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Rafael Braza Delgado
Introducción: Este estudio ofrece un análisis bibliométrico sobre la evolución de la producción científica relativa a los discursos persuasivos en la publicidad digital personalizada dirigida a la ciudadanía. El objetivo es examinar cómo la inteligencia artificial ha transformado las prácticas de segmentación comunicativa, introduciendo nuevos desafíos teóricos, éticos y sociales. Metodología: Se aplicó un análisis bibliométrico mediante la herramienta Biblioshiny (interfaz de Bibliometrix en R), sobre un corpus compuesto por 141 artículos científicos indexados en Scopus y Web of Science, publicados entre 2000 y 2024. El estudio incluyó indicadores de productividad, redes de coautoría institucional, análisis de coocurrencia de términos clave y mapeo temático. Resultados: Los hallazgos identifican cuatro líneas de investigación consolidadas: algoritmos de recomendación, publicidad programática, privacidad de datos y segmentación algorítmica. Se observa una orientación predominantemente tecnológica del campo, acompañada de una baja cooperación internacional y escasa presencia de enfoques críticos centrados en la ciudadanía digital. Discusión: La evidencia muestra una brecha entre el avance técnico en publicidad personalizada y la reflexión académica sobre sus implicaciones sociales. Esta desconexión afecta la capacidad del campo para influir en debates regulatorios, educativos y éticos relacionados con la inteligencia artificial. Conclusiones: Se plantea una agenda investigadora crítica e interdisciplinar, centrada en los derechos comunicativos, la transparencia de los sistemas automatizados y la alfabetización digital como prioridades para futuros estudios en contextos publicitarios mediados por inteligencia artificial.
Introduction: This study presents a bibliometric analysis of the evolution of scientific production related to persuasive discourse in personalized digital advertising targeted at citizens. The aim is to examine how artificial intelligence has reshaped communication segmentation practices, introducing new theoretical, ethical, and social challenges. Methodology: A bibliometric analysis was conducted using the Biblioshiny interface (based on Bibliometrix in R) on a corpus of 141 scientific articles indexed in Scopus and Web of Science, published between 2000 and 2024. The study included productivity indicators, institutional co-authorship networks, keyword co-occurrence analysis, and thematic mapping. Results: The findings identify four consolidated research lines: recommendation algorithms, programmatic advertising, data privacy, and algorithmic segmentation. The field displays a predominantly technological orientation, limited international collaboration, and minimal integration of critical approaches focused on digital citizenship. Discussion: The evidence reveals a gap between the technical advancement of personalized advertising and the academic reflection on its social implications. This disconnect undermines the field’s potential to influence regulatory, educational, and ethical debates related to artificial intelligence. Conclusions: The study proposes a renewed, critical, and interdisciplinary research agenda centered on communication rights, transparency in automated systems, and digital literacy as priorities for future investigations in AI-mediated advertising contexts.
