per-predictor rule is not universal, but these scenarios still warn that a model with 8 predictors may be unstable.
Con 60 publicaciones, las reservas escasasdejan pocos casos positivosPublicaciones positivas esperadas bajo tres tasas, comparadas con guías publicadas de eventos porpredictor.Made for Ariel Díaz Vega, by HanademiFuentes: Owner-supplied thesis data (not independently verified).; Peduzzi, P., Concato, J., Kemper, E., Holford, T. R., & Feinstein, A. R. (1996). A simulation studyof the number of events per variable in logistic regression analysis. Journal of Clinical Epidemiology.; Vittinghoff, E., & McCulloch, C. E. (2007). Relaxing the rule often events per variable. American Journal of Epidemiology.; A simulation study of the number of events per variable in logistic regression analysis.Unidadcasos positivos y eventos por predictorPublicaciones positivas de 603612Escenario de 5%Escenario de 10%Escenario de 20%Eventos por predictor2510152 EPV5 EPV10 EPV15 EPV
Una tasa positiva de 5% produce solo 3 publicaciones exitosas. Incluso una tasa de 20% produce 12. La regla clásica de 10 eventos por predictor no es universal, pero estos escenarios advierten que un modelo con 8 predictores puede ser inestable.
AUC 0.70 is only a ranking thresholdProposed AUC-ROC benchmark between chance ranking and perfect ranking.Made for Ariel Díaz Vega, by HanademiSources: Owner-supplied thesis data (not independently verified).; Saito, T., & Rehmsmeier, M. (2015). The precision-recall plot is more informative than the ROC plotwhen evaluating binary classifiers on imbalanced datasets. PLOS ONE, 10(3), e0118432.; The Precision-Recall Plot Is More Informative than the ROC ....Sources use different measurement bases; read the comparison directionally, not as one exact scale.UnitAUC-ROC0.40.60.81.00.5Chance ranking0.7Proposed threshold1Perfect rankingProposed acceptance threshold
AUC-ROC measures ranking, not whether predicted probabilities match actual booking frequencies. The proposed 0.70 threshold is a convention, not complete validation. Rare reservations also make precision-recall evaluation especially important.
Un AUC de 0,70 es solo un umbral declasificaciónReferencia AUC-ROC propuesta entre clasificación al azar y clasificación perfecta.Made for Ariel Díaz Vega, by HanademiFuentes: Owner-supplied thesis data (not independently verified).; Saito, T., & Rehmsmeier, M. (2015). The precision-recall plot is more informative than the ROC plotwhen evaluating binary classifiers on imbalanced datasets. PLOS ONE, 10(3), e0118432.; The Precision-Recall Plot Is More Informative than the ROC ....Las fuentes usan bases de medición distintas; lea la comparación como tendencia, no como una escala exacta.UnidadAUC-ROC0,40,60,81,00,5Clasificación al azar0,7Umbral propuesto1Clasificación perfectaUmbral de aceptación propuesto
El AUC-ROC mide clasificación, no si las probabilidades predichas coinciden con las frecuencias reales de reserva. El umbral propuesto de 0,70 es una convención, no una validación completa. Las reservas escasas también hacen especialmente importante la evaluación de precisión-recall.
The measurement path must berepaired before the proposal cansupport purchase prediction.The first risk is foundational: the declared −1 to 1 valence range cannot be generated bythe current checklist, which produces only 0, 0.25, 0.50, 0.75, and 1. The sameproposal also turns 60 posts into approximately 180 rows, anticipates only 3, 6, or 12positive posts under its scenarios, and treats AUC-ROC 0.70 as an acceptance thresholdrather than validation. These are owner-supplied thesis quantities, not independentlyverified study results.Sources: Owner-supplied thesis data (not independently verified).
The proposal has a useful operational spine: coded posts, WhatsApp contacts, and CRM reservations. Its main risks come from an invalid valence scale, synthetic age outcomes, dependent rows, scarce positive cases, and incomplete validation. Fix those points before claiming purchase prediction.
