„KI kann die Veröffentlichung qualitativ hochwertiger Forschungsergebnisse sicherstellen, Verzerrungen reduzieren und schnelleres Feedback liefern“

Linktabelle

Zusammenfassung und Einleitung

Materialen und Methoden

Ergebnisse

RQ 1: KI und Szientometrie

RQ 2: KI und Webometrie

RQ 3: KI und Bibliometrie

Diskussion

RQ 4: Zukunft der Szientometrie, Webometrie und Bibliometrie mit KI

RQ 5: Ethische Überlegungen zur Szientometrie, Webometrie und Bibliometrie mit KI

Schlussfolgerung, Einschränkungen und Referenzen

Diskussion

Der obige, hoffentlich recht vollständige, zumindest umfassende Literaturüberblick ermöglicht eine kritische Einschätzung des Stands der KI in der Informatik.

Erstens haben die Ergebnisse in Tabelle 1 erhebliche Auswirkungen auf die Szientometrie. Sie unterstreichen die potenziellen Vorteile und Strategien für die Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) in szientometrischen Analysen. Die genannten Studien zeigen deutlich, dass KI die Genauigkeit und Effizienz der Datenerfassung und -analyse in der Szientometrie verbessern kann [21, 22, 32, 33]. Durch die Automatisierung verschiedener Aufgaben können KI-Algorithmen menschliche Fehler und Voreingenommenheiten reduzieren und so zuverlässigere und konsistentere Ergebnisse gewährleisten. Diese verbesserte Genauigkeit und Effizienz spart Zeit und Ressourcen und ermöglicht es den Forschern, sich auf Analysen und Interpretationen auf hohem Niveau zu konzentrieren.

KI-basierte Methoden zur Zitationsanalyse, Techniken zur Autoren-Disambiguierung und prädiktive Modelle, die in den genannten Studien vorgestellt wurden, bieten Forschern leistungsstarke Werkzeuge zur Verbesserung der Datenerfassung und -analyse in der Szientometrie [22, 24, 31, 34]. KI-Algorithmen können Zitationsmuster effektiv identifizieren, die Wirkung wissenschaftlicher Veröffentlichungen analysieren und Forschungstrends vorhersagen. Diese Fähigkeiten ermöglichen es Forschern, tiefere Einblicke in die wissenschaftliche Landschaft zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Herkömmliche Zitationszählungen haben bei der Messung des Forschungseinflusses ihre Grenzen. Die Studien zeigen jedoch, dass KI-basierte Metriken umfassendere und genauere Messungen des Forschungseinflusses liefern können [25, 29]. Indem KI-Algorithmen neben Zitaten verschiedene Faktoren wie Erwähnungen in sozialen Medien, Downloads und Kooperationen berücksichtigen, können sie einen ganzheitlicheren Blick auf den Einfluss wissenschaftlicher Veröffentlichungen bieten.

Die in den Studien vorgestellten KI-Techniken können wissenschaftliche Literatur analysieren, um neue Forschungsbereiche und Muster wissenschaftlicher Zusammenarbeit zu identifizieren [28, 30]. Dies ermöglicht es den Forschern, über die neuesten Trends auf dem Laufenden zu bleiben, neue Wissensbereiche zu entdecken und die Zusammenarbeit mit relevanten Interessengruppen zu fördern.

KI-basierte Peer-Review-Systeme können, wie in einer der Studien hervorgehoben wurde, die Effizienz und Objektivität des Peer-Review-Prozesses verbessern [27, 57]. Durch die Automatisierung von Teilen des Review-Prozesses kann KI die Veröffentlichung qualitativ hochwertiger Forschung sicherstellen, Verzerrungen reduzieren und den Autoren schnelleres Feedback geben. Dies verbessert die Gesamtqualität szientometrischer Analysen und beschleunigt die Verbreitung wissenschaftlicher Erkenntnisse.

Eine weitere Studie zeigt, dass KI dabei helfen kann, Fälle wissenschaftlichen Fehlverhaltens wie Plagiat und Datenfälschung aufzudecken [55]. Durch die Analyse großer Datenmengen und den Vergleich mit etablierten Standards können KI-Algorithmen potenzielle Fälle von Fehlverhalten identifizieren und so die Integrität szientometrischer Analysen sicherstellen [17, 54, 55].

Zusammenfassend zeigen die Ergebnisse in Tabelle 1, dass KI das Potenzial hat, Techniken und Ansätze der Szientometrie zu revolutionieren. KI-Funktionen verbessern die Genauigkeit, Effizienz und Zuverlässigkeit der Datenerfassung, -analyse und -bewertung der Forschungsauswirkungen. Sie ermöglichen die Identifizierung neuer Forschungsbereiche, Kooperationsnetzwerke und Fälle wissenschaftlichen Fehlverhaltens. Letztendlich tragen diese Erkenntnisse zur Weiterentwicklung der Szientometrieforschung bei und verbessern die Qualität, Zugänglichkeit und das allgemeine Verständnis der wissenschaftlichen Landschaft.

