*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: *
[image: image.png] *Berta García-Orosa*, Full Professor in Journalism,
*University
of Santiago de Compostela*, Spain.
*https://urldefense.com/v3/__https://www.directorioexit.info/ficha3889__;!!D9dNQwwGXtA!QVSxWf79RR7ZAyNZr_jIcrSd3a7HVBpYmgR-1NE1T8ir97JSUUeRv-JeBlF3x2u3atc5bDeoeN7ylJXahj0U$
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[image: image.png] *Inês Amaral*, Associate Professor in Communication
Sciences, *University of Coimbra*, Portugal.
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[image: image.png] *Noel Pascual-Presa*, Researcher in Communication and
Journalism, *University of Santiago de Compostela*, Spain.
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*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
*---------------- castellano ------------------*
*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: *
[image: image.png] *Berta García-Orosa*, Catedrática de Periodismo,
*Universidade
de Santiago de Compostela*, España.
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[image: image.png] *Inês Amaral*, Profesora Asociada en Ciencias de la
Comunicación, *Universidade de Coimbra*, Portugal.
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[image: image.png] *Noel Pascual-Presa*, Investigador en Comunicación y
Periodismo, *Universidade de Santiago de Compostela*, España.
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*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://urldefense.com/v3/__https://doi.org/10.1177/14614448221146174__;!!D9dNQwwGXtA!QVSxWf79RR7ZAyNZr_jIcrSd3a7HVBpYmgR-1NE1T8ir97JSUUeRv-JeBlF3x2u3atc5bDeoeN7ylNU1S11l$
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*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://urldefense.com/v3/__https://doi.org/10.1080/21670811.2014.976412__;!!D9dNQwwGXtA!QVSxWf79RR7ZAyNZr_jIcrSd3a7HVBpYmgR-1NE1T8ir97JSUUeRv-JeBlF3x2u3atc5bDeoeN7ylJ76BV_B$
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*Carlson, Matt* (2018). “Automating judgment? Algorithmic judgment, news
knowledge, and journalistic professionalism”. *New Media & Society*, v. 20,
n. 5, pp. 1755-1772.
*https://urldefense.com/v3/__https://doi.org/10.1177/1461444817706684__;!!D9dNQwwGXtA!QVSxWf79RR7ZAyNZr_jIcrSd3a7HVBpYmgR-1NE1T8ir97JSUUeRv-JeBlF3x2u3atc5bDeoeN7ylB2UUsAI$
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*Van-Dalen, Arjen* (2012). “The algorithms behind the headlines: How
machine-written news redefines the core skills of human journalists”.
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practice*, v. 6, n. 5-6, pp. 648-658.
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*Fisher, Eran*;* Mehozay, Yohav* (2019). “How algorithms see their
audience: media epistemes and the changing conception of the
individual”. *Media,
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*https://urldefense.com/v3/__https://doi.org/10.1177/0163443719831598__;!!D9dNQwwGXtA!QVSxWf79RR7ZAyNZr_jIcrSd3a7HVBpYmgR-1NE1T8ir97JSUUeRv-JeBlF3x2u3atc5bDeoeN7ylIeh4iXs$
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*Ford, Heather*;* Hutchinson, Jonathon* (2019). “Newsbots that mediate
journalist and audience relationships”. *Digital Journalism*, v. 7, n. 8,
pp. 1013-1031.
*https://urldefense.com/v3/__https://doi.org/10.1080/21670811.2019.1626752__;!!D9dNQwwGXtA!QVSxWf79RR7ZAyNZr_jIcrSd3a7HVBpYmgR-1NE1T8ir97JSUUeRv-JeBlF3x2u3atc5bDeoeN7ylA14KWAi$
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*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://urldefense.com/v3/__https://doi.org/10.1177/01634437231159555__;!!D9dNQwwGXtA!QVSxWf79RR7ZAyNZr_jIcrSd3a7HVBpYmgR-1NE1T8ir97JSUUeRv-JeBlF3x2u3atc5bDeoeN7ylO1S30-L$
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*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.