La ruta de medición debe corregirse antesde que la propuesta pueda respaldar lapredicción de compras.El primer riesgo es fundamental: la escala declarada de −1 a 1 no puede generarse conla lista actual, que produce solo 0, 0,25, 0,50, 0,75 y 1. La misma propuesta tambiénconvierte 60 publicaciones en aproximadamente 180 filas, anticipa solo 3, 6 o 12publicaciones positivas según sus escenarios y trata AUC-ROC 0,70 como umbral deaceptación, no como validación. Estas cantidades provienen de la tesis suministrada porel propietario y no son resultados del estudio verificados de forma independiente.Fuentes: Owner-supplied thesis data (not independently verified).
La propuesta tiene una base operativa útil: publicaciones codificadas, contactos por WhatsApp y reservas del CRM. Sus principales riesgos provienen de una escala de valencia inválida, resultados sintéticos por edad, filas dependientes, pocos casos positivos y validación incompleta. Corrija esos puntos antes de afirmar predicción de compra.
In summaryMade for Ariel Díaz Vega, by HanademiSources: psychologicalscience.org.; inderscience.com.; Saito, T., & Rehmsmeier, M. (2015). The precision-recall plot is more informative than the ROCplot when evaluating binary classifiers on imbalanced datasets. PLOS ONE, 10(3), e0118432.; Hernán, M. A., & Robins, J. M. (2020). Causal inference:What if. Chapman & Hall/CRC.; nature.com.; nature.com.In two experiments, bipolar negative-to-positive valence measurement was largely dissociable from arousal.A 2024 hotel-photography study used a four-group quasi-experiment to examine how destination-specific images affect hotel selection.For rare reservations, precision-recall evaluation and calibration can reveal weaknesses that ROC-AUC alone may obscure.Seasonality, paid targeting, offer price, and prior demand can confound associations between content scores and reservations.Computational emotionality measures were used to predict box-office revenue for nearly 2,400 movies.A Swiss contact study combined social-contact data collected in 2021 with a neighborhood socioeconomic-position index.
The value of the research is not only what each source knew, but what became visible when their evidence was combined.
En resumenMade for Ariel Díaz Vega, by HanademiFuentes: psychologicalscience.org.; inderscience.com.; Saito, T., & Rehmsmeier, M. (2015). The precision-recall plot is more informative than the ROCplot when evaluating binary classifiers on imbalanced datasets. PLOS ONE, 10(3), e0118432.; Hernán, M. A., & Robins, J. M. (2020). Causal inference:What if. Chapman & Hall/CRC.; nature.com.; nature.com.En dos experimentos, la medición bipolar de la valencia, de negativa a positiva, resultó ampliamente disociable de la activación.Un estudio de 2024 sobre fotografía hotelera utilizó un cuasiexperimento de cuatro grupos para examinar cómo lasimágenes específicas del destino afectan la selección de hotel.Para reservas escasas, la evaluación de precisión-recall y la calibración pueden revelar debilidades que el ROC-AUC puede ocultar.La estacionalidad, segmentación pagada, precio de la oferta y demanda previa pueden confundir asociaciones entrepuntajes de contenido y reservas.Se utilizaron medidas computacionales de emocionalidad para predecir los ingresos de taquilla de casi 2.400 películas.Un estudio suizo combinó datos de contacto social recopilados en 2021 con un índice de posición socioeconómica del vecindario.
El valor de la investigación no está solo en cada fuente, sino en lo que apareció al combinar sus evidencias.

The research behind this deck

A scale declared from -1 to 1 produces only five nonnegative values. These terms separate diffusion, emotion measurement, and commercial outcomes.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español

La investigación detrás de esta presentación

Una escala declarada de -1 a 1 solo produce cinco valores no negativos. Estos términos separan difusión, medición emocional y resultados comerciales.

Hallazgos clave

El argumento

Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English

Related researchInvestigación relacionada