Tabelle 2 präsentiert Studien, die die potenziellen Vorteile und Strategien für die Nutzung von Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz (KI) in der Webometrie demonstrieren [9, 36-44, 46, 58-66]. Die Ergebnisse in dieser Tabelle haben erhebliche Auswirkungen auf die Webometrie, da sie hervorheben, wie KI verschiedene Aspekte des Feldes verbessern kann.

Tatsächlich zeigen die in Tabelle 2 genannten Studien, dass und wie KI die Datenerfassung und -analyse in der Webometrie verbessern kann. Insbesondere können KI-Algorithmen den Prozess der Erfassung von Webdaten wie Weblinks, Seiteninhalten und Benutzerverhalten automatisieren. Diese Automatisierung spart nicht nur Zeit und Aufwand, sondern gewährleistet auch die Erfassung größerer und vielfältigerer Datensätze, was zu umfassenderen webometrischen Analysen führt.

In den Studien werden KI-Techniken wie maschinelles Lernen und Netzwerkanalyse eingesetzt, um die Weblinkanalyse in der Webometrie zu verbessern [9, 43]. Diese Techniken ermöglichen es den Forschern, einflussreiche Websites, Webseiten und Online-Communitys zu identifizieren [42, 59]. KI-Algorithmen können die Struktur und Dynamik von Weblinks analysieren und so Einblicke in die Konnektivität und Wirkung von Webressourcen geben [39, 42, 58, 59].

KI-Algorithmen können Webinhalte analysieren, um relevante Informationen zu extrahieren und Trends in der Webometrie zu erkennen [41, 62, 64, 65]. Mithilfe von Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) können Schlüsselwörter, Themen und Stimmungen automatisch aus Webseiten extrahiert werden [40, 41, 62-65]. Diese automatisierte Analyse verbessert die Effizienz und Genauigkeit webometrischer Studien und ermöglicht es Forschern, Einblicke in die Verbreitung webbasierter Informationen und Trends zu gewinnen [40, 41].

KI-basierte Metriken und Algorithmen können eine erweiterte Web-Impact-Bewertung in der Webometrie liefern [46, 60]. Über die traditionelle Linkzählung hinaus können KI-Algorithmen Faktoren wie Benutzerverhalten, Erwähnungen in sozialen Medien und Content-Engagement berücksichtigen, um die Wirkung von Webressourcen zu messen [37, 46, 60]. Diese umfassende Bewertung hilft Forschern und Organisationen, die Reichweite und den Einfluss von Webinhalten zu verstehen [37, 46].

Web Usage Mining bezeichnet die Analyse des Nutzerverhaltens im Web. KI-Techniken wie maschinelles Lernen und Data Mining können eingesetzt werden, um Benutzerinteraktionen, Navigationspfade und Präferenzen auf Websites zu analysieren. Diese Analyse hilft Forschern, Verhaltensmuster von Benutzern zu verstehen, das Webdesign zu verbessern und das Benutzererlebnis zu steigern.

KI-Algorithmen können die Effizienz und Effektivität des Web-Crawlings und der Datenextraktion in der Webometrie verbessern. Diese Algorithmen können automatisch durch Webseiten navigieren, relevante Daten extrahieren und irrelevante oder doppelte Informationen herausfiltern. Diese Automatisierung rationalisiert den Datenerfassungsprozess und ermöglicht es Forschern, größere Mengen an Webdaten zu analysieren.

Kurz gesagt, die Ergebnisse in Tabelle 2 zeigen, dass KI das Potenzial hat, die Webometrie deutlich zu verbessern. Durch die Verbesserung der Datenerfassung, Weblink-Analyse, Inhaltsanalyse, Wirkungsbewertung, Webnutzungs-Mining und Datenextraktion ermöglichen KI-Algorithmen Forschern, umfassendere und genauere webometrische Analysen durchzuführen. Diese Fortschritte tragen zu einem tieferen Verständnis der webbasierten Informationsverbreitung, des Benutzerverhaltens und der Auswirkungen von Webressourcen bei.

Drittens werden in Tabelle 3 Studien präsentiert, die die potenziellen Vorteile und Strategien für die Nutzung von Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz (KI) in der Bibliometrie demonstrieren [21, 22, 24, 28, 30-34, 47-51, 53- 56, 67-72]. Die Ergebnisse in dieser Tabelle haben erhebliche Auswirkungen auf die Bibliometrie, da sie hervorheben, wie KI verschiedene Aspekte des Feldes verbessern kann.

