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13th Annual Global Communication Association Conference

publicado a la‎(s)‎ 20 may. 2018 13:41 por Raul Gomez   [ actualizado el 30 may. 2018 1:21 ]
Esta semana nos hemos apartado un poquito del ámbito de las finanzas y hemos participado en la 13th Annual Global Communication Association Conference que se ha celebrado en Madrid los días 16, 17 y 18 de mayo. ¿Qué podemos aportar nosotros en una conferencia que propone los siguientes temas de discusión?
-    Problemas relacionados con la Convención de Populismo, Media, Política e Inmigración en una palabra Globalizada
-    Global media y metodologías de comunicación, teorías y perspectivas.
-    Global media y sus impactos en la opinión pública. ¿Ha cambiado la naturaleza de las elecciones presidenciales?
-    Problemas relacionados con los responsables de la política, corporativos ejecutivos, representantes de ONG's, y medios de comunicación.
-    Nueva comunicación tecnológica, el Internet y social media.
-    Población mundial, medio ambiente y comunicación intelectual.

Bien, así como nuestros sistemas de trading algorítmico, Google Trends, se basan en las estadísticas de búsquedas en Google de determinados términos económicos y financieros, las búsquedas en Google nos pueden ayudar a predecir otros eventos como por ejemplo el resultado de las elecciones.

Participamos en el congreso describiendo nuestro modelo publicado en 2014 en el artículo “La actividad de búsquedas en Google anticipa los resultados electorales” y cómo desde entonces ha cambiado el contexto político español con la irrupción nuevos partidos en escena. Mientras que antes de 2014 Google era una herramienta muy potente para predecir los resultados electorales, observamos que desde entonces comete errores sistemáticos, infra ponderando el voto de los partidos tradicionales (PP y PSOE) y sobre estimando el voto de los nuevos partidos (Podemos y Ciudadanos).

La naturaleza cambiante del entrono en el que nos movemos es la que provoca que constantemente evolucionemos nuestros sistemas aplicando técnicas de machine learning que optimicen nuestros modelos predictivos de inteligencia artificial.





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