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  Materialen und Methoden  Unsere Studie umfasste eine gründliche Überprüfung der vorhandenen Literatur, um die verschiedenen Aspekte und mehrere Indikatoren im Zusammenhang mit der Verwendung von KI-gestützter Szientometrie, Webometrie und Bibliometrie zu untersuchen. Während der gesamten Erstellung dieses Manuskripts haben wir uns an die PRISMA-ScR-Checkliste gehalten und die empfohlenen Berichtsrichtlinien für systematische Übersichten befolgt [19]. Es ist wichtig anzumerken, dass dieses Manuskript zuvor nicht in PROSPERO oder einer ähnlichen Datenbank registriert wurde. Wir möchten betonen, dass wir uns bewusst entschieden haben, diese spezielle Übersicht nicht zu registrieren, obwohl die PROSPERO-Registrierung normalerweise mit systematischen Übersichten verbunden ist. Diese Entscheidung basiert auf dem Umfang unserer Übersicht, der die Eignungskriterien von PROSPERO nicht strikt erfüllt, und der Praktikabilität innerhalb der Grenzen unseres Projekts. Wir möchten den Lesern versichern, dass unser Literaturrecherche- und -auswahlprozess einer strengen Methodik folgt und unsere Ergebnisse transparent berichtet werden, um alle Bedenken hinsichtlich der Glaubwürdigkeit auszuräumen.   Forschungsfragen  „Wie tragen die hochmodernen Techniken der KI-gestützten Szientometrie zum Bereich der Forschungsbewertung und Wirkungsbewertung bei?“  „Welche Fortschritte wurden in der KI-gestützten Webometrie erzielt und wie verbessern sie das Verständnis webbasierter Informationen und des Online-Benutzerverhaltens?“  „Auf welche Weise revolutionieren die hochmodernen Techniken der KI-gestützten Bibliometrie die Analyse und Messung wissenschaftlicher Veröffentlichungen und ihrer Wirkung?“  • Darüber hinaus suchen wir Antworten auf die folgenden Fragen:  „Was hält die Zukunft für Szientometrie, Webometrie und Bibliometrie mit KI bereit?“  „Welche ethischen Überlegungen müssen bei der Nutzung von KI in der Szientometrie, Webometrie und Bibliometrie berücksichtigt werden?“   Einschluss und Ausschluss Kriterien  Während des Studienauswahlprozesses haben wir spezifische Kriterien implementiert, um relevante Artikel aus der Datenbank zu identifizieren. Wir haben verschiedene Arten von Artikeln berücksichtigt und systematische Übersichtsartikel ausgeschlossen, da wir uns auf Originalforschungsstudien konzentrieren möchten, sowie Metaanalysen, da diese oft ihre eigenen, spezifischen Einschluss- und Ausschlusskriterien haben, die von unseren abweichen können. Die ausgewählten Artikel mussten sich auf den Einsatz von KI zur Umgestaltung der Messung und Analyse der wissenschaftlichen Kommunikation konzentrieren, aufkommende Forschungstrends identifizieren und die Auswirkungen wissenschaftlicher Veröffentlichungen bewerten. Folglich werden Artikel, die sich ausschließlich mit der Analyse der wissenschaftlichen Kommunikation und den Auswirkungen wissenschaftlicher Veröffentlichungen befassen und keinen Bezug zu KI haben, von der Überprüfung ausgeschlossen. Durch die Anwendung dieser Kriterien stellen wir sicher, dass sich die ausgewählten Studien direkt mit der Analyse von KI-gestützten Techniken im Bereich der Szientometrie, Webometrie und Bibliometrie befassen, was es uns ermöglicht, eine gezielte und fokussierte Analyse für unsere Forschung bereitzustellen.   Datenbanken und Suchmethode  Wir haben in mehreren Datenbanken, darunter ProQuest (LISTA & IBSS), EBSCO (LISTA), IEEE Explore, Web of Science und Scopus, gesucht, um relevante Studien zu identifizieren. Die Suche war auf Artikel beschränkt, die zwischen dem 1. Januar 2000 und September 2022 veröffentlicht wurden, um die neueste Literatur zu unseren Forschungszielen abzudecken. Um eine umfassende Suchstrategie zu gewährleisten, verwendeten wir eine Kombination aus breiten Suchbegriffen und führten eine verschachtelte Suche durch [20]. Die Suchstrategie bestand darin, Schlüsselwörter zu verwenden, die für unser Forschungsthema relevant waren, einschließlich Variationen und Synonymen, um die Abdeckung zu maximieren. In Scopus enthielt unsere Suchzeichenfolge beispielsweise Begriffe wie „KI“ ODER „Künstliche Intelligenz“ UND „Szientometrie“ ODER „Webometrie“ ODER „Bibliometrie“ oder Variationen davon. Durch die Einbeziehung dieser Schlüsselwörter und die Verwendung von Booleschen Operatoren zur Kombination war es unser Ziel, Artikel zu identifizieren, die sich auf die Auswirkungen, Wirksamkeit und Bewertung von Gesundheits- oder Smart-Health-Technologien konzentrierten. Die spezifischen Suchbegriffe und -zeichenfolgen können für jede Datenbank leicht unterschiedlich sein, folgten jedoch einer ähnlichen Struktur.   