Medios, plataformas e IA generativa: evolución y asociaciones de las fuentes informativas en Europa entre 2022 y 2025

Autores/as

  • Rafael Braza Delgado Universidad de Cádiz
DOI: https://doi.org/10.6018/trenden.715371
Palabras clave: repertorios mediáticos, plataformas digitales, inteligencia artificial generativa, comunicación social, Eurobarómetro, dieta informativa

Resumen

Introducción: Este artículo analiza la reconfiguración de la dieta informativa europea entre 2022 y 2025 desde la comunicación social, los repertorios mediáticos y la plataformización. El objetivo es examinar la continuidad de los medios tradicionales, el crecimiento de plataformas digitales, la expansión audiovisual y sonora, y la aparición en 2025 de una fuente informativa generativa basada en IA. Metodología: Se utilizan microdatos secundarios de tres Flash Eurobarometers —ZA7903, ZA8777 y ZA9078— mediante un diseño cuantitativo, observacional, descriptivo-asociacional y comparado. El análisis combina porcentajes ponderados, modelos logísticos ajustados con efectos fijos de país, índices de dieta digital y diversidad informativa, análisis de co-uso y asociaciones ecológicas por país. Resultados: La televisión mantiene en 2025 la mayor prevalencia como fuente informativa, aunque con pérdida relativa respecto a 2022. Redes sociales/blogs, plataformas de vídeo y pódcast crecen en términos descriptivos y ajustados. La fuente generativa basada en IA, disponible solo en 2025, presenta una prevalencia minoritaria y se asocia más con vídeo, redes sociales, buscadores y pódcast que con el bloque televisivo-radiofónico. Conclusiones: La dieta informativa europea no se desplaza linealmente desde la televisión hacia la IA generativa, sino que se reorganiza como un repertorio híbrido, multicanal y territorialmente desigual, estructurado por una capa tradicional persistente, una capa plataformizada en expansión y una capa generativa emergente.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.
Metrics
Vistas/Descargas
  • Resumen
    0
  • pdf
    0

Biografía del autor/a

Rafael Braza Delgado, Universidad de Cádiz

Profesional y docente-investigador en marketing con más de 20 años de experiencia en entornos académicos y corporativos, con una sólida formación técnica y estratégica. Doctorando en Marketing por la Universidad de Cádiz, Máster en Tecnologías para la Investigación de Mercados y Marketing por la Universidad de Granada (2024) e Ingeniero de Telecomunicación por la Universidad Politécnica de Madrid.

En el ámbito académico, ha colaborado con instituciones como la Universitat Oberta de Catalunya, donde imparte asignaturas de Fundamentos de Marketing y Marketing Digital, y la Universidad Internacional de Valencia, en materias como Dirección de Marketing y Digitalización Empresarial. Asimismo, ha desarrollado actividad docente en la Universidad Complutense de Madrid, en asignaturas como Publicidad, Estrategia de Marketing e Investigación de Mercados.

También ha ejercido como profesor en OBS Business School, impartiendo formación en Comunicación Comercial, supervisando Trabajos de Fin de Máster y desarrollando programas especializados en Marketing Digital e Inteligencia Artificial.

En el ámbito empresarial, ha desarrollado una carrera destacada en Telefónica España, desempeñando funciones como Key Account Manager, estratega de marketing y responsable de estudios de mercado. Sus responsabilidades han incluido la gestión de cuentas clave, la planificación de estrategias comerciales, el análisis de mercados y la dirección de proyectos de innovación.

Su investigación se centra en la transformación digital, la inteligencia artificial y su impacto en el comportamiento del consumidor y el rendimiento empresarial. Destaca por su capacidad para integrar teoría académica con aplicaciones prácticas, contribuyendo a la innovación y al desarrollo del conocimiento en marketing estratégico y gestión empresarial.

