Dr. Hannah Kessler
Investigadora de datos
En EveryInfra, Hannah redacta la documentación sobre el sesgo de muestreo de cada plataforma, para que los clientes sepan qué datos son una muestra y no un censo.
Formación
- TU Munich, máster en Informática (2010–2012)
- TU Munich, doctorado en minería web (2012–2016)
Experiencia anterior
- Similarweb (Berlín / remoto) — Científica de datos → Investigadora principal (2016–2024)
Artículos de Dr. Hannah Kessler
- Alternativa a la X API: cuánto cuestan 1000 posts en pago por uso y en EveryInfra
La X API cobra 0,005 USD por post y 0,010 USD por usuario. Con 27 llamadas reales comparamos 1000 posts, seguidores y respuestas, y cuándo X cuesta menos.
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Cómo pueden las farmacéuticas, los fabricantes de dispositivos, los hospitales y las agencias de salud pública usar datos públicos de redes sociales y buscadores para vigilar la desinformación sanitaria y las posibles sospechas de reacciones adversas. Hicimos 13 llamadas reales sobre paracetamol y autismo y medimos quién publica, cuándo y cómo se reparte el alcance.
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Antes de usar resultados de búsqueda en redes sociales como muestra de investigación, comprueba si la muestra se mantiene. El 24 de octubre de 2026 repetimos las mismas consultas a los dos minutos: en X, YouTube y TikTok solo coincidió cerca de la mitad. Además: publicaciones borradas, duplicados, ventanas temporales y el estado del artículo 40 de la DSA.
- Cómo diseñar un producto de monitoreo de expedientes de marcas: del cambio de estado a las tareas verificables
Las alertas de estado de marcas no deben limitarse a un solo campo. Analizamos cómo el número de expediente, los documentos, los plazos, la verificación de fuentes, las pistas de solicitudes similares, la asignación manual, la detección de fraudes y los límites legales conforman un producto de monitoreo.
- Usa los datos de contratación más allá de la búsqueda de empleo: crea un producto de señales de oportunidades comerciales
Emplea ofertas de empleo públicas para la investigación de cuentas B2B mediante la coincidencia de empresas, el análisis de vigencia y la verificación. Aprende a entregar tareas de investigación para CRM respaldadas por evidencias y por qué una señal de contratación no equivale a intención de compra.