Herramientas para el monitoreo emocional laboral: Análisis bibliométrico y revisión de artefactos tecnológicos (2017–2026)
Palabras clave:
Salud Laboral, Salud Mental, Exposición Profesional, Afecto, Tecnología de la Información, Revisión SistemáticaResumen
Introducción: Los métodos tradicionales de evaluación psicosocial laboral (autorreportes y encuestas retrospectivas) son insuficientes para captar fluctuaciones emocionales dinámicas e invisibles en tiempo real, introduciendo sesgos subjetivos.
Objetivo: Caracterizar la producción científica global y sistematizar las tecnologías orientadas al monitoreo emocional y la salud mental laboral en el periodo 2017–2026.
Método: Estudio bibliométrico y de revisión sistemática estructurado bajo lineamientos PRISMA, donde se recuperaron metadatos en Scopus mediante ecuación booleana y se ejecutó análisis descriptivo y modelado de redes con VOSviewer, complementado con síntesis temática profunda de artefactos empíricos aplicados al contexto laboral.
Resultados: La producción exhibe un crecimiento acelerado desde 2024 con pico en 2026, donde el dominio informático e ingenieril absorbe el 48,57% de las áreas; además, se identificaron cuatro categorías tecnológicas: sensores vestibles biométricos, sistemas de reconocimiento emocional multimodal, aplicaciones mHealth y entornos adaptativos de intervención.
Conclusiones: Predomina un enfoque computacional sobre el ocupacional, con escasa presencia latinoamericana, por lo que la implementación efectiva exige equilibrar desde el diseño la precisión algorítmica con salvaguardas éticas contra la vigilancia coercitiva.
Descargas
Citas
1. Roemmich K, Schaub F, Andalibi NZN. Emotion AI at work: implications for workplace surveillance, emotional labor, and emotional privacy. En: Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. Hamburg Germany: ACM; 2023. p.1-20. Disponible en: https://doi.org/10.1145/3544548.3580950
2. Lee DR, Lim H, Das Swain V, Lee U. Understanding behind the smile of emotion workers: detecting after-call stress in call agents. En: Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. Barcelona Spain: ACM; 2026. p. 1-21. Disponible en: https://doi.org/10.1145/3772318.3790803
3. Kreps D, Komukai T, Gopal TV, Ishii K, editores. Human-centric computing in a data-driven society: 14th IFIP TC 9 international conference on human choice and computers, HCC14 2020, tokyo, japan, september 9–11, 2020, proceedings. Vol. 590. Cham: Springer International Publishing; 2020. (IFIP Advances in Information and Communication Technology). Disponible en: https://doi.org/10.1007/978-3-030-62803-1
4. Ikeda I, Yamaguchi T, Matsuki M, Ishihara M. Estimating workers’ mental health using personality traits and life logs. En: Companion of the 2025 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing. Espoo Finland: ACM; 2025. p. 1190-5. Disponible en: https://doi.org/10.1145/3714394.3756235
5. Gross JJ. The extended process model of emotion regulation: elaborations, applications, and future directions. Psychol Inq. 2 de enero de 2015;26(1):130-7. Disponible en: https://doi.org/10.1080/1047840X.2015.989751
6. Gross JJ, Sheppes G, Urry HL. Cognition and emotion lecture at the 2010 SPSP emotion preconference: emotion generation and emotion regulation: a distinction we should make (carefully). Cogn Emot. 1 de agosto de 2011;25(5):765-81. Disponible en: https://doi.org/10.1080/02699931.2011.555753
7. Lee J, Lee S, Kim D. Problems and Issues of Emotional Computing and Artificial Emotional Intelligence: A Review of Rosalind W. Picard’s thesis «Affective Computing: Challenges». En: Trong V.H., Park J., Thao V.T.T., Kim J., editores. Proc. - IEEE/ACIS Int. Conf. Big Data, Cloud Comput., Data Sci., BCD. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.; 2022. p. 360-4. Located at: Scopus. Disponible en: https://doi.org/10.1109/BCD54882.2022.9900683
8. Ingber AS, Andalibi NZN. Emotion AI in job interviews: injustice, emotional labor, identity, and privacy. En: Proceedings of the 2025 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. Athens Greece: ACM; 2025. p. 1-17. Disponible en: https://doi.org/10.1145/3715275.3732002
9. Hobfoll SE. Conservation of resources: a new attempt at conceptualizing stress. Am Psychol. 1989;44(3):513-24. Disponible en: https://doi.org/10.1037/0003-066X.44.3.513
10. Hobfoll SE. The influence of culture, community, and the nested-self in the stress process: advancing conservation of resources theory. Appl Psychol. julio de 2001;50(3):337-421. Disponible en: https://doi.org/10.1111/1464-0597.00062
11. Hobfoll SE, Halbesleben J, Neveu JP, Westman M. Conservation of resources in the organizational context: the reality of resources and their consequences. Annu Rev Organ Psychol Organ Behav. 21 de enero de 2018;5(1):103-28. Disponible en: https://doi.org/10.1146/annurev-orgpsych-032117-104640
12. Demerouti E. Job demands-resources and conservation of resources theories: how do they help to explain employee well-being and future job design? J Bus Res. 1 de abril de 2025;192:115296. Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2025.115296
13. Bakker AB, Demerouti E. The job demands–resources model: challenges for future research. SA J Ind Psychol. 23 de mayo de 2011;37(2):9-17. Disponible en: https://doi.org/10.4102/sajip.v37i2.974
14. Bakker AB, Demerouti E, Sanz-Vergel A, Rodríguez-Muñoz A. La teoría de las demandas y recursos laborales: nuevos desarrollos en la última década. J Work Organ Psychol. 12 de diciembre de 2023;39(3):157-67. Disponible en: https://doi.org/10.5093/jwop2023a17