KI-Algorithmen können die Publikationsanalyse in der Bibliometrie verbessern [21, 22, 32, 33, 67]. Durch die automatische Extraktion von Metadaten aus wissenschaftlichen Publikationen, wie Autorennamen, Zugehörigkeiten, Zitationen und Schlüsselwörtern, können KI-Techniken den Datenerfassungsprozess rationalisieren und die Genauigkeit verbessern [21, 22, 32, 33, 49, 67]. Diese Automatisierung ermöglicht es Forschern, größere Mengen von Veröffentlichungen zu analysieren, was umfassende bibliometrische Analysen erleichtert [21, 22, 32, 33, 67].

KI-Techniken können die Zitationsanalyse in der Bibliometrie verbessern. KI-Algorithmen können Zitationsmuster wie Ko-Zitationen und bibliografische Kopplungen automatisch identifizieren und analysieren [22, 24, 28, 31, 34, 68]. Diese Algorithmen können auch Zitationsnetzwerke und -cluster identifizieren und so Einblicke in die Beziehungen zwischen wissenschaftlichen Publikationen geben [22, 24, 28, 31, 34, 68]. Diese Analyse hilft Forschern, den Einfluss und die Wirkung wissenschaftlicher Arbeiten zu verstehen [24, 31, 34].

KI-Algorithmen können bei der Disambiguierung von Autoren helfen, einer kritischen Aufgabe in der Bibliometrie [28, 30, 70-72]. Durch die Analyse verschiedener Faktoren wie Autorennamen, Zugehörigkeiten und Publikationsgeschichte können KI-Techniken Autoren mit ähnlichen Namen genau identifizieren und disambiguieren [30, 72]. Diese Disambiguierung gewährleistet eine genaue Zuordnung wissenschaftlicher Arbeiten und verbessert die Zuverlässigkeit bibliometrischer Analysen [28, 30, 71, 72].

KI-Techniken wie maschinelles Lernen und Data Mining können zur Entwicklung prädiktiver Modelle in der Bibliometrie eingesetzt werden [50, 51, 55, 56]. Diese Modelle können zukünftige Publikationstrends vorhersagen, neue Forschungsbereiche identifizieren und Forschungsauswirkungen vorhersagen [50, 51, 54, 55]. Durch die Analyse von Mustern und Beziehungen in großen bibliographischen Datensätzen können KI-Algorithmen wertvolle Erkenntnisse über die zukünftige Ausrichtung der wissenschaftlichen Forschung liefern [54-56].

KI-Algorithmen können Kollaborationsnetzwerke zwischen Forschern in der Bibliometrie analysieren. Durch die Analyse von Koautorenmustern, Zugehörigkeiten und Forschungskooperationen können KI-Techniken einflussreiche Forscher, Forschungsgruppen und Institutionen identifizieren. Diese Analyse hilft Forschern nicht nur, die Dynamik der Zusammenarbeit zu verstehen, sondern soll auch neben den üblichen Verbindungen interdisziplinäre Forschung fördern.

KI-Techniken können die Forschungsbewertung in der Bibliometrie verbessern. Indem sie verschiedene Faktoren berücksichtigen, die über die traditionelle Anzahl von Zitaten hinausgehen, wie z. B. Erwähnungen in sozialen Medien, Downloads und Medienberichterstattung, können KI-Algorithmen umfassendere Messgrößen für die Bewertung der Forschungswirkung liefern. Diese umfassende Bewertung hilft Forschern, Institutionen und Fördereinrichtungen, fundierte Entscheidungen zu treffen und Ressourcen effektiv zuzuweisen.

Darüber hinaus können verbesserte oder speziell geschriebene KI-Algorithmen dabei helfen, Fälle wissenschaftlichen Fehlverhaltens aufzudecken sowie Plagiate und Datenfälschungen nachzuweisen.

Kurz gesagt zeigen die Ergebnisse in Tabelle 3, dass KI das Potenzial hat, die Bibliometrie deutlich zu verbessern. Durch die Verbesserung der Publikationsanalyse, Zitationsanalyse, Autoren-Disambiguierung, prädiktiven Modelle, Kollaborationsanalyse und Forschungsbewertung ermöglichen KI-Algorithmen Forschern, umfassendere und genauere bibliometrische Analysen durchzuführen. Diese Fortschritte tragen zu einem tieferen Verständnis der wissenschaftlichen Kommunikation, der Forschungsauswirkungen und der Kollaborationsdynamik in der wissenschaftlichen Gemeinschaft bei.