1. Más de medio millon de menciones del hashtag con influencia mundial
CIUDAD DE MÉXICO, 20 de mayo.- La viralización del hasthag #YoSoy132 alcanzó niveles mundiales, en español y en inglés; demostrando el alcance de Twitter para apoyar movimientos sociales.
Entre el 17 y el 19 de mayo, en análisis de Ondore arrojó que se generaron más de 600 mil tweets relacionados con el movimiento universitario denominado en la red social #YoSoy132.
Durante el mismo periodo las menciones de #MarchaYoSoy132 sobrepasaron las del hashtag #YoSoy132, ocupando el 79% de las conversaciones y convirtiéndose en Trending Topic mundial.
Los contenidos relacionados con el movimiento de los estudiantes fueron retomados y difundidos por medios internacionales en inglés y español, lo que contribuyó a su propagación.
De acuerdo con los resultados del análisis de Ondore, la Universidad Iberoamericana ocupó el primer lugar de las instituciones de educación superior mencionadas en las conversaciones con el 34% de las menciones, seguida del ITAM y el Tecnológico de Monterrey.
La mayoría de las menciones se generaron entre las 11 am y las 8 pm, y el horario en el que más tweets se emitieron y con mayor sentimiento negativo fue las 3 pm.
EXCELSIOR
Entre el 17 y el 19 de mayo, en análisis de Ondore arrojó que se generaron más de 600 mil tweets relacionados con el movimiento universitario denominado en la red social #YoSoy132.
Durante el mismo periodo las menciones de #MarchaYoSoy132 sobrepasaron las del hashtag #YoSoy132, ocupando el 79% de las conversaciones y convirtiéndose en Trending Topic mundial.
Los contenidos relacionados con el movimiento de los estudiantes fueron retomados y difundidos por medios internacionales en inglés y español, lo que contribuyó a su propagación.
De acuerdo con los resultados del análisis de Ondore, la Universidad Iberoamericana ocupó el primer lugar de las instituciones de educación superior mencionadas en las conversaciones con el 34% de las menciones, seguida del ITAM y el Tecnológico de Monterrey.
La mayoría de las menciones se generaron entre las 11 am y las 8 pm, y el horario en el que más tweets se emitieron y con mayor sentimiento negativo fue las 3 pm.
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