„KI kann die Prozesse der Datenerfassung, -analyse, -vorhersage und -auswertung verbessern“

Autoren: (1) Hamid Reza Saeidnia, Abteilung für Informationswissenschaft und Wissensstudien, Tarbiat Modares Universität, Teheran, Islamische Republik Iran; (2) Elaheh Hosseini, Abteilung für Informationswissenschaft und Wissensstudien, Fakultät für Psychologie und Erziehungswissenschaften, Alzahra-Universität, Teheran, Islamische Republik Iran; (3) Shadi Abdoli, Institut für Informationswissenschaft, Université de Montreal, Montreal, Kanada (4) Marcel Ausloos, School of Business, University of Leicester, Leicester, Großbritannien und Bucharest University of Economic Studies, Bukarest, Rumänien. 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 Abschluss In diesem Bericht betonen wir anhand zahlreicher Beispiele aus der Literatur die Bedeutung und das Potenzial der Integration von KI-Algorithmen in die Szientometrie, Webometrie und Bibliometrie. Der Paradigmenwechsel, den KI-Algorithmen in diesen Bereichen durchlaufen haben, hat nachweislich neue Möglichkeiten für Analysen, Vorhersagen und auf Mustererkennung basierende Empfehlungen eröffnet. Im Rahmen dieser Übersicht trägt das Papier dazu bei, die herausragenden Aussichten und den Wert der Integration von KI in die Szientometrie, Webometrie und Bibliometrie zu unterstreichen, d. h. die Synergien aufzuzeigen, die durch diese Integration erreicht und gefördert werden können. Kurz gesagt unterstützt KI die Szientometrie, indem sie effiziente und genaue Methoden zur Analyse und Ableitung von Erkenntnissen aus wissenschaftlichen Veröffentlichungen, Zitationsnetzwerken und kollaborativen Beziehungen bereitstellt. Dies soll Forschern ein tieferes Verständnis von wissenschaftlichen Erkenntnissen, Trends und Auswirkungen ermöglichen und so bessere Entscheidungen und Fortschritte in der wissenschaftlichen Forschung ermöglichen. Darüber hinaus verbessert KI die Webometrie, indem sie effiziente und automatisierte Methoden zur Analyse webbasierter wissenschaftlicher Daten, zum Verständnis von Linkstrukturen und sozialen Interaktionen, zur Bewertung der Webauswirkungen und zur Bereitstellung personalisierter Empfehlungen bereitstellt. Dies ermöglicht es Forschern, Einblicke in das webbasierte wissenschaftliche Ökosystem zu gewinnen, Kooperationen zu erleichtern und die Sichtbarkeit und Wirkung der Forschung im digitalen Zeitalter zu verbessern. Darüber hinaus verbessert KI den Tätigkeitsbereich der Bibliometrie, indem sie die Datenerfassung automatisiert, eine genaue Autorendisambiguierung ermöglicht, Zitationsnetzwerke analysiert, die Forschungsauswirkungen bewertet und personalisierte Empfehlungen bereitstellt. Dies ermöglicht es Forschern, Einblicke in die wissenschaftliche Kommunikation zu gewinnen, die Forschungsleistung zu bewerten und fundierte Entscheidungen in ihren bibliometrischen Analysen zu treffen. Insgesamt stellt KI einen effizienten und skalierbaren Ansatz für Szientometrie, Webometrie und Bibliometrie dar, der es Forschern ermöglicht, aus umfangreichen und vielfältigen Quellen wissenschaftlicher Informationen aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in die Szientometrie, Webometrie und Bibliometrie erhebliches Potenzial für die Weiterentwicklung der Forschung und des Verständnisses in diesen Bereichen bietet. KI kann die Prozesse der Datenerfassung, -analyse, -vorhersage und -auswertung verbessern, Forschern wertvolle Erkenntnisse liefern und Entscheidungsprozesse verbessern. Der Einsatz von KI in diesen Bereichen wirft jedoch auch wichtige ethische Fragen auf, die sorgfältig behandelt werden müssen. Datenschutz und -sicherheit, Voreingenommenheit und Fairness, Transparenz und Erklärbarkeit, Rechenschaftspflicht und Verantwortung, informierte Zustimmung, Auswirkungen auf Beschäftigung und Gesellschaft sowie kontinuierliche Überwachung und Bewertung gehören zu den wichtigsten ethischen Überlegungen, die berücksichtigt werden sollten. Um den verantwortungsvollen und ethischen Einsatz von KI sicherzustellen, sind interdisziplinäre Zusammenarbeit, die Einbindung der Interessengruppen und eine kontinuierliche Bewertung von entscheidender Bedeutung. Forscher, politische Entscheidungsträger, Ethiker und Interessengruppen aus verschiedenen Bereichen sollten zusammenarbeiten, um Richtlinien, Rahmenbedingungen und bewährte Verfahren zu entwickeln, die den ethischen Einsatz von KI in der Szientometrie, Webometrie und Bibliometrie fördern. Indem wir diese ethischen Überlegungen berücksichtigen, können wir das volle Potenzial der KI nutzen, um das Wissen zu erweitern, Forschungspraktiken zu verbessern und zur Verbesserung der Gesellschaft beizutragen, während wir gleichzeitig Fairness, Transparenz und Rechenschaftspflicht beim Einsatz dieser Technologien gewährleisten. Einschränkungen In dieser speziellen Studie haben wir weder die graue Literatur in unseren Such- und Überprüfungsprozess einbezogen, noch haben wir manuell in Google Scholar gesucht. Stattdessen wollten wir uns auf die Suche in zuverlässigen Datenbanken konzentrieren. Obwohl Google Scholar oft als Datenbank bezeichnet wird, handelt es sich tatsächlich um eine Suchmaschine, die möglicherweise keine hochwertigen Artikel enthält und nur zuverlässige Studien abruft. Indem wir nicht in Google Scholar suchten, wollten wir die Anzahl sich überschneidender Studien minimieren. Es ist jedoch wichtig anzumerken, dass dieser hochtechnische Ansatz möglicherweise dazu geführt hat, dass bestimmte Artikel übersehen wurden, was bedauerlicherweise dazu führen könnte, dass in unserer Studie relevante Informationen fehlen. Wir sind der Ansicht, dass wir bis zum Zeitpunkt des Schreibens und Einreichens dieses Artikels viele Auslassungen vermeiden konnten. Für zukünftige Studien kann es jedoch von Vorteil sein, eine umfassende Überprüfung durchzuführen, die die graue Literatur einschließt, um den Lesern eine breitere Perspektive zu bieten. Verweise Darko A, Chan AP, Adabre MA, Edwards DJ, Hosseini MR, Ameyaw EE. Künstliche Intelligenz in der AEC-Branche: Szientometrische Analyse und Visualisierung von Forschungsaktivitäten. Automatisierung im Bauwesen. 2020;112:103081. Park S, Park HW. Eine webometrische Netzwerkanalyse der Merkmale elektronischer Mundpropaganda (eWOM) und ein maschineller Lernansatz für Verbraucherkommentare während einer Krise. 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