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  RQ 4: Zukunft der Szientometrie, Webometrie und Bibliometrie mit KI  Aus dem oben Gesagten kann man sich zwar keine Forschungslücken, aber zumindest Richtungen für weitere Fortschritte vorstellen. Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, allen drei Bereichen – Szientometrie, Webometrie und Bibliometrie – erhebliche Vorteile zu bringen. Allerdings können das Ausmaß der Leistungsfähigkeit von KI und ihre zukünftigen Auswirkungen in den einzelnen Bereichen unterschiedlich sein.  Wie bereits oben gezeigt, kann KI die Szientometrie erheblich verbessern, indem sie die Datenerfassung und -analyse, das Text Mining und die Informationsbeschaffung, die Identifizierung neuer Forschungstrends, Visualisierungstechniken, die Forschungsbewertung sowie die Zusammenarbeit und Vernetzung verbessert. Der Einsatz von KI-Algorithmen kann Prozesse automatisieren, die Effizienz steigern und tiefere Einblicke in die wissenschaftliche Literatur ermöglichen [21-31]. Die Zukunft der Szientometrie mit KI wird wahrscheinlich fortschrittlichere KI-Algorithmen, eine verbesserte Integration verschiedener Datenquellen und eine stärkere Automatisierung mit sich bringen, was zu genaueren und umfassenderen Analysen führt.  KI kann eine bedeutende Rolle in der Webometrie spielen, indem sie die Datenerfassung und -analyse, die Weblinkanalyse, die Webinhaltsanalyse, die Webauswirkungsbewertung, das Webnutzungs-Mining sowie das effiziente Web-Crawling und die Datenextraktion verbessert [9, 10, 21, 36-41, 43-45]. KI-Techniken können helfen, wertvolle Informationen aus dem Web zu extrahieren, das Benutzerverhalten zu analysieren und die Auswirkungen von Webressourcen zu bewerten [9, 36-45]. Die Zukunft der Webometrie mit KI kann Fortschritte bei KI-Algorithmen für die Webdatenanalyse, ein besseres Verständnis des Benutzerverhaltens und verbesserte Techniken zur Webauswirkungsbewertung beinhalten.  KI kann die Bibliometrie verbessern, indem sie die Publikationsanalyse, Zitationsanalyse, Autoren-Disambiguierung, Vorhersagemodelle, Kollaborationsanalyse und Forschungsbewertung verbessert. KI-Algorithmen können Prozesse automatisieren, genaue Zitationsanalysen liefern und Vorhersagemodelle für zukünftige Forschungstrends entwickeln [28-30, 47-53]. Die Zukunft der Bibliometrie mit KI könnte fortgeschrittenere Techniken zur Autoren-Disambiguierung, verbesserte Vorhersagemodelle, die Integration alternativer Metriken und eine bessere Bewertung der Forschungsauswirkungen über die traditionelle Zitationszählung hinaus umfassen.  Es ist schwierig, einen klaren Sieger zu bestimmen, wenn es darum geht, in welchem Bereich KI die beste Leistung erbringt. KI hat das Potenzial, allen drei Bereichen erhebliche Vorteile zu bringen, und kann in jedem dieser Bereiche außergewöhnlich gute Ergebnisse erzielen, je nach den spezifischen Anwendungen und eingesetzten Techniken. Die Wirksamkeit von KI in jedem Bereich hängt auch von der Verfügbarkeit und Qualität der Daten, der Komplexität der erforderlichen Analyse und den spezifischen Forschungsfragen ab, die behandelt werden.  Die Zukunft dieser drei Bereiche mit KI ist vielversprechend. Mit der Weiterentwicklung der KI-Technologien können wir ausgefeiltere Algorithmen, eine verbesserte Integration verschiedener Datenquellen sowie eine verbesserte Automatisierung und Effizienz in der Szientometrie, Webometrie und Bibliometrie erwarten. Der Einsatz von KI wird wahrscheinlich zu genaueren und umfassenderen Analysen, einem besseren Verständnis von Forschungstrends und -auswirkungen sowie verbesserten Entscheidungsprozessen in der Wissenschaft, in Forschungseinrichtungen und bei Förderagenturen führen.  Dieses Dokument ist   . auf arxiv unter der Lizenz CC BY 4.0 DEED verfügbar

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

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