Citas

Aïmeur, E., Amri, S., & Brassard, G. (2023). Fake news, disinformation and misinformation in social media: A review. Social Network Analysis and Mining, 13, Article 30. https://doi.org/10.1007/s13278-023-01028-5

Aufderheide, P., Lieberman, D., Alkhallouf, A., & Ugboma, J. M. (2020). Podcasting as public media: The future of U.S. news, public affairs, and educational podcasts. International Journal of Communication, 14, 1683–1704. https://ijoc.org/index.php/ijoc/article/view/13548

Bodó, B., Helberger, N., Eskens, S., & Möller, J. (2019). Interested in diversity: The role of user attitudes, algorithmic feedback loops, and policy in news personalization. Digital Journalism, 7(2), 206–229. https://doi.org/10.1080/21670811.2018.1521292

Boulianne, S., & Hoffmann, C. P. (2024). Digital inclusion through algorithmic knowledge: Curated flows of civic and political information on Instagram. Media and Communication, 12, Article 8102. https://doi.org/10.17645/mac.8102

Cools, H., & Diakopoulos, N. (2024). Uses of generative AI in the newsroom: Mapping journalists’ perceptions of perils and possibilities. Journalism Practice. Advance online publication. https://doi.org/10.1080/17512786.2024.2394558

Dvir-Gvirsman, S. (2022). Understanding news engagement on social media: A media repertoire approach. New Media & Society, 24(8), 1791–1812. https://doi.org/10.1177/1461444820961349

Ehrlén, V., Talvitie-Lamberg, K., Salonen, M., Koivula, M., Villi, M., & Uskali, T. (2023). Confusing content, platforms, and data: Young adults and trust in news media. Media and Communication, 11(4), 320–331. https://doi.org/10.17645/mac.v11i4.7104

European Parliament, Brussels. (2022). Flash Eurobarometer 2832 (News & Media Survey 2022) (ZA7903; Version 1.0.0) [Data set]. GESIS, Cologne. https://doi.org/10.4232/1.14012

European Parliament, Brussels. (2024). Flash Eurobarometer 3153 (Media & News Survey 2023) (ZA8777; Version 1.0.0) [Data set]. GESIS, Cologne. https://doi.org/10.4232/1.14244

European Parliament, Brussels. (2026). Flash Eurobarometer 3592 (Social Media Survey 2025) (ZA9078; Version 1.0.0) [Data set]. GESIS, Cologne. https://doi.org/10.4232/1.14703

Fletcher, R., & Nielsen, R. K. (2018a). Are people incidentally exposed to news on social media? A comparative analysis. New Media & Society, 20(7), 2450–2468. https://doi.org/10.1177/1461444817724170

Fletcher, R., & Nielsen, R. K. (2018b). Automated serendipity: The effect of using search engines on news repertoire balance and diversity. Digital Journalism, 6(8), 976–989. https://doi.org/10.1080/21670811.2018.1502045

Govers, J., Pareek, S., Velloso, E., & Goncalves, J. (2025). Feeds of distrust: Investigating how AI-powered news chatbots shape user trust and perceptions. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems, 15(4), Article 20. https://doi.org/10.1145/3722227

Groot Kormelink, T., Hadden, B., Linssen, D., Santangelo, E., Blaauw, F., Kiewiet, L., & Keppel, P. (2025). Anytime, anyplace? The context-dependency of news podcast use. Journalism Studies, 26(8), 961–979. https://doi.org/10.1080/1461670X.2025.2487857

Guzman, A. L., & Lewis, S. C. (2024). What generative AI means for the media industries, and why it matters to study the collective consequences for advertising, journalism, and public relations. Emerging Media, 2(3), 347–355. https://doi.org/10.1177/27523543241289239

Hartley, J. M. (2018). “It’s something posh people do”: Digital distinction in young people’s cross-media news engagement. Media and Communication, 6(2), 46–55. https://doi.org/10.17645/mac.v6i2.1322

Helberger, N. (2019). On the democratic role of news recommenders. Digital Journalism, 7(8), 993–1012. https://doi.org/10.1080/21670811.2019.1623700

Helmond, A. (2015). The platformization of the web: Making web data platform ready. Social Media + Society, 1(2), 1–11. https://doi.org/10.1177/2056305115603080

Johnson, K., & McCall, M. (2025). Trust in pod: Listener trust of news content heard on different genre podcasts. Media and Communication, 13, Article 9182. https://doi.org/10.17645/mac.9182

Kalogeropoulos, A., & Nielsen, R. K. (2018). Investing in online video news: A cross-national analysis of news organizations’ enterprising investments in online video news. Journalism Studies, 19(15), 2207–2224. https://doi.org/10.1080/1461670X.2017.1331709

