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

Abstract

This article explores the applications of machine learning in bibliometrics, specifically by applying this knowledge to a bibliometric study of consumer behaviour. The exponential growth of scientific publications has outstripped the capabilities of traditional bibliometric tools, creating a need for more advanced techniques to analyse large amounts of data. Machine learning, a branch of artificial intelligence, allows computers to learn from data and make predictions without explicit instruction. The study uses a descriptive bibliometric methodology, using 2563 articles from Scopus and machine learning algorithms such as Latent Dirichlet Allocation (LDA) for article classification. Five main topics were identified: market research, online influence on food consumption and brand perception, social implications of consumption, health implications, and the relationship between shopping behaviour and marketing. The results reveal a large international collaborative network with the US and UK leading the way and key authors including Rifkin, Almotairi, Gruber, Kunz, Bonnevie, Buil, Hieke, Lal, Wang and Carlson. Machine learning is emerging as a key tool for bibliometrics, allowing processes to be automated, complex patterns to be identified and the efficiency of analysis of large databases to be improved. This innovative approach facilitates the understanding of trends and the development of knowledge about consumer behaviour.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 bibliométricas tradicionales, creando la necesidad de técnicas más avanzadas para analizar grandes cantidades de datos. El aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial, permite a las computadoras aprender de los datos y hacer predicciones sin instrucciones explícitas. El estudio utiliza una metodología bibliométrica descriptiva, utilizando 2563 artículos de Scopus y algoritmos 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 percepción de la marca, implicaciones sociales del consumo, implicaciones para la salud y la relación entre el comportamiento de compra y el marketing. Los resultados revelan una gran red de colaboración internacional con Estados Unidos y el Reino Unido a la cabeza y autores clave como Rifkin, Almotairi, Gruber, Kunz, Bonnevie, Buil, Hieke, Lal, Wang y Carlson. El aprendizaje automático se perfila como una herramienta clave para la bibliometría, permitiendo automatizar procesos, identificar patrones complejos y mejorar la eficiencia del análisis de grandes bases de datos. Este enfoque innovador facilita la comprensión de las tendencias y el desarrollo de conocimientos sobre el comportamiento del consumidor