Journal: Profesional de la Información (EPI)
Theme: Communication and algorithmic audiences
Issue: v. 35, n. 3 (May-June 2026)
Manuscript submission deadline: September 10th 2025
Guest editors:
Berta García-Orosa
Full Professor in Journalism
University of Santiago de Compostela, Spain
https://www.directorioexit.info/ficha3889
Inês Amaral
Associate Professor in Communication Sciences
University of Coimbra, Portugal
https://www.directorioexit.info/ficha6485
Noel Pascual-Presa
Researcher in Communication and Journalism
University of Santiago de Compostela, Spain
https://www.directorioexit.info/ficha6872
About this special section
Algorithms are increasingly present in our daily lives through their very essence: data. Many aspects of our activities, behaviours, emotions and habits are tracked, stored and processed to understand and even predict our behaviour. It is in this context that the concept of ‘algorithmic audiences’ emerges (Riemer & Peter, 2021).
This “datafication” offers a range of possibilities and opportunities, but also raises concerns regarding algorithmic models due to their lack of transparency, potential biases, massive data collection, and their implications (Kordzadeh & Ghasemaghaei, 2021). The reliance on these algorithms is transforming journalism, giving rise to what is already known as “automated journalism” or “robot journalism”, driven by the automation and personalisation of information (Carlson, 2015; Van-Dalen, 2012). While this personalisation offers significant opportunities to strengthen relationships with audiences (Ford & Hutchinson, 2019), it also presents challenges, as users’ trust in media may be affected by perceived risks within these dynamics (Livingstone, 2019; Sehl & Eder, 2023). The implications of these new tools are far-reaching, both professionally and socially, impacting areas ranging from the risk to freedom of expression, the need for new policies on content authorship, the legitimacy of journalistic judgement, or the reconfiguration of audiences, among other aspects (Carlson, 2018; Fisher & Mehozay, 2019; Montal & Reich, 2016; Riemer & Peter, 2021).
Despite this, some users perceive the selection of content by algorithms based on their consumption behaviour in a positive light (Thurman et al., 2018). This personalisation of content runs parallel to the increasing development of audience categorisation and micro-segmentation, which allows for a more comprehensive and accurate classification of users (Beauvisage et al., 2024). However, this positive perception and micro-segmentation do not exempt users from the risks associated with algorithmic governance, which is often carefully designed based on interests that lack transparency (Jones, 2023; Reynolds & Hallinan, 2024).
This new scenario poses significant challenges and forces the academic community to redouble its efforts to understand how these dynamics, processes and transformations are evolving and to measure their impact on communication and audiences. For this reason, this special issue of Profesional de la Información invites the submission of original and innovative studies, as well as review articles, dealing with any of the above topics. Research of local interest, case studies and descriptive articles will not be accepted. On the contrary, those with an international scope will be positively evaluated.
Topics of interest include, but are not limited to:
- Content automation
- Ethical and privacy implications of datafication
- The role of journalism in algorithmic communication
- Risks and opportunities of hyper-personalisation
- Changing consumption habits
- Informational plurality
- Echo chambers and information bubbles
- Algorithmic polarisation and bias
- Impact of algorithms on agenda setting
- Transformation of media power
- Trust in algorithmic information sources
- Disinformation and fake news
- Transparency and regulation
- Audiences and engagement
- Media literacy
- New audiences, young audiences
——————————————————————– Español ———————————————————-
Revista: Profesional de la información (EPI)
Sección temática: Comunicación y audiencias algorítmicas
Número: v. 35, n. 3 (mayo-junio de 2026)
Fecha límite de envío de manuscritos: 10 septiembre 2025
Editores invitados:
Berta García-Orosa
Catedrática de Periodismo
Universidade de Santiago de Compostela, España
https://www.directorioexit.info/ficha3889
Inês Amaral
Profesora Asociada en Ciencias de la Comunicación
Universidade de Coimbra, Portugal
https://www.directorioexit.info/ficha6485
Noel Pascual-Presa
Investigador en Comunicación y Periodismo
Universidade de Santiago de Compostela, España
https://www.directorioexit.info/ficha6872
Sobre esta sección temática
Los algoritmos son cada vez más protagonistas en nuestra vida diaria a través de su esencia: los datos. Gran parte de las actividades, comportamientos, emociones y hábitos son rastreados, almacenados y procesados para comprender e, incluso, predecir nuestro comportamiento. Es en este contexto es donde nace el concepto de “audiencia algorítmica” (algorithmic audiencing) (Riemer & Peter, 2021).
Esta “datificación” ofrece un abanico de posibilidades y oportunidades, pero también genera preocupaciones respecto a los modelos algorítmicos, debido a su falta de transparencia, los posibles sesgos, la recopilación masiva de datos y sus implicaciones (Kordzadeh & Ghasemaghaei, 2021). La dependencia de estos algoritmos está transformando el periodismo, dando lugar a lo que ya se conoce como “periodismo automatizado” o “periodismo robot”, impulsado por la automatización y personalización de la información (Carlson, 2015; Van-Dalen, 2012). Aunque esta personalización ofrece grandes oportunidades para fortalecer la relación con las audiencias (Ford & Hutchinson, 2019), también plantea desafíos, ya que la confianza de los usuarios en los medios puede verse afectada por los riesgos percibidos en estas dinámicas (Livingstone, 2019; Sehl & Eder, 2023).
Las implicaciones de estas nuevas herramientas son vertiginosas, tanto a nivel profesional como como social, afectando desde el peligro a la libertad de expresión, la necesidad de nuevas políticas sobre la autoría de contenidos, la legitimidad del juicio periodístico, hasta la reconfiguración de las audiencias, entre otros aspectos (Carlson, 2018; Fisher & Mehozay, 2019; Montal & Reich, 2016; Riemer & Peter, 2021).
