Aplicaciones del Machine Learning en bibliometría - Análisis bibliométrico Scopus del comportamiento del consumidor

Aug 4, 2026

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El artículo explora las aplicaciones del aprendizaje automático en bibliometría, aplicándolo a un estudio bibliométrico del comportamiento del consumidor. El crecimiento exponencial de las publicaciones científicas supera las capacidades de herramientas bibliométricas tradicionales, por lo que se requieren técnicas más avanzadas para analizar grandes volúmenes de datos. La investigación usa una metodología bibliométrica descriptiva con 2563 artículos de Scopus y algoritmos como LDA para clasificar la producción científica.

IdiomaSpanish

CategoríaInvestigación e Informes

FormatoPDF

Páginas18

Tiempo de lectura28 min

AccesoGratis para descargar

Tabla de contenidos

Resumen

Metodología y datos

Resultados y temas identificados

ISSN: 3028-8665 Vol. 3 No. 4. pp. 23 – 40, octubre – diciembre 2024 Revista multidisciplinar [www.cienciayturismo.org](www.cienciayturismo.org) Machine Learning applications in bibliometrics. Scopus bibliometric analysis of consumer behavior Aplicaciones del Machine Learning en bibliometría. Análisis bibliométrico Scopus del comportamiento del consumidor. 1 Emilio Enrique Guerra Castellón Investigador independiente [emilito042@gmail.com](emilito042@gmail.com) 2 Edgar Núñez Torres Investigador independiente [enunez8609@gmail.com](enunez8609@gmail.com) 3 Yasser Vázquez Alfonso Investigador independiente [yalfos1@gmail.com](yalfos1@gmail.com) [https://orcid.org/0009-0005-2436-7186](https://orcid.org/0009-0005-2436-7186) [https://orcid.org/0000-0003-3354-8024](https://orcid.org/0000-0003-3354-8024) [https://orcid.org/0000-0002-4074-0711](https://orcid.org/0000-0002-4074-0711) Artículo de Investigación Científica y Tecnológica Enviado: 11/07/2024 Revisado: 19/08/2024 Aceptado: 10/09/2024 Publicado:05/10/2024 DOI: [https://doi.org/10.33262/ct.v3i4.51](https://doi.org/10.33262/ct.v3i4.51) Cítese: Guerra Castellón, E. E., Núñez Torres, E., & Vázquez Alfonso, Y. (2024) . Aplicaciones del Machine Learning en bibliometría. Análisis bibliométrico Scopus del comportamiento del consumidor. Ciencia & Turismo, 3(4), 23-40. [https://doi.org/10.33262/ct.v3i4.51](https://doi.org/10.33262/ct.v3i4.51) CIENCIA & TURISMO, es una revista multidisciplinaria, trimestral, que se publicará en soporte electrónico tiene como misión contribuir a la formación de profesionales competentes con visión humanística y crítica que sean capaces de exponer sus resultados investigativos y científicos en la misma medida que se promueva mediante su intervención cambios positivos en la sociedad. La revista es editada por la Editorial Ciencia Digital (Editorial de prestigio registrada en la Cámara Ecuatoriana de Libro con No de Afiliación 663) [www.celibro.org.ec](www.celibro.org.ec) Esta revista está protegida bajo una licencia Creative Commons AttributionNonCommercialNoDerivatives 4.0 International. Copia de la licencia: [http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/) Guerra Castellón et al. (2024), Machine Learning applications in bibliometrics. Scopus bibliometric analysis of consumer behavior. Artículo original. Ciencia & Turismo. ISSN: Vol. 3 No. 4. pp. 23 – 40, octubre – diciembre 2024 E d u c a c i ó n A m b i e n t a l P á g i n a 23 | 40 ISSN: 3028-8665 Vol. 3 No. 4. pp. 23 – 40, octubre – diciembre 2024 Revista multidisciplinar [www.cienciayturismo.org](www.cienciayturismo.org) Palabras claves: Análisis bibliométrico, machine Learning, comportamiento del consumidor, aplicaciones, bibliometría. Keywords: Bibliometric analysis, machine Learning, consumer behaviour, applications, bibliometrics. | Resumen
Este artículo explora las aplicaciones del aprendizaje automático en bibliometría, específicamente aplicando este conocimiento a un estudio bibliométrico del comportamiento del consumidor. El crecimiento exponencial de las publicaciones científicas ha superado las capacidades de las herramientas bibliométricastradicionales, creando la necesidad de técnicas más avanzadas para analizar grandes cantidades de datos. El aprendizajeautomático, una rama de la inteligencia artificial, permite a las computadoras aprender de los datos y hacer predicciones sin instrucciones explícitas. El estudio utiliza una metodologíabibliométrica descriptiva, utilizando 2563 artículos de Scopus yalgoritmos de aprendizaje automático como Latent Dirichlet Allocation (LDA) para la clasificación de artículos. Se identificaron cinco temas principales: investigación de mercado, influencia en línea en el consumo de alimentos y la percepciónde la marca, implicaciones sociales del consumo, implicaciones para la salud y la relación entre el comportamiento de compra ye

Preguntas frecuentes

Qué problema aborda el trabajo sobre bibliometría tradicional?

El artículo plantea que el crecimiento acelerado de las publicaciones científicas ha superado la capacidad de las herramientas bibliométricas tradicionales, haciendo necesaria una gestión analítica más avanzada para grandes conjuntos de datos.

Cómo se desarrolla el estudio bibliométrico con Machine Learning?

Se aplica una metodología bibliométrica descriptiva con 2563 artículos de Scopus y se emplean algoritmos de aprendizaje automático, incluyendo Latent Dirichlet Allocation (LDA), para clasificar los artículos.

Cuáles son los principales temas identificados en los resultados?

Se identifican cinco temas principales: investigación de mercado, influencia en línea en el consumo de alimentos y percepción de marca, implicaciones sociales del consumo, implicaciones para la salud, y la relación entre comportamiento de compra y marketing.

Aug 4, 2026

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