Solicitud de embargo por publicación en revista indexada. / Utilizar Facebook se ha vuelto parte de la vida de las personas, pero dentro de esta plataforma, las personas pueden tener distintos tipos de comportamientos de engagement con diferentes personas o grupos, incluso con las marcas que generan contenido dentro de sus páginas, esta interacción entre el contenido generado y el comportamiento de su audiencia resulta ser una herramienta fundamental para conocer los aciertos y desaciertos del plan de marketing de las organizaciones. Este estudio tomó como ejemplo a las principales marcas de la industria del videostreaming, para entender qué influencia tienen en el comportamiento de engagement de sus fanáticos los diferentes tipos de contenidos que crean diariamente. Este artículo se apoya en la realización de encuestas online en Lima Metropolitana, dirigida a un público joven y busca revelar el impacto positivo de ciertos tipos de contenidos, a favor de las empresas de videostreaming. / Using Facebook has become part of people's lives, but within this platform, people can have different types of engagement behaviors with different people or groups, even with the brands that generate content within their pages. This interaction between the generated content and the behavior of your audience turns out to be a fundamental tool to know the successes and failures of the organizations' marketing plan. This study took as an example the main brands in the video streaming industry, to understand what influence the different types of content they create daily have on the engagement behavior of their fans. This article is based on online surveys conducted in Metropolitan Lima, aimed at a young audience and seeks to reveal the positive impact of certain types of content, in favor of video streaming companies. / Trabajo de investigación

The user experience offered by a video streaming service plays a fundamental role in customer satisfaction. This experience can be degraded by poor playback quality and buffering issues. These problems can be caused by a user demand that is higher than the video streaming service capacity. Resource scaling methods can increase the available resources to cover the need. However, most resource scaling systems are reactive and scale up in an automated fashion when a certain demand threshold is exceeded. During popular live streaming content, the demand can be so high that even by scaling up at the last minute, the system might still be momentarily under-provisioned, resulting in a bad user experience. The solution to this problem is proactive scaling which is event-based, using content-related information to scale up or down, according to knowledge from past events. As a result, proactive resource scaling is a key factor in providing reliable video streaming services. Users viewing habits heavily affect demand. To provide an accurate model for proactive resource scaling tools, these habits need to be modelled. This thesis provides such a forecasting model for user views that can be used by a proactive resource scaling mechanism. This model is created by applying machine learning algorithms to data from both live TV and over-the-top streaming services. To produce a model with satisfactory accuracy, numerous data attributes were considered relating to users, content and content providers. The findings of this thesis show that user viewing demand can be modelled with high accuracy, without heavily relying on user-related attributes but instead by analysing past event logs and with knowledge of the schedule of the content provider, whether it is live tv or a video streaming service. / Användarupplevelsen som erbjuds av en videostreamingtjänst spelar en grundläggande roll för kundnöjdheten. Denna upplevelse kan försämras av dålig uppspelningskvalitet och buffertproblem. Dessa problem kan orsakas av en efterfrågan från användare som är högre än videostreamingtjänstens kapacitet. Resursskalningsmetoder kan öka tillgängliga resurser för att täcka behovet. De flesta resursskalningssystem är dock reaktiva och uppskalas automatiskt när en viss behovströskel överskrids. Under populärt livestreaminginnehåll kan efterfrågan vara så hög att även genom att skala upp i sista minuten kan systemet fortfarande vara underutnyttjat tillfälligt, vilket resulterar i en dålig användarupplevelse. Lösningen på detta problem är proaktiv skalning som är händelsebaserad och använder innehållsrelaterad information för att skala upp eller ner, enligt kunskap från tidigare händelser. Som ett resultat är proaktiv resursskalning en nyckelfaktor för att tillhandahålla tillförlitliga videostreamingtjänster. Användares visningsvanor påverkar efterfrågan kraftigt. För att ge en exakt modell för proaktiva resursskalningsverktyg måste dessa vanor modelleras. Denna avhandling ger en sådan prognosmodell för användarvyer som kan användas av en proaktiv resursskalningsmekanism. Denna modell är skapad genom att använda maskininlärningsalgoritmer på data från både live-TV och streamingtjänster. För att producera en modell med tillfredsställande noggrannhet ansågs ett flertal dataattribut relaterade till användare, innehåll och innehållsleverantörer. Resultaten av den här avhandlingen visar att efterfrågan på användare kan modelleras med hög noggrannhet utan att starkt förlita sig på användarrelaterade attribut utan istället genom att analysera tidigare händelseloggar och med kunskap om innehållsleverantörens schema, vare sig det är live-tv eller tjänster för videostreaming.