Infancias inmersivas y comunicación algorítmica: análisis bibliométrico de identidad y desinformación en metaversos generativos (2010-2025)
Barra lateral del artículo
Contenido principal del artículo
Resumen
Introducción: El estudio examina cómo las infancias inmersivas configuran nuevas formas de identidad, aprendizaje y exposición a la desinformación en los metaversos generativos durante el periodo 2010-2025. Metodología: Desde un enfoque bibliométrico exploratorio y descriptivo, se aplicó una revisión sistemática sustentada en las directrices PRISMA-S, utilizando las bases de datos Scopus y Web of Science y un proceso de depuración, normalización y análisis mediante Bibliometrix y Biblioshiny en R. Resultados: El corpus final, integrado por 383 documentos y 216 fuentes, permitió trazar patrones de productividad, colaboración y coocurrencia conceptual en torno a la comunicación algorítmica y la inteligencia artificial aplicada a la infancia digital. Discusión: La interpretación de los resultados evidencia un crecimiento sostenido del campo, la consolidación de cuatro clústeres temáticos —infraestructura algorítmica, aprendizaje inmersivo, optimización mediante machine learning y comunicación semántica— y una colaboración internacional superior al promedio en ciencias sociales. Se identifican vacíos éticos y educativos en la representación infantil y la gobernanza de datos, así como una transición hacia la madurez interdisciplinaria del dominio. Conclusiones: La investigación sobre infancias digitales en metaversos generativos requiere marcos analíticos explicables, alfabetización algorítmica y estrategias de protección infantil que integren equidad, trazabilidad y diseño responsable.
Descargas
Detalles del artículo
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
La Revista de Comunicación de la SEECI reconoce y promueve los derechos de autor, así como la necesidad de difundir el conocimiento de manera accesible y equitativa. Nuestra revista opera bajo una Licencia Creative Commons CC BY-NC 4.0, lo que permite a los autores y usuarios:
- Compartir y Adaptar: Copiar, redistribuir y adaptar el material publicado en la revista en cualquier medio o formato.
- Reconocimiento: Reconocer adecuadamente la autoría y proporcionar un enlace a la licencia, indicando si se han realizado cambios.
- No Comercial: No utilizar el material con fines comerciales sin el permiso expreso de los autores y la revista.
- Los autores conservan los derechos de autor y pueden realizar acuerdos no exclusivos para el autoarchivo, depósito o distribución de la versión del editor publicada en esta revista, incluyendo repositorios institucionales, nacionales o internacionales, y sitios web personales.
Citas
Almarzouqi, A., Aburayya, A., y Salloum, S. A. (2022). Prediction of users’ intention to use metaverse system in medical education: A hybrid SEM-ML learning approach. IEEE Access, 10, 43421-43434. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3169285
Aria, M., y Cuccurullo, C. (2017). bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis. Journal of Informetrics, 11(4), 959-975. https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.08.007
Bornmann, L., y Mutz, R. (2015). Growth rates of modern science: A bibliometric analysis based on the number of publications and cited references. Journal of the Association for Information Science and Technology, 66(11), 2215-2222. https://doi.org/10.1002/asi.23329
Bradford, S. C. (1934). Sources of information on specific subjects. Engineering, 137, 85-86. https://doi.org/10.1177/016555158501000407
Callon, M., Courtial, J.-P., y Laville, F. (1991). Co-word analysis as a tool for describing the network of interactions between basic and technological research. Scientometrics, 22(1), 155-205. https://doi.org/10.1007/BF02019280
Cobo, M. J., López-Herrera, A. G., Herrera-Viedma, E., y Herrera, F. (2011). Science mapping software tools: Review, analysis, and cooperative study among tools. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 62(7), 1382-1402. https://doi.org/10.1002/asi.21525
Damaševičius, R., y Sidekerskienė, T. (2024). Virtual worlds for learning in the metaverse: A narrative review. Sustainability, 16(5), 2032. https://doi.org/10.3390/su16052032
Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N., y Lim, W. M. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 133, 285-296. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.070
Fortunato, S., Bergstrom, C. T., Börner, K., Evans, J. A., Helbing, D., Milojević, S., Petersen, A. M., Radicchi, F., Sinatra, R., Uzzi, B., Vespignani, A., Waltman, L., Wang, D., y Barabási, A.-L. (2018). Science of science. Science, 359(6379), eaao0185. https://doi.org/10.1126/science.aao0185
Garlinska, M., Osial, M., Proniewska, K., y Pregowska, A. (2023). The influence of emerging technologies on distance education. Electronics, 12(7), 1550. https://doi.org/10.3390/electronics12071550
Ilić, M. P., Păun, D., Popović Šević, N., Hadžić, A., y Jianu, A. (2021). Needs and performance analysis for changes in higher education and implementation of artificial intelligence, machine learning, and extended reality. Education Sciences, 11(10), 568. https://doi.org/10.3390/educsci11100568
Khan, L. U., Saad, W., Niyato, D., Han, Z., y Hong, C. S. (2022). Digital-twin-enabled 6G: Vision, architectural trends, and future directions. IEEE Communications Magazine, 60(1), 74-80. https://doi.org/10.1109/MCOM.001.21143
Lotka, A. J. (1926). The frequency distribution of scientific productivity. Journal of the Washington Academy of Sciences, 16(12), 317-323. https://www.jstor.org/stable/24529203?seq=1
Nalbant, K. G., y Aydın, S. (2023). Development and transformation in digital marketing and branding in the metaverse universe. Journal of Metaverse, 3(1), 9-18. https://doi.org/10.57019/jmv.1148015
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E., Chou, R., Glanville, J., Grimshaw, J. M., Hróbjartsson, A., Lalu, M. M., Li, T., Loder, E. W., Mayo-Wilson, E., McDonald, S., … Moher, D. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372, n71. https://doi.org/10.1136/bmj.n71
Park, S.-M., y Kim, Y.-G. (2022). A metaverse: Taxonomy, components, applications, and open challenges. IEEE Access, 10, 4209-4251. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3140175
Pope, A. (1975). Bradford’s law and the periodical literature of information science. Journal of the American Society for Information Science, 26(4), 197-204. https://doi.org/10.1002/asi.4630260403
Rethlefsen, M. L., Kirtley, S., Waffenschmidt, S., Ayala, A. P., Moher, D., Page, M. J., y Koffel, J. B. (2021). PRISMA-S: An extension to the PRISMA statement for reporting literature searches in systematic reviews. Journal of the Medical Library Association, 109(3), 395-406. https://doi.org/10.5195/jmla.2021.962
Rogers, E. M. (2003). Diffusion of innovations (5th ed.). Free Press. https://books.google.es/books?id=9U1K5LjUOwEC&printsec=frontcover&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false
Tewari, A., Fried, O., Thies, J., Sitzmann, V., Lombardi, S., Sunkavalli, K., Martin-Brualla, R., Simon, T., Niessner, M., Pandey, R., Fanello, S., Wetzstein, G., Zhu, J.-Y., Theobalt, C., Agrawala, M., Shechtman, E., Goldman, D. B., y Zollhöfer, M. (2020). State of the art on neural rendering. Computer Graphics Forum, 39(2), 701-727. https://doi.org/10.1111/cgf.14022
Tlili, A., Huang, R., Shehata, B., Liu, D., Zhao, J., Metwally, A. H. S., Wang, H., Denden, M., Bozkurt, A., Lee, L.-H., Beyoglu, D., Altinay, F., Sharma, R. C., Altinay, Z., Li, Z., Liu, J., Ahmad, F., Hu, Y., Salha, S., Abed, M., y Burgos, D. (2022). Is metaverse in education a blessing or a curse? A combined content and bibliometric analysis. Smart Learning Environments, 9(1), 24. https://doi.org/10.1186/s40561-022-00205-x
Waltman, L. (2016). A review of the literature on citation impact indicators. Journal of Informetrics, 10(2), 365-391. https://doi.org/10.1016/j.joi.2016.02.007
Xu, S., Wei, Y., Zheng, P., Zhang, J., y Yu, C. (2024). LLM-enabled generative collaborative design in a mixed reality environment. Journal of Manufacturing Systems, 74, 703-715. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2024.04.030
Yu, Q. (2022). Applying Bradford’s law to bibliometric analysis in communication and information research. Scientometrics, 127(4), 1989-2007. https://doi.org/10.1007/s11192-021-04368-5
Zhang, Y. (2023). Secure preschool education using machine learning and metaverse technologies. Applied Artificial Intelligence, 37(3), e2222496. https://doi.org/10.1080/08839514.2023.2222496