Bibliometric analysis: Artificial intelligence in social networks for business management
Authors: Guerrero Velástegui César , Malusin Albán Samantha , Aldaz Marfetán Carolina , Peñaherrera Zambrano Santiago 
Published: October 2023

Introducción
La evolución de la inteligencia artificial (IA) ha llegado hacer de uso fundamental en las redes sociales, debido a que es una forma efectiva de atraer a millones de usuarios, como también ayuda a analizar grandes cantidades de datos para identificar temas populares, hashtags / patrones para comprender el comportamiento del usuario (Cook, 2022). Los algoritmos de inteligencia artificial pueden rastrear millones de frases de usuarios para identificar puntos críticos o patrones para compartir su información, su papel es activo, debido a que ayuda a mostrar contenido en función a la actividad en línea / demografía. Diferentes organizaciones de marketing digital buscan nuevas formas de utilizar las redes sociales y la inteligencia artificial. Estas empresas han comenzado a utilizar inteligencia artificial para identificar nuevos datos demográficos estas herramientas también se basan por algoritmos predictivos que pueden agregar información sobre todos los usuarios conocidos en una red social en particular (Kotler, Kartajaya, & Setiawan, 2020). En cuanto a la bibliometría, esta disciplina permite identificar los índices de tendencias y evolución de investigaciones realizadas a través del tiempo en la comunidad científica por medio de las bases científicas (Mainardi, 2011). Por otro lado, permite analizar los rankings en plataformas para conocer el posicionamiento de una red social entorno a la Inteligencia Artificial; por lo cual la bibliometría permitirá evaluar las posiciones de los autores, organizaciones / revistas que se crean y seleccionan según los campos u áreas de estudio para aumentar las oportunidades de las redes sociales en el campo científico (Repiso y Moreno, 2022).

Objetivos
Analizar bibliométricamente las publicaciones de la Inteligencia artificial en redes sociales para la gestión empresarial por medio de la base de datos Web of Science.

Método
El método del estudio tiene un enfoque cualitativo, con una investigación exploratoria y descriptiva. La técnica es análisis bibliométrico, a su vez el buscador de publicaciones es la base de datos Web of Science y el software de red métrica es VOSviewer para identificar las palabras claves y autores principales de los artículos científicos de la temática.

Principales resultados
En cuanto a los resultados de la producción científica bibliográfica dentro de los criterios de inclusión se consideró los últimos 5 años, artículos, documentos en idiomas inglés y español de la base Web of Science, el cual se extrajo en formato RIS para luego ser insertados en el programa VOSviewer para la creación de los mapeos de red métrica por co-autoria / co-ocurrencia. En la Tabla 1. se observa los autores con mayor alcance en citaciones de artículos, de los cuales los tres primeros son: Amoroso, N; Bellantuono, I; Bellotti, R con 1 cita respectivamente. En los mapeos métricos y densidad de la Figura 1. del total de 6 autores obtenidos de la base Wos, se divide en 1 clúster, siendo el autor Amoroso, R el principal autor de la red métrica de la investigación. Para la Tabla 2. se visualiza de la lista 6 palabras, las cuales son las más relevantes de la investigación científica, debido a su nivel de fuerza de enlace (clústeres) y ocurrencia (citas), siendo las palabras mayormente mencionadas de las publicaciones. En la red de palabras de la Figura 2. se proyecta un total de 65 palabras, clasificadas en 9 clusteres, entre los tres primeros son: cluster 1 (14 items) artificial intelligence; cluster 2 (11 items) social networking (online); cluster 3 (8 items) backpropagation.

Conclusiones
La bibliometría se encarga del análisis de la producción científica de artículos desarrollado a nivel mundial de investigadores científicos, por medio de las variables inteligencia artificial y redes sociales, el cual permita evaluar la capacidad de transformar todos los aspectos de cómo administrar una red social, entre los que se destacan reducir el tiempo dedicado al procesamiento de resultados, mejorar la comunicación, la integración, etc. Con la ayuda de la IA se impulse a la gestión empresarial el uso de programadores informáticos para la obtención de información que gestionen, analicen los distintos aspectos de los clientes y se establezcan perfiles de asistencia virtual. Los indicadores bibliométricos como datos estadísticos proporcionan información sobre un conjunto específico de literatura científica. Por regla general, no se utilizan solos, ya que cuando se combinan varios se obtiene una visión completa de la investigación científica. Por lo que según este estudio bibliométrico analizado en los últimos 5 años se evidenció que el autor con mayor alcance en citaciones de artículos con la temática en redes sociales es Amoroso, N.; en cuanto a las palabras de mayor relevancia según el mapeo bibliométrico se observó que inteligencia artificial es la que más acapara en la base de datos de Scopus.