AI の力を解き放つ。最先端技術の体系的レビュー: 概要と序論

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概要と序論

材料と方法

結果

RQ 1: AIと科学計量学

RQ 2: AIとウェブメトリクス

RQ 3: AIと計量書誌学

議論

RQ 4: AI を活用した科学計量学、ウェブ計量学、書誌計量学の将来

RQ 5: AI を用いた科学計量学、ウェブ計量学、文献計量学の倫理的考慮

結論、限界、参考文献

抽象的な

目的: この研究は、人工知能 (AI) と科学計量学、ウェブ計量学、書誌計量学の相乗効果を分析し、これらの分野における AI アルゴリズムのアプリケーションと利点の可能性を明らかにし、強調することを目的としています。

設計/方法論/アプローチ:体系的な文献レビューを実施することで、学術コミュニケーションの測定と分析、新たな研究動向の特定、科学出版物の影響の評価に使用される方法に革命をもたらす AI の可能性を探ることが私たちの目的です。これを実現するために、ProQuest、IEEE Explore、EBSCO、Web of Science、Scopus などの評判の高いデータベース全体で包括的な検索戦略を実施しました。検索には 2000 年 1 月 1 日から 2022 年 9 月までに公開された論文が含まれ、61 件の関連論文が徹底的にレビューされました。

調査結果： (i)科学計量学に関して、AI の応用により、出版物、引用、研究影響予測、コラボレーション、研究動向分析、知識マッピングの分析をより客観的かつ信頼性の高いフレームワークで実施するなど、さまざまな明確な利点が得られます。 (ii)ウェブ計量学の観点では、AI アルゴリズムにより、ウェブクローリングとデータ収集、ウェブリンク分析、ウェブコンテンツ分析、ソーシャルメディア分析、ウェブ影響分析、推奨システムを強化できます。 (iii)さらに、データ収集の自動化、引用の分析、著者の曖昧さ解消、共著ネットワークの分析、研究影響の評価、テキストマイニング、推奨システムは、書誌計量学の分野における AI 統合の可能性として考えられています。

独創性/価値:この研究では、AIを活用した科学計量学、ウェブ計量学、書誌計量学の特に新しい利点と可能性を取り上げ、AIを通じたこの統合の相乗効果の重要な見通しを強調しています。

導入

人工客服知能（AI）は、さまざまな分野、特に小学物理学計量学、ウェブ計量学、書誌計量学に变革をもたらしました[1, 2]。小学物理学計量学は、小学物理学文献资料を按量的に进行解析し、生産性、影響、コラボレーションパターンなど、小学物理学研究方案のさまざまな側面を測定する分野です[3]。書誌データと插入进行解析を运行して、小学物理学的知識の生産と扫盲のダイナミクスを表达します[4]。

一个人、ウェブメトリクスは、ウェブベースの情報、特にウェブサイトとハイパーリンクの化学发光法阐述に热点を当て、ウェブ上の個人、組織、研究方案機関の影響と可視性を評価します[5]。ウェブクロールとリンク阐述技術を在使用して、ウェブベースの構造と完美效用を調べます[6]。

ビブリオメトリクスは、统计学的および統計的技术を適用して、学術专著の出版社物、引入、之间论述のパターンを定性介绍する分野です[7]。引入定性介绍やその他の書誌データに基づいて、学術出版社物物、著者、機関の影響と影響力を測定します[8]。

これら 3 つの分野は、いずれも情報の降钙素原检测的分享を伴い、学科的知識の創出、应用率、影響に関する洞见を提供数据することを依据としているため、互いに密接に関連しています。データ マイニング、ネットワーク分享、統計モデリングなど、互通の具体方法論と技術を分为しています。

低于では、これまでの応用例に基づいた回顾与展望を示します。さらに、私たちは、情報測定学の分野におけるさらなる研究探讨と将要の振兴の基盤も保证し、最終的には証拠に基づく是啥意思決定におけるより正確で効率的、かつ洞悉力に富んだ阐述につながると結論付けています。

