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 5: Ethische Überlegungen zur Szientometrie, Webometrie und Bibliometrie mit KI  Neben den beschriebenen positiven Aspekten wirft der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in der Szientometrie, Webometrie und Bibliometrie jedoch auch wichtige ethische Fragen auf, die sorgfältig behandelt werden sollten.  KI-Algorithmen erfordern häufig den Zugriff auf große Datenmengen, darunter auch persönliche und sensible Informationen [73]. Es ist von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass geeignete Datenschutzmaßnahmen vorhanden sind, um die Privatsphäre zu schützen und unbefugten Zugriff zu verhindern [74]. Es sollten Techniken zur Datenanonymisierung und -verschlüsselung eingesetzt und die Einhaltung der einschlägigen Datenschutzbestimmungen gewährleistet werden [75].  KI-Algorithmen können bewusst oder unbewusst zu Verzerrungen neigen, was zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen führen kann [17, 76]. Es ist wichtig sicherzustellen, dass KI-Modelle anhand vielfältiger und repräsentativer Datensätze trainiert werden, um die Aufrechterhaltung bestehender Verzerrungen zu vermeiden [77]. KI-Systeme sollten regelmäßig überwacht und überprüft werden, um etwaige auftretende Verzerrungen zu identifizieren und zu beheben [78].  Manchmal können KI-Algorithmen komplex und undurchsichtig sein, was es schwierig macht zu verstehen, wie sie zu ihren Entscheidungen gelangen [79]. Daher ist es wichtig, Transparenz und Erklärbarkeit bei KI-Modellen zu fördern, die in der Szientometrie, Webometrie und Bibliometrie verwendet werden. Forscher und Benutzer sollten Zugang zu Informationen über die verwendeten Daten, die eingesetzten Algorithmen und die Entscheidungsprozesse der KI-Systeme haben [76, 79].  Da KI-Systeme immer autonomer werden, ist es wichtig, klare Grenzen der Verantwortlichkeit und Verantwortung festzulegen [80]. Entwickler, Forscher und Nutzer sollten sich ihrer Rollen und Verantwortlichkeiten bewusst sein, um einen verantwortungsvollen und ethischen Einsatz von KI in diesen Bereichen sicherzustellen. Dazu gehört auch, mögliche Verzerrungen, Fehler oder unbeabsichtigte Folgen zu berücksichtigen, die sich aus der Nutzung von KI ergeben können.  In Fällen, in denen personenbezogene Daten betroffen sind, ist die Einholung einer informierten Einwilligung der betroffenen Personen von entscheidender Bedeutung [78]. Forscher und Organisationen sollten über robuste Einwilligungsmanagementprozesse verfügen, um sicherzustellen, dass die betroffenen Personen verstehen, wie ihre Daten verwendet werden, und die Möglichkeit haben, ihre Einwilligung zu erteilen oder zu widerrufen.  Darüber hinaus kann der Einsatz von KI in der Szientometrie, Webometrie und Bibliometrie Auswirkungen auf die Beschäftigung und die Gesellschaft als Ganzes haben. Es ist wichtig, die möglichen Auswirkungen auf Arbeitsplätze, die Verteilung von Ressourcen und die breiteren gesellschaftlichen Auswirkungen zu berücksichtigen. Es sollten Maßnahmen ergriffen werden, um negative Auswirkungen abzumildern und einen fairen und gerechten Übergang zu gewährleisten. KI-Systeme sollten regelmäßig überwacht und bewertet werden, um ihre Leistung zu beurteilen, etwaige Verzerrungen oder ethische Bedenken zu identifizieren und notwendige Verbesserungen vorzunehmen. Dieser fortlaufende Überwachungs- und Bewertungsprozess sollte eine interdisziplinäre Zusammenarbeit und Einbindung der Interessengruppen beinhalten.  Um diese ethischen Aspekte zu berücksichtigen, ist ein multidisziplinärer Ansatz erforderlich, an dem Forscher, politische Entscheidungsträger, Ethiker und Interessenvertreter aus verschiedenen Bereichen beteiligt sind. Offener Dialog, Transparenz und kontinuierliche Evaluierung sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass KI in der Szientometrie, Webometrie und Bibliometrie verantwortungsbewusst und ethisch eingesetzt wird.  Dieses Dokument ist   . auf arxiv unter der Lizenz CC BY 4.0 DEED verfügbar

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

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