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Víctor W. Bohórquez-López
, Ana Elizabeth Gómez Burns, Sofía Carolina María Estremadoyro Bejarano, Arturo Moisés Salazar Monroy
Propósito. El objetivo principal del estudio es analizar las publicaciones sobre transmedia y narrativa en la base de datos Scopus, identificando la evolución de los términos por año, para proponer una clasificación según las grandes temáticas encontradas. Metodología. Aplicamos un algoritmo de aprendizaje automático no supervisado, denominado modelado de temas, para identificar las principales temáticas tratadas. Luego aplicamos la codificación abierta y axial de la teoría fundamentada para identificar conceptos importantes, agregarlos y proponer temas de orden superior que puedan servir para clasificar el conocimiento generado sobre transmedia y narrativa. Resultados y conclusiones. Se revelan cinco temáticas investigadas, mostradas en un modelo evolutivo: Convergencia entre plataformas: juegos, televisión y películas; Intermedialidad, autoría y universos semióticos; Análisis semiótico y multimodalidad en narrativas transmedia; Interpretaciones políticas y culturales en el periodismo transmedia; y Explorando la narrativa transmedia en el entorno digital. Además, la narrativa multimodal se destaca como un campo de investigación crucial para comprender las nuevas formas en que los usuarios interactúan con contenidos transmedia a través de diversas plataformas y formatos, resaltando la necesidad de nuevos perfiles profesionales y de nuevas estrategias de comunicación para lograr entender los efectos de la narrativa transmedia, aprovechando el potencial de la multimodalidad en la era digital, sin descuidar la historia que se quiere contar y el impacto en el usuario a través de una monitorización adecuada. Aporte original. Combina métodos cuantitativos y cualitativos para identificar cinco grandes temáticas y su evolución temporal, proponiendo una base conceptual sólida para futuras investigaciones y aplicaciones profesionales.
Purpose. The study's main objective is to analyze publications on transmedia and narrative in the Scopus database, identifying the evolution of terms by year, to propose a classification according to the broad themes found. Methodology. We applied an unsupervised machine learning algorithm, called topic modeling, to identify the main themes addressed. Then, we apply open and axial coding from grounded theory to identify important concepts, aggregate them, and propose higher-order themes that can be used to classify the knowledge generated on transmedia and narrative. Results and conclusions. Five research themes are revealed, displayed in an evolutionary model: Convergence between platforms: games, television, and movies; Intermediality, authorship, and semiotic universes; Semiotic analysis and multimodality in transmedia narratives; Political and cultural interpretations in transmedia journalism; and Exploring transmedia narrative in the digital environment. Furthermore, multimodal storytelling stands out as a crucial field of research for understanding the new ways in which users interact with transmedia content across various platforms and formats. This paper highlights the need for new professional profiles and new communication strategies to understand the effects of transmedia storytelling, harnessing the potential of multimodality in the digital age, without neglecting the story to be told and the impact on the user through appropriate monitoring. Original contribution. It combines quantitative and qualitative methods to identify five major themes and their evolution over time, proposing a solid conceptual basis for future research and professional applications.