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<https://urldefense.com/v3/__https://doi.org/10.1080/0960085X.2021.1927212__;!!D9dNQwwGXtA!QVSxWf79RR7ZAyNZr_jIcrSd3a7HVBpYmgR-1NE1T8ir97JSUUeRv-JeBlF3x2u3atc5bDeoeN7ylCeyJ-mx$ >*
*Livingstone, Sonia* (2019). “Audiences in an age of datafication: Critical
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<https://urldefense.com/v3/__https://doi.org/10.1177/1527476418811118__;!!D9dNQwwGXtA!QVSxWf79RR7ZAyNZr_jIcrSd3a7HVBpYmgR-1NE1T8ir97JSUUeRv-JeBlF3x2u3atc5bDeoeN7ylAtWQN3O$ >*
*Montal, Tal*;* Reich, Zvi* (2016). “I, robot. You, journalist. Who is the
author? Authorship, bylines and full disclosure in automated
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Journalism*, v. 5, n. 7, pp. 829-849.
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<https://urldefense.com/v3/__https://doi.org/10.1080/21670811.2016.1209083__;!!D9dNQwwGXtA!QVSxWf79RR7ZAyNZr_jIcrSd3a7HVBpYmgR-1NE1T8ir97JSUUeRv-JeBlF3x2u3atc5bDeoeN7ylNrt-eqk$ >*
*Reynolds, CJ*;* Hallinan, Blake* (2024). “User-generated accountability:
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<https://urldefense.com/v3/__https://doi.org/10.1177/14614448241251791__;!!D9dNQwwGXtA!QVSxWf79RR7ZAyNZr_jIcrSd3a7HVBpYmgR-1NE1T8ir97JSUUeRv-JeBlF3x2u3atc5bDeoeN7ylJ9D28yT$ >*
*Riemer, Kai*;* Peter, Sandra* (2021). “Algorithmic audiencing: Why we need
to rethink free speech on social media”. *Journal of Information
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<https://urldefense.com/v3/__https://doi.org/10.1177/02683962211013358__;!!D9dNQwwGXtA!QVSxWf79RR7ZAyNZr_jIcrSd3a7HVBpYmgR-1NE1T8ir97JSUUeRv-JeBlF3x2u3atc5bDeoeN7ylO4AMK2P$ >*
*Sehl, Annika*;* Eder, Maximilian* (2023). “News personalization and public
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<https://urldefense.com/v3/__https://doi.org/10.3390/journalmedia4010022__;!!D9dNQwwGXtA!QVSxWf79RR7ZAyNZr_jIcrSd3a7HVBpYmgR-1NE1T8ir97JSUUeRv-JeBlF3x2u3atc5bDeoeN7ylHKjbamX$ >*
*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.
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*https://urldefense.com/v3/__https://doi.org/10.1080/21670811.2018.1493936__;!!D9dNQwwGXtA!QVSxWf79RR7ZAyNZr_jIcrSd3a7HVBpYmgR-1NE1T8ir97JSUUeRv-JeBlF3x2u3atc5bDeoeN7ylFre_kOE$
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Saludos cordiales,
*Tomàs Baiget*, Editor Jefe para Europa y Américas
Revista *Profesional de la Información*
*https://urldefense.com/v3/__https://revista.profesionaldelainformacion.com/index.php/EPI*__;Kg!!D9dNQwwGXtA!QVSxWf79RR7ZAyNZr_jIcrSd3a7HVBpYmgR-1NE1T8ir97JSUUeRv-JeBlF3x2u3atc5bDeoeN7ylEMq_Aot$
<https://urldefense.com/v3/__https://revista.profesionaldelainformacion.com/index.php/EPI__;!!D9dNQwwGXtA!QVSxWf79RR7ZAyNZr_jIcrSd3a7HVBpYmgR-1NE1T8ir97JSUUeRv-JeBlF3x2u3atc5bDeoeN7ylNYHdmKg$ >
Revista Q1 en *Scopus*, y Q1 en *JCR/WoS*
Nº 4 mundial, en español, según *Google Scholar Metrics*
Tel.: +34-639 878 489
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