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Matosas-Lopez, LAutor (correspondencia)Romero-Ania, AAutor o Coautor

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27 de septiembre de 2022
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Artículo
Sí

The Efficiency of Social Network Services Management in Organizations. An In-Depth Analysis Applying Machine Learning Algorithms and Multiple Linear Regressions

Publicado en:Applied Sciences-Basel. 10 (15): 5167- - 2020-08-01 10(15), DOI: 10.3390/app10155167

Autores: Matosas-Lopez, Luis; Romero-Ania, Alberto

Afiliaciones

Rey Juan Carlos Univ, Dept Appl Econ, Paseo Artilleros S-N, Madrid 28032, Spain - Autor o Coautor
Rey Juan Carlos Univ, Dept Financial Econ Accounting & Modern Language, Paseo Artilleros S-N, Madrid 28032, Spain - Autor o Coautor

Resumen

The objective of this work is to detect the variables that allow organizations to manage their social network services efficiently. The study, applying machine learning algorithms and multiple linear regressions, reveals which aspects of published content increase the recognition of publications through retweets and favorites. The authors examine (I) the characteristics of the content (publication volumes, publication components, and publication moments) and (II) the message of the content (publication topics). The research considers 21,771 publications and thirty-nine variables. The results show that the recognition obtained through retweets and favorites is conditioned both by the characteristics of the content and by the message of the content. The recognition through retweets improves when the organization uses links, hashtags, and topics related to gender equality, whereas the recognition through favorites increases when the organization uses original tweets, publications between 8:00 and 10:00 a.m. and, again, gender equality related topics. The findings of this research provide new knowledge about trends and patterns of use in social media, providing academics and professionals with the necessary guidelines to efficiently manage these technologies in the organizational field.

Palabras clave

CommunicationEngagementFacebookMachine learning algorithmsManagementMultiple linear regressionScienceSentimentSocial network servicesStudentsSupport vector machinesSvmTwitter

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Applied Sciences-Basel debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2020, se encontraba en la posición 38/90, consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Engineering, Multidisciplinary. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada en el Cuartil Q2 para la agencia Scopus (SJR) en la categoría Instrumentation.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir del Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions, arroja un valor de: 8.72, lo que indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: Dimensions Aug 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-08-02, el siguiente número de citas:

  • WoS: 6
  • Scopus: 10

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-08-02:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 36.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 43 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 1.5.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 2 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (Matosas López, Luis) y Último Autor (Romero Ania, Alberto).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido Matosas López, Luis.