En este aparado se efectuará un breve recorrido cronológico por los principales referentes empíricos previos, tocantes tanto al contexto español como internacional. Comenzando por nuestro entorno inmediato, Caffarel-Serra, Ortega-Mohedano y Gaitán-Moya (2017) se centran en el análisis de una muestra representativa de 288 documentos relativos al período 2007-2014: 239 tesis doctorales y 49 proyectos de investigación, llegando a la conclusión de que el 60,71% de los trabajos se ciñen al estudio de medios de comunicación de masas (49,45% tradicionales frente a 11,26% digitales). En esta línea, Goyanes, Rodríguez-Gómez y Rosique-Cedillo (2018) toman el censo de 3.653 artículos publicados en las 11 principales revistas españolas desde 2005 hasta 2015. Entre sus múltiples hallazgos, cabe destacar el predominio del periodismo (prensa y prácticas periodísticas), la comunicación audiovisual (cine y televisión) y los estudios sobre audiencias y receptores, ya que todos ellos copan el 51% de la producción científica. Apoyados en los datos de unos autores y otros, postulamos que:

En uno de sus últimos trabajos, Martínez-Nicolás, Saperas y Carrasco-Campos (2019) divulgan los hallazgos de un análisis de contenido practicado sobre una amplia muestra de conveniencia de 1.098 artículos, procedentes de las revistas de comunicación referentes en España durante el lapso 1990-2014; lo cual les permite trazar distintas líneas temporales con la evolución de la investigación. Como principal extracto de su minuciosa labor, destacamos que casi el 80% de los artículos son investigaciones empíricas, mientras que el 18% son de carácter teórico-conceptual y únicamente un 2% de tipo metodológico. Así pues, sostenemos que:

Ya en el ámbito internacional, el estudio de Bryant y Miron (2004) abarca una muestra de 1.806 artículos publicados en las revistas «Journalism and Mass Communication Quarterly», «Journal of Communication» y «Journal of Broadcasting and Electronic Media» entre 1956 y 2000. Tras su indagación, declaran que la Teoría del Framing es la más destacada, seguida a corta distancia por la Agenda Setting y la Teoría del Cultivo. Por tanto, resulta coherente plantear que:

Por su parte, Potter y Riddle (2007) examinan 962 artículos concernientes a 16 revistas de alto índice de impacto en el período 1993-2005, infiriendo que el 71,4% de los estudios revisados emplean métodos cuantitativos −donde prevalecen la encuesta, con un 32%, y el experimento, con un 29%−, y un 15,4% técnicas cualitativas. Esta lógica nos impulsa a postular una nueva hipótesis, así como a formular una pregunta de investigación íntimamente asociada:

Gómez-Rodríguez, Morrell y Gallo-Estrada (2017) focalizan su atención en la revista «Comunicación y Sociedad», publicación de cabecera en México. Evalúan un total de 209 artículos adscritos al ciclo 2004-2016 y detectan algunas temáticas recurrentes, que engloban bajo las etiquetas de: entorno sociocultural (43,6%), académico (24,9%), socioeconómico (16,7%) y sociopolítico (14,8%). Por ello, y en lo referente a los trabajos pertenecientes a nuestro estudio, nos preguntamos:

En último lugar, el propósito de Walter, Cody y Ball-Rokeach (2018) consiste en diseccionar 1.574 artículos publicados en «Journal of Communication» desde 1951 hasta 2016, lo que también les permite efectuar un análisis longitudinal y comparar etapas. En la más reciente, desde 2010 a 2016, descubren que la audiencia (69,3%) es la gran protagonista de los estudios frente al mensaje (19,3%), la fuente y las políticas (ambas con 4,6%). Por otra parte, el paradigma dominante de las investigaciones es el positivista (87,5%), muy por encima del crítico y el cultural −ambos patentes en el 4,6% de los estudios− y del retórico (3%). En consecuencia, dos nuevas hipótesis emergen:

De inmediato se describe el método empleado en la investigación, deudor de todas estas iniciativas empíricas que la anteceden.