Studienauswahl  Der Studienauswahlprozess bestand aus zwei Schritten, um Artikel zu identifizieren, die unseren Einschlusskriterien entsprachen. Zunächst überprüften zwei unabhängige Gutachter (HR.S. und EH) die Titel und Zusammenfassungen der identifizierten Artikel, um ihre Relevanz für unsere Forschungsfrage und Einschlusskriterien zu bestimmen. Etwaige Meinungsverschiedenheiten zwischen den Gutachtern wurden durch Diskussion und Konsens gelöst. Wenn Meinungsverschiedenheiten weiterhin bestanden, wurde ein dritter Gutachter (MA) als Schiedsrichter hinzugezogen. Der dritte Gutachter untersuchte die betreffenden Artikel sorgfältig und lieferte Input, um einen Konsens zu erreichen. Dieser Ansatz stellte sicher, dass die endgültige Auswahl der Artikel auf kollektiver Übereinstimmung beruhte (und beruht).   Beurteilung der Studienqualität  Die Qualitätsbewertung der eingeschlossenen Studien wurde von zwei Forschern (HR.S. und EH) anhand der CASP Systematic Review Checklist (Anhang 1) durchgeführt. Unstimmigkeiten konnten durch Diskussionen gelöst werden und wir konnten einen Konsens über die Qualität jeder Studie erzielen.   Kodierungsrahmen zur Analyse der ausgewählten Artikel  Um eine systematische und konsistente Analyse der ausgewählten Artikel zu gewährleisten, wurde ein Kodierungsrahmen entwickelt und angewendet. Der Kodierungsrahmen bestand aus mehreren Schlüsselkategorien und Kriterien, die den Analyseprozess leiteten. Im Folgenden finden Sie eine Übersicht über den verwendeten Kodierungsrahmen:   1. Kategorie 1: Forschungsmethodik  - Kriterien: Identifizieren Sie die in jedem Artikel verwendete Forschungsmethodik (z. B. experimentell, Umfrage, Fallstudie usw.).   2. Kategorie 2: KI-Anwendungen  – Kriterien: Bestimmen Sie die spezifischen Anwendungen künstlicher Intelligenz, die in jedem Artikel besprochen oder verwendet werden (z. B. maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Data Mining usw.).   3. Kategorie 3: Kennzahlen und Maßnahmen  – Kriterien: Erfassen Sie die verschiedenen Metriken und Maßnahmen, die in den Artikeln zur Bewertung der Auswirkungen oder Wirksamkeit der KI-Anwendungen in der Szientometrie, Webometrie und Bibliometrie verwendet oder vorgeschlagen werden.   4. Kategorie 4: Ethische Überlegungen  – Kriterien: Identifizieren Sie alle ethischen Überlegungen oder Auswirkungen, die im Zusammenhang mit den KI-Anwendungen in den ausgewählten Artikeln diskutiert werden.   5. Kategorie 5: Zukünftige Auswirkungen  - Kriterien: Untersuchen Sie die Diskussionen oder Vorhersagen bezüglich der zukünftigen Auswirkungen und potenziellen Entwicklungen im Zusammenhang mit der Verwendung von KI in der Szientometrie, Webometrie und Bibliometrie.  Während der Analyse kodierten zwei unabhängige Forscher jeden Artikel mithilfe dieses Rahmens. Eventuelle Unstimmigkeiten oder Meinungsverschiedenheiten bei der Kodierung wurden durch Diskussion und Konsens gelöst. Die Intercoder-Reliabilität wurde durch Berechnung des Cohen-Kappa-Koeffizienten bewertet, der eine erhebliche Übereinstimmungsrate von 0,85 ergab. Durch den Einsatz dieses Kodierungsrahmens wollten wir eine umfassende Analyse der ausgewählten Artikel liefern und eine Konsistenz bei der Bewertung relevanter Aspekte sicherstellen. Der Kodierungsprozess ermöglichte eine systematische Untersuchung der Forschungsmethodik, KI-Anwendungen, Metriken, ethischen Überlegungen und zukünftigen Auswirkungen, die in jedem Artikel diskutiert wurden.  Dieses Dokument ist   . auf arxiv unter der Lizenz CC BY 4.0 DEED verfügbar

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