Dinámicas Bibliométricas de la Innovación en Economías Emergentes: Evolución, Correlaciones y Patrones Estratégicos

Abstract

To analyze the bibliometric evolution of innovation during the 2016–2019 period based on scientific output and citation records obtained from sources indexed in Scopus, taking into account publication trends, levels of academic impact, and thematic relationships related to the field of study. Methodology: The study was conducted using a quantitative bibliometric approach, utilizing information from indexed publications and citation databases corresponding to the selected period. To assess the association between scientific output and academic impact, linear regression models and Pearson correlation tests were applied. Additionally, titles and keywords were reviewed to identify recurring thematic lines and predominant trends within the analyzed document corpus. Results: The statistical results showed a positive association between the number of publications and the impact measured by academic citations (R²=0.71; p<0.01). Likewise, a significant relationship was observed between innovation and artificial intelligence (r=0.76; p<0.01), although some categories exhibited moderate differences in their thematic patterns. Among the most frequently published topics were digital transformation, data analytics, and sustainability. Conclusions: During the period analyzed, research related to innovation and emerging technologies showed a progressive increase, especially in areas associated with artificial intelligence and digital transformation. The findings also allow for the identification of a thematic concentration in certain fields of research, an aspect that may contribute to the development of future analyses on scientific policies, academic evolution, and research projections.Analizar la evolución bibliométrica de la innovación durante el periodo 2016–2019 a partir de registros de producción científica y citación obtenidos de fuentes indexadas en Scopus, considerando tendencias de publicación, niveles de impacto académico y relaciones temáticas vinculadas con el área de estudio. Metodología: El estudio se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo de tipo bibliométrico, utilizando información proveniente de publicaciones indexadas y bases de citación correspondientes al periodo seleccionado. Para evaluar la asociación entre producción científica e impacto académico se aplicaron modelos de regresión lineal y pruebas de correlación de Pearson. Adicionalmente, se revisaron títulos y palabras clave con el fin de identificar líneas temáticas recurrentes y tendencias predominantes dentro del conjunto documental analizado. Resultados: Los resultados estadísticos evidenciaron una asociación positiva entre el número de publicaciones y el impacto medido mediante citas académicas (R²=0.71; p<0.01). Asimismo, se observó una relación relevante entre innovación e inteligencia artificial (r=0.76; p<0.01), aunque algunas categorías presentaron diferencias moderadas en su comportamiento temático. Entre los temas con mayor frecuencia de publicación se encontraron transformación digital, analítica de datos y sostenibilidad. Conclusiones: Durante el periodo analizado, las investigaciones relacionadas con innovación y tecnologías emergentes mostraron un incremento progresivo, especialmente en áreas asociadas con inteligencia artificial y transformación digital. Los hallazgos también permiten identificar una concentración temática en determinados campos de investigación, aspecto que puede contribuir al desarrollo de futuros análisis sobre políticas científicas, evolución académica y proyección investigativa