El propósito del estudio consistió en perfilar el estado de la investigación en comunicación en el ámbito hispánico a través del examen de artículos académicos. Estos trabajos, que han constituido las unidades de análisis, han sido agrupados a posteriori para identificar, de forma estadísticamente significativa, patrones de publicación o conglomerados, comparados, asimismo, en función del índice de impacto y la procedencia geográfica de las revistas donde fueron incluidos (España o Hispanoamérica). Para ello, se recurrió al análisis de contenido por ser un método sistemático, objetivo y cuantitativo (Riffe, Lacy, & Fico, 2014; Wimmer & Dominick, 2011), comúnmente aplicado al estudio de textos académicos, tal como comprobamos en el apartado anterior. De inicio, una de las consideraciones clave en cualquier análisis de contenido radica en diseñar un plan de muestreo (Igartua, 2006) que, en este caso, fue «polietápico» (Neuendorf, 2016). Por ende, y en una primera fase, fueron seleccionadas las revistas de mayor impacto en 2017 −año al que pertenecen los últimos datos disponibles− presentes en la base internacional «SJR-Scopus» en la categoría de comunicación11 (www.scimagojr.com). Se determinó que las revistas debían figurar en los dos primeros cuartiles para ser calificadas de impacto, resultando un total de siete cabeceras −ordenadas según su posición en el ranking−: «Comunicar» (Q1), «El Profesional de la Información» (Q1), «Communication & Society» (Q2), «Revista Latina de Comunicación Social» (Q2), «Cuadernos.info» (Q2), «Comunicación y Sociedad» (Q2) y «Palabra Clave» (Q2). Asimismo, y a partir de 2017, se estimó razonable retroceder un lustro, hasta 2013, para dotar a la muestra de cierta perspectiva temporal.

En suma, se almacenaron todos aquellos artículos −exceptuando editoriales y reseñas− contenidos en las sedes electrónicas de las siete revistas durante el período acotado, originando una muestra de n=1.548 artículos. Esta cifra representa el 48,77% del universo de trabajos publicados (N=3.174) en todas y cada una de las revistas españolas e hispanoamericanas que estaban indexadas en SJR-Scopus en este quinquenio, lo que supuso un margen de error del ~1,8% para un intervalo de confianza del 95%.

Como guía para el examen de este corpus representativo de análisis, y fundamentado en otros estudios previos (Barranquero & Limón, 2017; Caffarel-Serra, Ortega-Mohedano, & Gaitán-Moya, 2017; Gómez-Rodríguez, Morrell, & Gallo-Estrada, 2017; Goyanes, Rodríguez-Gómez, & Rosique-Cedillo, 2018; Martínez-Nicolás & Saperas, 2016; Martínez-Nicolás, Saperas, & Carrasco-Campos, 2019; Saperas & Carrasco-Campos, 2018; Walter, Cody, & Ball-Rokeach, 2018), fue redactado un libro de códigos compuesto por las siguientes variables nominales politómicas, acompañadas de su indicador de fiabilidad:

1) Tipo de artículo (α_k=0,92): 1=empírico, 2=teórico / ensayístico, o 3=metodológico.

2) En caso de ser un trabajo empírico, ¿qué método (α_k=0,83) se utiliza? (Tabla 1).

3) En caso de ser un trabajo empírico, ¿con qué tipo de muestra (α_k=0,84) se trabaja?: 0=no es un trabajo empírico, 1=muestra probabilística, o 2=muestra no probabilística.

4) Teoría (α_k=0,70) que le otorga un sustento conceptual al estudio (Tabla 1).

5) Objeto de estudio principal (α_k=0,93): 1=fuente, 2=mensaje, 3=audiencia, o 4=políticas / estructura.

6) Medio de comunicación o soporte documental (α_k=0,87) protagonista del artículo (Tabla 2).

7) Temática general (α_k=0,87) del trabajo (Tabla 2).

8) Paradigma (α_k=0,96) donde se encuadra la investigación (Walter, Cody, & Ball-Rokeach, 2018): 1=positivista: estudio apoyado en suposiciones empíricas e hipótesis comprobables, que utiliza métodos cuantitativos o mixtos; 2=cultural: estudio cualitativo acerca de las prácticas cotidianas que crean y sostienen la cultura; 3=crítico: estudio centrado en cuestiones de poder, economía política, statu quo y estructura social; o 4=retórico: estudio que concibe la comunicación como el arte práctico del discurso.

