Invisibilidad analítica: un marco diagnóstico para brechas de trazabilidad en arquitecturas de medición web

Contenido principal del artículo

Cristhian Eder Alavez Barrita
https://orcid.org/0009-0003-7408-2432

Resumen

A partir del caso de un portal universitario en el que no se registraban las descargas de un documento digital, se conceptualizó el término "invisibilidad analítica": interacciones que ocurren dentro de un ambiente web, pero que no alcanzan una representación analítica identificable debido a una ruptura en la cadena técnica que las convierte en registros observables. 


Metodológicamente, se realizó un análisis en tres dimensiones: cobertura nativa de la herramienta de medición, estructura del elemento interactivo en el Modelo de Objetos del Documento e información disponible en la capa de instrumentación y eventos. Se identificaron brechas de cobertura automática, baja especificidad estructural del elemento de descarga y captura incompleta de variables de clic, lo cual configura una ruptura en la cadena de representación analítica —la secuencia técnica que convierte una interacción del usuario en un dato observable y accionable—.


Los resultados mostraron que la ausencia de registro no obedece a una falla técnica aislada, sino a una desarticulación entre diseño de interfaz, modelo de eventos y arquitectura de medición. Aunque el presente reporte técnico se basó en un caso único, el marco diagnóstico propuesto es transferible a otros ambientes con estructuras de desarrollo similares.


Se concluyó que la trazabilidad es una construcción técnica y de gobernanza analítica que exige, por un lado, decisiones de diseño explícitas —definición de eventos institucionales e incorporación de identificadores únicos en elementos— y, por otro, condiciones organizacionales: auditoría de componentes dinámicos y participación temprana de equipos de analítica en el ciclo de desarrollo.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Detalles del artículo

Cómo citar
Alavez Barrita, C. E. (2026). Invisibilidad analítica: un marco diagnóstico para brechas de trazabilidad en arquitecturas de medición web. Cuadernos Técnicos Universitarios De La DGTIC, 4(4). https://doi.org/10.22201/dgtic.30618096e.2026.4.4.212
Sección
Reportes técnicos
Biografía del autor/a

Cristhian Eder Alavez Barrita, Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación, UNAM

Técnico Académico en la Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación, en donde se encarga de promover la implementación de prácticas que fortalecen la visibilidad en Internet de los contenidos digitales generados en la Universidad Nacional Autónoma de México. 

Citas

Alowaish, M. (2020). Using event-based models for cross-device insights into the user journey. Applied Marketing Analytics: The Peer-Reviewed Journal, 6(1), 6–12. https://doi.org/10.69554/PKGW5919 DOI: https://doi.org/10.69554/PKGW5919

Flanagan, D. (2020). JavaScript: The definitive guide (7ª ed.). O'Reilly Media.

Google Analytics. (s. f.). Eventos de medición mejorada. Ayuda de Google Analytics. https://support.google.com/analytics/answer/9216061

Google Tag Manager. (s. f.). Variables integradas para contenedores web. Ayuda de Google Tag Manager. https://support.google.com/tagmanager/answer/7182738

Ketchum, R. (2019, 31 de julio). A new way to unify app and website measurement in Google Analytics. Google. https://blog.google/products/marketingplatform/analytics/new-way-unify-app-and-website-measurement-google-analytics/

Little, R. J. A., y Rubin, D. B. (2019). Statistical analysis with missing data (3ª ed.). John Wiley & Sons. DOI: https://doi.org/10.1002/9781119482260

McGuirk, M. (2023). Performing web analytics with Google Analytics 4: a platform review. Journal of Marketing Analytics, 11(4), 854–868. https://doi.org/10.1057/s41270-023-00244-4 DOI: https://doi.org/10.1057/s41270-023-00244-4