Unveiling Research Landscape in Social Media and Corporate Social Responsibility: A Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Corporate Social Responsibility (CSR) has evolved beyond traditional philanthropy into a strategic imperative for organisations, and social media now serves as a vital channel for promoting, implementing, and evaluating CSR initiatives. This intersection has transformed how businesses engage with stakeholders, respond to social expectations, and build reputational capital. There are three research questions in our study: (1) What is the demographic information of the social media and CSR?; (2) What are the dominant themes?; and (3) which countries are leading the conversation, and how are they collaborating? Our study presents a bibliometric analysis of academic research at the intersection of corporate social responsibility (CSR) and social media, covering the period from 2009 to 2025, based on the Scopus database. Prominent themes include communication and consumer behaviour, empirical studies and methodology, CSR communication strategies, stakeholder and legitimacy, and reputation and activism. Key contributors, such as Cheng, Y., Chen, Y.R.R., and Hung-Baeseke, C.J.F., while journals like Sustainability and The Journal of Business Ethics, were among the five most prolific journals in the field of social media and Corporate Social Responsibility (CSR). Geographically, the United States was the dominant country in the publication, followed by other countries like China, Spain, the United Kingdom, Australia, Italy, and Canada. The co-authorship and co-citation networks highlight the collaborative and interdisciplinary nature of CSR-social media research. Our study identified five (5) key themes occurrences in published CSR and social media research. This paper includes a discussion of the limitations encountered as well as further suggestions for future research. Keywords: CSR, social media, Scopus, bibliometrics analysis, corporate social responsibility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,057 | 0,109 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».