En total, ocho variables multicategóricas a las que hay que sumar aquellas que sirvieron para identificar la unidad de análisis; esto es, el número del artículo, su año de publicación y la revista donde aparece. Del mismo modo, fue recogido el valor correspondiente al factor de impacto SJR de las revistas durante los cinco años examinados, asignándole a cada unidad de análisis el índice de impacto medio de la revista en el año en que apareció. Este parámetro, que ejerció como variable independiente, sirvió de gran ayuda para perfilar con más detalle los tipos de artículos (o conglomerados) fruto del procesamiento de los resultados.

Finalmente, en la recogida de los datos, que transcurrió desde el 3 de septiembre hasta el 21 de diciembre de 2018, se vio implicado un equipo de dos codificadores. Tras este proceso, y para el chequeo de la fiabilidad de su labor, fue seleccionada una submuestra aleatoria del 10% de los casos, que ambos codificadores analizaron. El parámetro estadístico utilizado para el cálculo de la fiabilidad fue el alfa de Krippendorff (Krippendorff, 2011; 2017), hallado mediante el empleo de la «macro Kalpha» (Hayes & Krippendorff, 2007) para SPSS (versión 24). Como se puede observar líneas arriba, la fiabilidad de las ocho variables fue muy satisfactoria, mientras que el promedio ascendió a: M (α_k)=0,87 (DT=0,07).

En primer lugar, en cuanto al tipo de artículo publicado en las revistas de la muestra (H₂), se observa una marcada tendencia hacia lo empírico (80,9%) frente a lo teórico-ensayístico (12,8%) y lo metodológico (6,3%). Por ende, es interesante reparar tanto en las técnicas metodológicas empleadas en ese conjunto de trabajos empíricos, como en las distintas teorías y conceptos manejados en la totalidad de los trabajos (ver Tabla 1).

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Si agrupamos los métodos en cuantitativos, cualitativos y mixtos, nos encontramos con que los primeros están presentes en el 46,8% de los artículos, los segundos en el 24,9% y, en tercer lugar, la triangulación se manifiesta un 7,9% de las veces (H₄). Otro aspecto importante a nivel metodológico radica en el diseño de la muestra (PI₁). En este sentido, el 61,4% de los artículos recurren a corpus no probabilísticos frente al 19,4% que sí se sirven de criterios estadísticos para el manejo de muestras representativas −recordemos que el 19,1% restante no son trabajos empíricos−. En relación con el marco teórico (H₃), cabe precisar que la proporción de textos que se nutren de algún andamiaje conceptual concreto frente a los que no lo hacen es prácticamente la misma: 50,2% frente a 49,8%. De manera individualizada, la Alfabetización Mediática (8,3%) y la Teoría del Encuadre (5,1%) son las más extendidas.

En lo concerniente al objeto de estudio −en su sentido más amplio y genérico− (H₅), el eslabón intermedio del proceso −o sea, el mensaje− es el protagonista por excelencia (44,6%) de los trabajos, seguido de la audiencia (21,3%), la fuente (17,1%) y, en último lugar, las políticas y la estructura de la comunicación (17%). Los medios o, en su defecto, los soportes documentales en que se centran los artículos, bien como sus temáticas generales, se distribuyen en la Tabla 2. Si aglomeramos los medios tradicionales, obtenemos un 38,8% de los trabajos frente al 28,2% de los medios digitales (H₁). Por su parte, las temáticas en torno a las que giran los trabajos también son de lo más diverso (PI₂), destacando los usos y motivaciones de los receptores (11,3%). Para completar el repaso porcentual de las variables del libro de códigos, nos encontramos con el paradigma al que se adscriben los artículos (H₆). En este sentido, el que domina la investigación española e hispanoamericana en comunicación es el positivista (56%), a gran distancia del cultural (21,1%), el crítico (14,9%) y, muy en especial, el retórico (8%).