A pesar de ello, algunos usuarios perciben de forma positiva la selección de contenido llevada a cabo por los algoritmos basada en su comportamiento de consumo (Thurman et al., 2018). Esta personalización de los contenidos es paralela a un desarrollo cada vez mayor de la categorización y microsegmentación de las audiencias, que permite una clasificación de los usuarios más exhaustiva y precisa (Beauvisage et al., 2024). No obstante, esta percepción positiva y esta microsegmentación no eximen a los usuarios de los riesgos asociados a una gobernanza algorítmica, a menudo diseñada cuidadosamente en función de intereses que carecen de transparencia (Jones, 2023; Reynolds & Hallinan, 2024).
Este nuevo escenario plantea importantes retos y obliga a la comunidad académica a redoblar esfuerzos para comprender cómo se desarrollan estas dinámicas, procesos y transformaciones, así como para medir su impacto en la comunicación y en las audiencias.
Por ello, este número especial de Profesional de la Información invita al envío de estudios originales e innovadores, así como artículos de revisión, que aborden cualquiera de los temas mencionados. No se admitirán las investigaciones que sean de interés local, estudios de caso ni artículos descriptivos. Por el contrario, se valorarán positivamente aquellas con proyección internacional.
Los temas de interés incluyen, pero no se limitan a:
- Automatización del contenido
- Implicaciones éticas y de privacidad en la dataficación
- Rol del periodismo en la comunicación algorítmica
- Riesgos y oportunidades de la hiperpersonalización
- Transformación de los hábitos de consumo
- Pluralidad informativa
- Cámaras de eco y burbujas informativas
- Polarización y sesgos algorítmicos
- Impacto de los algoritmos en la agenda setting
- Transformación del poder mediático
- Confianza en las fuentes de información algorítmicas
- Desinformación y fake news
- Transparencia y mecanismo de regulación
- Audiencias y engagement
- Alfabetización
- Nuevas audiencias, audiencias jóvenes
Referencias
Beauvisage, Thomas; Beuscart, Jean-Samuel; Coavoux, Samuel; Mellet, Kevin (2024). “How online advertising targets consumers: The uses of categories and algorithmic tools by audience planners”. New Media & Society, v. 26, n. 10, pp. 6098-6119.
https://doi.org/10.1177/14614448221146174
Carlson, Matt (2015). “The robotic reporter: Automated journalism and the redefinition of labor, compositional forms, and journalistic authority”. Digital Journalism, v. 3, pp. 416-431.
https://doi.org/10.1080/21670811.2014.976412
Carlson, Matt (2018). “Automating judgment? Algorithmic judgment, news knowledge, and journalistic professionalism”. New Media & Society, v. 20, n. 5, pp. 1755-1772.
https://doi.org/10.1177/1461444817706684
Van-Dalen, Arjen (2012). “The algorithms behind the headlines: How machine-written news redefines the core skills of human journalists”. Journalism practice, v. 6, n. 5-6, pp. 648-658.
https://doi.org/10.1080/17512786.2012.667268
Fisher, Eran; Mehozay, Yohav (2019). “How algorithms see their audience: media epistemes and the changing conception of the individual”. Media, Culture & Society, v. 41, n. 8, pp. 1176-1191.
https://doi.org/10.1177/0163443719831598
Ford, Heather; Hutchinson, Jonathon (2019). “Newsbots that mediate journalist and audience relationships”. Digital Journalism, v. 7, n. 8, pp. 1013-1031.
https://doi.org/10.1080/21670811.2019.1626752
Jones, Corinne (2023). “How to train your algorithm: The struggle for public control over private audience commodities on Tiktok”. Media, Culture & Society, v. 45, n. 6, pp. 1192-1209.
https://doi.org/10.1177/01634437231159555
Kordzadeh, Nima; Ghasemaghaei, Maryam (2021). “Algorithmic bias: review, synthesis, and future research directions”. European Journal of Information Systems, v. 31, n. 3, pp. 388-409.
https://doi.org/10.1080/0960085X.2021.1927212
Livingstone, Sonia (2019). “Audiences in an age of datafication: Critical questions for media research”. Television & New Media, v. 20, n. 2, pp. 170-183.
https://doi.org/10.1177/1527476418811118
Montal, Tal; Reich, Zvi (2016). “I, robot. You, journalist. Who is the author? Authorship, bylines and full disclosure in automated journalism”. Digital Journalism, v. 5, n. 7, pp. 829-849.
https://doi.org/10.1080/21670811.2016.1209083
Reynolds, CJ; Hallinan, Blake (2024). “User-generated accountability: Public participation in algorithmic governance on YouTube”. New Media & Society, v. 26, n. 9, pp. 5107-5129.
https://doi.org/10.1177/14614448241251791
Riemer, Kai; Peter, Sandra (2021). “Algorithmic audiencing: Why we need to rethink free speech on social media”. Journal of Information Technology, v. 36, n. 4, pp. 409-426.
https://doi.org/10.1177/02683962211013358
Sehl, Annika; Eder, Maximilian (2023). “News personalization and public service media: The audience perspective in three European countries”. Journalism and Media, v. 4, n. 1, pp. 322-338.
https://doi.org/10.3390/journalmedia4010022
Thurman, Neil; Moeller, Judith; Helberger, Natali; Trilling, Damian (2018). “My friends, editors, algorithms, and I: Examining audience attitudes to news selection”. Digital Journalism, v. 7, n. 4, pp. 447-469.
https://doi.org/10.1080/21670811.2018.1493936