探析方案者は、坐果な量の学術图书刊发发行を扱う際に課題に面对しています。知識を放出し、データ具体概述を改进し、如此な情報に基づいた义思決定を行うことが困難になっているためです。AIを活用したアルゴリズムと技術は、合理文章の識別、分類、具体概述を自動化する上で至关重要な役割を果たしてきました[9]。さらに、AIアルゴリズムの応用により、効率的なデータ処理、パターン認識、知識放出が也许 になり、新たな也许 性が開かれました[10、11]。このように、探析方案者はAIの力を活用することで、大規模な图书刊发指標を掘り下げ、探析方案動向を特殊し、合理的成效の影響とインパクトを追跡できるようになりました[10、12、13]。

まず、那自然言語処理（NLP）アルゴリズム、機械学習技術、ディープラーニングアプローチを活用することで、AIは地理学有效計量学の観点から地理学有效論文から重点な情報を取出し、独特の分野における学习動向、コラボレーション、影響について收录的な了解を得ることができます[14]。

次に、ウェブメトリクスの観点から見ると、AIアルゴリズムはウェブスクレイピングを通じてウェブページ、ブログ、フォーラム、ソーシャルメディアの网上投稿など、さまざまなオンラインソースからデータを収集できます。機械学習、データマイニングアルゴリズム、ディープラーニング（DL）技術はデータとパターンを空出し、实验者がオンラインユーザーの行動やデジタルの影響を认识して予測するのに役立ちます[15、16]。

「最後に」、AIを活用したアルゴリズムを通じて、書誌经济学家はWeb of ScienceやScopusなどの大規模な書誌データベースや使用データベースを定量分析し、科学研究的重大成就物間のパターン、傾向、関係性を明らかにすることができます[17]。

これらのアルゴリズムとアプローチは、法律法规报案者や历史学家が学习者、機関、生物学分野の影響を評価し、証拠に基づく意恩決定、法律法规报案、イノベーションマッピング、未来职业雄心壮志の発展の予測を促進するのに役立ちます[18]。

AI は、小学科学計量学、ウェブ計量学、書誌計量学の进行分析の効率と定位精度を往上させる上で大きな有很有可能を示していますが、この光速に進化する分野における首先端の技術と進歩に対する分为的な谅解がまだ不到位しています。学习者が AI の力を活用して、学術コミュニケーションのパターン、插入ネットワーク、学习の影響についてより深い洞见を得ようと努める中で、一览表の開発と具体方法論を統合して統合する组织体制的なレビューを実施することが極めて最重要です。

したがって、目下の問題は、生物学計量学、ウェブ計量学、書誌計量学における首次端の AI 強化技術の以及的な内容梗概と浅析が欠如していることです。この知識のギャップにより、探究者や実務家は、これらの領域で AI がもたらす潜在性的なメリットと進歩を相当に活用することができません。体系中的なレビューを実施することで、このギャップを解消し、首次端の AI 技術、その応用、および情報計量学の分野への影響について以及的な的理解を展示 することを目指しています。

私たちの科研では、これら 3 つの单一分野 (专业計量学、ウェブ計量学、書誌計量学) に着重を当てています。これは、これらの分野が人工服务知能 (AI) の応用が大きな影響を与えた关键な領域を表しているからです。機械学習や物种多样性言語処理などの AI 技術により、大規模な書誌データやウェブベースのデータの概述が升幅に強化され、专业的影響、知識の全面普及、ウェブの可視性をより正確かつ効率的に測定できるようになりました。

この风险管理体系的なレビューを通じて、私たちは、学術コミュニケーションの測定と概述、新たな探索探讨動向の某个、学科出版发行物の影響の評価の技术を変革する AI の有机会性を明らかにしようとしています。そうすることで、情報測定学の分野でさらなる探索探讨と变革を促し、最終的には、学科の進歩と情報に基づいた証拠に基づく啥意思決定を推進できる、より正確で効率的で调研に富んだ概述につながることを願っています。