Kümpel, A. S. (2022). Social media information environments and their implications for the uses and effects of news: The PINGS framework. Communication Theory, 32(2), 223–242. https://doi.org/10.1093/ct/qtab012

Kümpel, A. S., Karnowski, V., & Keyling, T. (2015). News sharing in social media: A review of current research on news sharing users, content, and networks. Social Media + Society, 1(2), 1–14. https://doi.org/10.1177/2056305115610141

Lewis, S. C., Guzman, A. L., Schmidt, T. R., & Lin, B. (2025). Generative AI and its disruptive challenge to journalism: An institutional analysis. Communication and Change, 1, Article 9. https://doi.org/10.1007/s44382-025-00008-x

Martínez-Costa, M. P., Amoedo-Casais, A., & Moreno-Moreno, E. (2022). The value of podcasts to journalism: Analysis of digital native media brands’ offerings, production and publishing in Spain. Profesional de la Información, 31(5), Article e310503. https://doi.org/10.3145/epi.2022.sep.03

Mitova, E., Blassnig, S., Strikovic, E., Urman, A., Hannák, A., de Vreese, C. H., & Esser, F. (2023). News recommender systems: A programmatic research review. Annals of the International Communication Association, 47(1), 84–113. https://doi.org/10.1080/23808985.2022.2142149

Nielsen, R. K., & Fletcher, R. (2023). Comparing the platformization of news media systems: A cross-country analysis. European Journal of Communication, 38(5), 484–499. https://doi.org/10.1177/02673231231189043

Park, S., & Nan, X. (2026). Generative AI and misinformation: A scoping review of the role of generative AI in the generation, detection, mitigation, and impact of misinformation. AI & Society, 41, 1501–1515. https://doi.org/10.1007/s00146-025-02620-3

Segijn, C. M., Strycharz, J., Riegelman, A., & Hennesy, C. (2021). A literature review of personalization transparency and control: Introducing the transparency–awareness–control framework. Media and Communication, 9(4), 120–133. https://doi.org/10.17645/mac.v9i4.4054

van Dijck, J., & Poell, T. (2013). Understanding social media logic. Media and Communication, 1(1), 2–14. https://doi.org/10.17645/mac.v1i1.70

Vázquez-Herrero, J., Negreira-Rey, M.-C., & López-García, X. (2022). Mind the gap! Journalism on social media and news consumption among young audiences. International Journal of Communication, 16, 3822–3842. https://ijoc.org/index.php/ijoc/article/view/19643

Vogler, D., Weston, M., Ryffel, Q., Rauchfleisch, A., Eisenegger, M., Schwaiger, L., & Christen, U. (2023). Mobile news consumption and its relation to young adults’ knowledge about and participation in referendums. Media and Communication, 11(1), 6–18. https://doi.org/10.17645/mac.v11i1.6029

Yuan, E. (2011). News consumption across multiple media platforms: A repertoire approach. Information, Communication & Society, 14(7), 998–1016. https://doi.org/10.1080/1369118X.2010.549235

Zarouali, B., Helberger, N., & de Vreese, C. H. (2021). Investigating algorithmic misconceptions in a media context: Source of a new digital divide? Media and Communication, 9(4), 134–144. https://doi.org/10.17645/mac.v9i4.4090

Publicado
09-06-2026
Cómo citar
Braza Delgado, R. (2026). Medios, plataformas e IA generativa: evolución y asociaciones de las fuentes informativas en Europa entre 2022 y 2025. Revista Internacional De Publicidad, Cultura De Consumo Y Marcas, 1, 1–24. https://doi.org/10.6018/trenden.715371
Número
Vol. 1 (2026)
Sección
Artículos
Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.

Las obras que se publican en esta revista están sujetas a los siguientes términos:

1. El Servicio de Publicaciones de la Universidad de Murcia (Editum) conserva los derechos patrimoniales ('copyright') de las obras publicadas, y favorece y permite la reutilización de las mismas bajo la licencia de uso.

2. Las obras se publican en la edición electrónica de la revista bajo la licencia Creative Commons Atribución Internacional CC BY 4.0. Se puede copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato y remezclar, transformar y crear a partir del material para cualquier finalidad, incluso comercial.