Evolución, colaboración y temas emergentes en la investigación sobre analítica de redes sociales e innovación estratégica: Un estudio basado en Scopus y VOSviewer

ISBN

Formato digital
978-607-640-058-6

Fecha de publicación

19/12/2025

Licencia

D. R. © copyright 2025 Dra. Celia Noemí Olmedo Noguera, Dra. Jac-keline Hernández Bejarano y Dra. Mayda González Espinoza.
© Universidad Autónoma de Baja California
Av. Álvaro Obregón y Julián Carrillo s/n, Col. Nueva. C.P. 21100. Mexicali, B. C., México

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Adelaida Figueroa Villanueva
Universidad Autónoma de Baja California
0000-0003-2743-9948
Guadalupe Abigail Arreguín Silva
Universidad Autónoma de Baja California
0009-0003-9999-7890  
Roberto Carlos Valdés Hernández
Universidad Autónoma de Baja California
0000-0001-9612-5526
Raúl González Núñez
Universidad Autónoma de Baja California
0009-0003-0439-9346

Acerca de

El presente capítulo examina la convergencia teórico-metodológica entre la Analítica de Redes Sociales (ARS/SNA) y la Innovación Estratégica (IE), a partir de un análisis bibliométrico de co-ocurrencia de palabras clave, coautoría y acoplamiento bibliográfico, realizado con registros indexados en la base Scopus durante el periodo 2020–2025, y procesados mediante el software VOSviewer.
Este enfoque permite identificar la evolución del campo hacia una arquitectura de conocimiento interconectada, donde la innovación, los datos y las redes constituyen pilares fundamentales para el desarrollo de ecosistemas científicos y organizacionales sostenibles.
El análisis de co-ocurrencia, en trabajos como los de Gandasari et al. (2024), SNA y su desarrollo interdisciplinario, identifican clusters temáticos, núcleos de autores y evolución temática, y muestran que ciertos clusters temáticos no se conectan fuertemente entre sí, lo que evidencia una estructura fragmentada Las temáticas dominantes se agrupan en tres núcleos conceptuales: (1) ecosistemas de innovación y gestión del conocimiento, (2) analítica de redes y gestión de datos para la decisión, y (3) transformación digital, así como colaboración y sostenibilidad. Estos resultados visualizan una tendencia hacia la convergencia entre inteligencia artificial, innovación responsable y resiliencia empresarial.

Referencias

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Gandasari, D., Pratama, A., Rahman, M. F., & Rachman, F. F. (2024). Bibliometric and visualized analysis of social network research: Trends, hotspots, and future directions. Cogent Social Sciences, 10(1), 2376899. Taylor & Francis. https://doi.org/10.1080/23311975.2024.2376899
Gupta, M., Bose, I., & Dey, L. (2023). Big data analytics and social media analytics for business value: A review and research agenda. Information Systems Frontiers, 25(1), 89–113. https://doi.org/10.1007/s10796-021-10234-8
Hernández, R., Gutiérrez, I., & Castro, J. (2025). Social network analysis: A novel paradigm for improving community detection. International Journal of Computational Intelligence Systems, 18, 87. https://doi.org/10.1007/s44196-025-00812-9
Kessler, M. M. (1963). Bibliographic coupling between scientific papers. American Documentation, 14(1), 10–25. https://doi.org/10.1002/asi.5090140103

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