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Who We Are – «That Time» con The Chainsmokers #017

Figura 4Comparación entre las estadísticas oficiales de visitantes y los datos de las redes sociales en 35 parques nacionales de Finlandia. Los gráficos (en las figuras 3 y 4) están en orden descendente según el número de visitantes en los parques. Los gráficos revelan que los datos de las redes sociales tienden a funcionar de forma sólida en los parques más visitados, mientras que en los menos populares los patrones difieren significativamente. La figura ha sido creada con los módulos Matplotlib v2.0262 y Pandas v0.19.2 en el lenguaje de programación Python 3.5 (https://www.python.org/) bajo la licencia PSF (docs.python.org/3/license.html).Imagen a tamaño completo

Sci Rep 7, 17615 (2017). https://doi.org/10.1038/s41598-017-18007-4Download citationShare this articleAnyone you share the following link with will be able to read this content:Get shareable linkSorry, a shareable link is not currently available for this article.Copy to clipboard

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6 estrategias de instagram para hacer crecer tu negocio de fotografía

Para evaluar la solidez de la correlación entre ORTO-15 y el uso de Instagram al controlar las variables demográficas potencialmente confusas, realizamos además un análisis de regresión lineal con la puntuación de ORTO-15 como medida de resultado y el uso de Instagram, la edad, el IMC, el origen étnico (codificado como blanco/no blanco) y el país de residencia (codificado como Reino Unido/no Reino Unido) como variables predictoras. El modelo global fue significativo [F(5,648) = 9,58, p < 0,001)], siendo el uso de Instagram (β = -0,12, p = 0,003) y el país de residencia (β = 0,23, p < 0,001) predictores significativos. El resto de variables no fueron significativas (todas p > 0,22).

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Todos los procedimientos realizados en los estudios con participantes humanos se ajustaron a las normas éticas del comité de investigación institucional y/o nacional y a la declaración de Helsinki de 1964 y sus modificaciones posteriores o normas éticas comparables. El estudio fue aprobado por el comité de ética de la UCL.

Acceso abierto Este artículo se distribuye bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution 4.0 International License (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), que permite su uso, distribución y reproducción sin restricciones en cualquier medio, siempre y cuando se dé el crédito correspondiente al autor o autores originales y a la fuente, se proporcione un enlace a la licencia Creative Commons y se indique si se han realizado cambios.

Cómo ganar más seguidores en Instagram | CTO 017

ResumenUsando datos de Instagram de 166 individuos, aplicamos herramientas de aprendizaje automático para identificar con éxito marcadores de depresión. Las características estadísticas se extrajeron computacionalmente de 43.950 fotos de Instagram de los participantes, utilizando análisis de color, componentes de metadatos y detección algorítmica de rostros. Los modelos resultantes superaron la tasa media de éxito en el diagnóstico de la depresión de los médicos de cabecera. Estos resultados se mantuvieron incluso cuando el análisis se restringió a las publicaciones realizadas antes de que los individuos deprimidos fueran diagnosticados por primera vez. Las valoraciones humanas de los atributos de las fotos (feliz, triste, etc.) fueron predictores más débiles de la depresión, y no se correlacionaron con las características generadas por la computación. Estos resultados sugieren nuevas vías para el cribado y la detección temprana de enfermedades mentales.

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Las publicaciones de Instagram realizadas por personas diagnosticadas con depresión pueden distinguirse de forma fiable de las publicaciones realizadas por controles sanos, utilizando únicamente medidas extraídas computacionalmente de las fotos publicadas y los metadatos asociados.

Comparación de los valores HSV. La fotografía de la derecha tiene un tono más alto (más azul), una saturación más baja (más gris) y un brillo más bajo (más oscuro) que la fotografía de la izquierda. Las fotos de Instagram publicadas por personas deprimidas tenían valores HSV desplazados hacia los de la fotografía de la derecha, en comparación con las fotos publicadas por personas sanas.Imagen a tamaño completo

¡Actor, Al Sotto! ¡#ShoPowSho!

InstagramAutor(es) original(es)Desarrollador(es)Meta Plataformas Lanzamiento inicial6 de octubre de 2010; hace 11 años (2010-10-06)Lanzamiento(s) estable(s) [±]Android232.0.16.114 / 26 de abril de 2022; hace 2 meses (2022-04-26) [1]iOS232.0 / 25 de abril de 2022; hace 2 meses (2022-04-25)[2]Fire OS232. 0.0.16.114 / 26 de abril de 2022; hace 2 meses (2022-04-26)[3]Versión(es) preliminar(es) [±]Android (Alpha)234.0.0.36 / 30 de abril de 2022; hace 2 meses (2022-04-30)[4]Android (Beta)233.0.11.112 / 30 de abril de 2022; hace 2 meses (2022-04-30)[4]

En un principio, Instagram se distinguía por permitir que el contenido se enmarcara solo en una relación de aspecto cuadrada (1:1) de 640 píxeles para adaptarse al ancho de la pantalla del iPhone de la época. En 2015, estas restricciones se suavizaron con un aumento a 1080 píxeles. También añadió funciones de mensajería, la posibilidad de incluir varias imágenes o vídeos en una sola publicación, y una función de Historias -similar a la de su principal competidor Snapchat- que permitía a los usuarios publicar sus contenidos en un feed secuencial, con cada publicación accesible para los demás durante 24 horas. A partir de enero de 2019, Stories es utilizada por 500 millones de personas diariamente[10].

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