Convergencia entre la Inteligencia Artificial y la Producción Audiovisual
Un Análisis Bibliométrico de su Evolución, Tendencias y Contribuciones (2000-2024)
DOI:
https://doi.org/10.62161/revvisual.v17.5811Palabras clave:
Artificial intelligence, Machine learning, Deep learning, Audiovisual production, Audiovisual, IA generativeResumen
En los últimos 25 años, la convergencia entre inteligencia artificial (IA) y producción audiovisual ha generado avances disruptivos con impacto interdisciplinario. Este estudio presenta un análisis bibliométrico integral, empleando la herramienta Bibliometrix en R Studio, para explorar la evolución de la investigación en este campo. Se identifican tendencias emergentes, redes de colaboración interinstitucional y la influencia geográfica en la generación de conocimiento. Además, se destacan los principales autores, instituciones y países que lideran el desarrollo científico, subrayando la importancia de la cooperación interdisciplinaria. Los hallazgos permiten visualizar la transformación del campo, así como áreas con alto potencial de investigación futura. Esta contribución busca orientar nuevas líneas de estudio y apoyar la formulación de políticas científicas y tecnológicas.
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Albores, E. L. (2022). Netflix: análisis comparativo del consumo de los usuarios antes y durante la pandemia. Anuario Electrónico de Estudios en Comunicación Social "Disertaciones", 1-20.
Aria, M., & Cuccurullo, C. (2017). bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis. Journal of Informetrics, 959-975.
Botha, J., & Pieterse, H. (2020). Fake News and Deepfakes: A Dangerous Threat for 21 st Century Information Security. 15th International conference on Cyber Warfare and Security: ICCWS, (págs. 57-66).
Caballero, J., Sora-Domenjó, C., & Codina, L. (2024). Implicaciones de la inteligencia artificial generativa en la narrativa y la estética cinematográfica : un estudio sobre las convocatorias OpenDocs y +RAIN Film Festival. Anàlisi: Quaderns de Comunicació i Cultura, 55-76.
Casas Arias, M., Priego Díaz, A., & Lara-Martínez, M. (2024). La Revolución en la Creación Visual: la Inteligencia Artificial Generativa. VISUAL Review. International Visual Culture Review / Revista Internacional de Cultura , 227-244.
Chen, Y., Wang, Y., Yu, T., & Pan, Y. (2024). The Effect of AI on Animation Production Efficiency: An Empirical Investigation Through the Network Data Envelopment Analysis. Electronics (Switzerland).
Dale, R. (2022). The voice synthesis business: 2022 update. Natural Language Engineering, 401-408.
Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N., & Lim, W. M. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 285-296.
Encinas, A. (2024). Inteligencia artificial generativa y fabulación de relatos audiovisuales. Madrid: Universidad Francisco de Vitoria.
Faranguillo, J. (2023). La inteligencia artificial generativa y su impacto en la creación de contenidos mediáticos. m231102a10. doi:http://dx.doi.org/10.17502/mrcs.v11i2.710
Franco Lazarte, E. G. (2025). Audiovisual Narrative in the Age of Artificial Intelligence: Advances, Trends and Challenges: A Systematic Review. Journal of Educational and Social Research, 1-15. doi:10.36941/jesr-2025-0001
Hinojosa Becerra, M., Marín Gutiérrez, I., & Maldonado Espinosa, M. (2024). Inteligencia Artificial y la producción audiovisual. Salamanca: Comunicación Social Ediciones y Publicaciones. doi:https://doi.org/10.52495/c6.emcs.23.ti12
Lozano, J. d., & Mejías-Climent, L. (2023). Beyond the black mirror effect: the impact of machine translation in the audiovisual translation environment. Linguistica Antverpiensia, New Series – Themes in Translation Studies, 1–19.
Lungu-Stan, V. C., & Mocanu, I. G. (2024). 3D Character Animation and Asset Generation Using Deep Learning. Applied Sciences, 7234.
Reyes Flores, L. G., & Mejía Rivera, K. A. (2024). INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA INVESTIGACIÓN CUALITATIVA: ANÁLISIS BIBLIOMÉTRICO DE LA PRODUCCIÓN CIENTÍFICA INDIZADA EN SCOPUS. New Trends in Qualitative Research, e1116.
Vizoso, Á., Vaz-álvarez, M., & López-García, X. (2021). Fighting deepfakes: Media and internet giants’ converging and diverging strategies against hi-tech misinformation. Media and Communication, 291-300.
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