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A nivel multivariante, se practicó un primer análisis de conglomerados bietápico (Two-Step Cluster Analysis) que sirve tanto para variables continuas como categóricas (Rundle-Thiele & al., 2015), en el que incluimos los 6 ítems más relevantes del libro de códigos; a saber: la teoría empleada en los artículos, el método, el objeto de investigación, el medio de comunicación en el que se centran, la temática referida y el paradigma donde se circunscriben los estudios de la muestra. La medida de la silueta de cohesión y separación, que alude a la calidad del clúster y debe superar el nivel mínimo de 0,0 (Norušis, 2012), asciende a 0,2, un valor aceptable pese a ser regular. Por otra parte, la importancia de todos los ítems predictores en la configuración de los grupos es muy elevada, ya que cuatro de ellos alcanzaron el valor máximo 1 (temática, medio, objeto y método), otro el de 0,96 (teoría) y el definitivo de 0,78 (paradigma). Posteriormente, los 6 conglomerados fruto de esta primera extracción presentan un coeficiente de tamaño de 1,54, lo que denota cierta homogeneidad entre ellos, como puede observarse en la Tabla 3.

A partir de la creación de los seis grupos, estos pueden ser comparados con arreglo a su factor de impacto SJR. El análisis de la varianza (ANOVA) muestra la existencia de diferencias estadísticamente significativas entre los clústeres [F_{6 Clústeres x SJR-IF} (5; 1.542)=18,66; p<0,001; ɳ²=0,057]. Más concretamente, y tras la prueba post-hoc T3 de Dunnett, se deduce que los conglomerados «3» y «6» son los que evidencian unos mayores desajustes [t(528)=−6,903; p<0,001; d=−0,624], etiquetados como de tamaño medio atendiendo al «tamaño del efecto» (Cohen, 1988; Johnson & al., 2008). Asimismo, fueron cruzados los 6 conglomerados con las revistas donde se publican los artículos, recodificándolas en dos grupos: españolas frente a hispanoamericanas. La Tabla 4 de contingencia refleja la distribución de unos y otros según las publicaciones.

En función de los valores consignados en la Tabla 4, se observan diferencias significativas en 4 de los 6 clústeres [χ²(5, N=1.548)=87,52; p<0,001; v=0,238]. De forma más específica y atendiendo a los residuos tipificados corregidos, las revistas hispanoamericanas suelen incluir en mayor medida los tipos de artículos 3 y 5, mientras que las españolas se decantan por los casos 4 y 6.

El segundo análisis de conglomerados bietápico se diferencia del anterior en únicamente uno de los ítems empleados para su ejecución: la variable «teoría», que ha sido recodificada para tomar en cuenta solo aquellos trabajos que sí han empleado alguna clase de corpus conceptual, considerando al resto como «missing». La medida de la silueta de cohesión y separación se eleva a 0,3, un valor si cabe más aceptable. Por lo que a la importancia de los ítems predictores respecta, el método se erige en el elemento más destacado (con valor de 1), seguido del objeto de estudio (valor 0,92), la teoría (valor 0,52), la temática (valor 0,42) y, en última instancia, el paradigma y el medio (ambos con valor 0,40). Los cuatro conglomerados derivados del análisis presentan un coeficiente de tamaño (del más grande al más pequeño) de 2,20, un dato que no resulta problemático (Tkaczynski, 2017). Véase, en la Tabla 5, el perfil de los cuatro clústeres.

Estos 4 conglomerados también pueden ser confrontados con arreglo a su factor de impacto. Así, este nuevo análisis de la varianza vuelve a poner de manifiesto la existencia de diferencias entre los grupos según su SJR-IF [F_{4 Clústeres x SJR-IF} (3; 773)=26,79; p<0,001; ɳ²=0,094]. De manera comparada, y según la prueba post-hoc T3 de Dunnett, son los conglomerados 1 y 4 los que revelan los mayores desniveles [t(388)=−7,55; p<0,001; d=−0,831], caracterizados por un tamaño elevado atendiendo al «effect size» (Cohen, 1988; Johnson & al., 2008). Por fin, fueron cruzados estos cuatro conglomerados con las revistas donde se publican los artículos (ver Tabla 6).

De conformidad con los valores mostrados en la Tabla 6, se observan diferencias significativas en todos los conglomerados [χ²(3, N=777)=53,33; p<0,001; v=0,262]. A tenor de los residuos tipificados corregidos, las revistas hispanoamericanas tienden a incluir en mayor medida los tipos de artículos 1 y 3, mientras que las españolas se decantan más por los casos 2 y 4.