論文の概要: Unleashing the Power of AI. A Systematic Review of Cutting-Edge Techniques in AI-Enhanced Scientometrics, Webometrics, and Bibliometrics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18838v1
- Date: Thu, 22 Feb 2024 15:10:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 02:34:48.465009
- Title: Unleashing the Power of AI. A Systematic Review of Cutting-Edge Techniques in AI-Enhanced Scientometrics, Webometrics, and Bibliometrics
- Title（参考訳）: AIのパワーを解放する AI強化サイエントメトリックス、Webメトリックス、ビブリオメトリックスにおけるカットエッジ技術の体系的レビュー
- Authors: Hamid Reza Saeidnia, Elaheh Hosseini, Shadi Abdoli, Marcel Ausloos,
- Abstract要約: この研究は、人工知能(AI)のシナジーを、サイエントメトリックス、webometrics、Bibliometricsで分析することを目的としている。
我々の目的は、学術的なコミュニケーションを計測し分析するための方法に革命をもたらすAIの可能性を探ることである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2374541748245838
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Purpose: The study aims to analyze the synergy of Artificial Intelligence (AI), with scientometrics, webometrics, and bibliometrics to unlock and to emphasize the potential of the applications and benefits of AI algorithms in these fields. Design/methodology/approach: By conducting a systematic literature review, our aim is to explore the potential of AI in revolutionizing the methods used to measure and analyze scholarly communication, identify emerging research trends, and evaluate the impact of scientific publications. To achieve this, we implemented a comprehensive search strategy across reputable databases such as ProQuest, IEEE Explore, EBSCO, Web of Science, and Scopus. Our search encompassed articles published from January 1, 2000, to September 2022, resulting in a thorough review of 61 relevant articles. Findings: (i) Regarding scientometrics, the application of AI yields various distinct advantages, such as conducting analyses of publications, citations, research impact prediction, collaboration, research trend analysis, and knowledge mapping, in a more objective and reliable framework. (ii) In terms of webometrics, AI algorithms are able to enhance web crawling and data collection, web link analysis, web content analysis, social media analysis, web impact analysis, and recommender systems. (iii) Moreover, automation of data collection, analysis of citations, disambiguation of authors, analysis of co-authorship networks, assessment of research impact, text mining, and recommender systems are considered as the potential of AI integration in the field of bibliometrics. Originality/value: This study covers the particularly new benefits and potential of AI-enhanced scientometrics, webometrics, and bibliometrics to highlight the significant prospects of the synergy of this integration through AI.
- Abstract（参考訳）: 目的: この研究は人工知能(AI)のシナジーを分析することを目的としており、これらの分野におけるAIアルゴリズムの応用と利益の可能性を強調している。
デザイン/方法論/アプローチ: 体系的な文献レビューを行うことで、学術的なコミュニケーションを計測・分析するための方法に革命をもたらすAIの可能性を探究し、新たな研究動向を特定し、科学出版の影響を評価することを目的とする。
そこで我々は, ProQuest, IEEE Explore, EBSCO, Web of Science, Scopusなどの信頼できるデータベースを対象とした総合的な検索戦略を実装した。
調査対象は2000年1月1日から2022年9月までの項目で,61項目を網羅的に調査した。
発見
一 サイエントメトリックスに関して、より客観的で信頼性の高い枠組みで、出版物、引用物、研究影響予測、コラボレーション、研究トレンド分析、知識マッピングなど、AIの適用には様々な利点がある。
二 ウェブメトリックスにおいて、AIアルゴリズムは、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、ウェブインパクト分析、レコメンデーターシステムを強化することができる。
さらに,データ収集の自動化,引用の分析,著者の曖昧さ,共著者ネットワークの分析,研究効果の評価,テキストマイニング,レコメンダシステムなどが,バイオロメトリの分野におけるAI統合の可能性と見なされている。
原点/価値: この研究は、AIによるこの統合のシナジーの顕著な可能性を強調するために、AIに強化されたサイエントメトリックス、Webメトリックス、およびビブリオメトリックスの特に新しい利点とポテンシャルをカバーしている。
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