15. Bakker AB, De Vries JD. Job demands–resources theory and self-regulation: new explanations and remedies for job burnout. Anxiety Stress Coping. 2 de enero de 2021;34(1):1-21. Disponible en: https://doi.org/10.1080/10615806.2020.1797695
16. Jung O, Schmoigl-Tonis M, Schranz C, Kunas BJ, Laireiter AR, Mehlis J, et al. A learning agent for stress multi-level diagnostics, personalised stress profiles and interventions in the work context. En: Baumgartner M, Hayn D, Pfeifer B, Schreier G, editores. Studies in health technology and informatics. IOS Press; 2025. Disponible en: https://doi.org/10.3233/SHTI250196
17. Zhou C, Kraus M, Nasir J, Mahesh B, André E. From AI-driven emotion recognition to emotional labor support: proactive virtual agents in healthcare. En: Horstmann A., Schneeberger T., Olafsson S., Gwbhard P., editores. IVA Adjun.- Proc. ACM Int. Conf. Intell. Virtual Agents. Association for Computing Machinery, Inc; 2025. Located at: Scopus. Disponible en: https://doi.org/10.1145/3742886.3756744
18. Velasco M, Navarro J, Rueff-Lopes R. Teoría de los acontecimientos afectivos: Revisión de su impacto y desarrollos en el estudio del afecto en las organizaciones. Rev Psicol, Organ Trab. 2017;17(1):30-8. Disponible en: https://doi.org/10.17652/rpot/2017.1.12106
19. Page MJ, McKenzie JE, Bossuyt PM, Boutron I, Hoffmann TC, Mulrow CD, et al. Declaración PRISMA 2020: una guía actualizada para la publicación de revisiones sistemáticas. Rev Esp Cardiol. septiembre de 2021;74(9):790-9. Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.recesp.2021.06.016
20. van Eck NJ, Waltman L. Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics. 1 de agosto de 2010;84(2):523-38. Disponible en: https://doi.org/10.1007/s11192-009-0146-3
21. Dai RX, Kannampallil T, Kim S, Thornton V, Bierut L, Lu CY. Detecting mental disorders with wearables: a large cohort study. En: Proceedings of the 8th ACM/IEEE Conference on Internet of Things Design and Implementation. San Antonio TX USA: ACM; 2023. p. 39-51. Disponible en: https://doi.org/10.1145/3576842.3582389
22. Dongre P. Physiology-driven empathic large language models (EmLLMs) for mental health support. En: Extended Abstracts of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. Honolulu HI USA: ACM; 2024. p.1-5. Disponible en: https://doi.org/10.1145/3613905.3651132
23. Horváthová B, Dulina Ľ, Čechová I, Gašo M, Bigošová E. Data collection for ergonomic evaluation at logistics workplaces using sensor system. Transp Res Procedia. 2019;40:1067-72. Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.trpro.2019.07.149
24. Henneberry D, Ziakkas D, Plioutsias A. The role of health and cognitive resilience in transportation. En. 2025. Disponible en: https://doi.org/10.54941/ahfe1007018
25. Bedmutha MS, Karumudi S, Patrick K, Rataj H, Weibel N. Exploring user willingness towards mobile sensing and intervention: a case study on mental health of undergraduate college students. En: Companion of the 2024 on ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing. Melbourne VIC Australia: ACM; 2024. p. 721-8. Disponible en: https://doi.org/10.1145/3675094.3678422
26. Pagani L, Gemelli P, Ivan Zignego M, Bertirotti A. AI-powered emotion recognition for maritime safety enhancement. En. 2024. Disponible en: https://doi.org/10.54941/ahfe1004824
27. Farrukh F, Abid U, Zulfiqar O, Naseer N. Assessment of sensor-based physiological markers for health workers’ stress-level identification through machine learning. IFAC-Pap. 2025;59(35):597-602. Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2025.12.543
28. International Labour Organization. Occupational Safety And Health And Working Environment Branch,. Revolución de la seguridad y la salud: papel de la IA y la digitalización en el trabajo: informe global [Internet]. 1a ed. Ginebra: OIT; 2025. Disponible en: https://doi.org/10.54394/KLPU4071
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Laury Valeria García-Tamayo , Diego Fernando Lotero Vasquez, Yerson Jesús Forero-Valencia
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Aquellos autores/as que tengan publicaciones con esta revista, aceptan los términos siguientes:- Los autores/as conservarán sus derechos de autor y garantizarán a la revista el derecho de primera publicación de su obra, el cuál estará simultáneamente sujeto a la licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0) Esta licencia permite a otros compartir el trabajo con un reconocimiento de la autoría del trabajo y la publicación inicial en esta revista (componente BY o atribución). Coincidente con la política de Acceso Abierto, no se podrán hacer usos comerciales de los contenidos publicados por esta revista (componente NC). Se permitirán las obras derivadas (remezcla, transformación o creación a partir de la obra original), siempre y cuando sean distribuidas bajo la misma licencia de la obra original (componente SA).
- Los autores/as podrán adoptar otros acuerdos de licencia no exclusiva de distribución de la versión de la obra publicada (p. ej.: depositarla en un archivo telemático institucional o publicarla en un volumen monográfico) siempre que se indique la publicación inicial en esta revista.
- Se permite y recomienda a los autores/as difundir su obra a través de Internet (p. ej.: en archivos telemáticos institucionales o en su página web) antes y durante el proceso de envío, lo cual puede producir intercambios interesantes y aumentar las citas de la obra publicada. (Véase El efecto del acceso abierto).
