"La IA puede mejorar los procesos de recopilación, análisis, predicción y evaluación de datos"

Autores: (1) Hamid Reza Saeidnia, Departamento de Ciencias de la Información y Estudios del Conocimiento, Universidad Tarbiat Modares, Teherán, República Islámica del Irán; (2) Elaheh Hosseini, Departamento de Ciencias de la Información y Estudios del Conocimiento, Facultad de Psicología y Ciencias de la Educación, Universidad de Alzahra, Teherán, República Islámica del Irán; (3) Shadi Abdoli, Departamento de Ciencias de la Información, Universidad de Montreal, Montreal, Canadá (4) Marcel Ausloos, Escuela de Negocios, Universidad de Leicester, Leicester, Reino Unido y Universidad de Estudios Económicos de Bucarest, Bucarest, Rumania. Tabla de enlaces Resumen e introducción Materiales y métodos Resultados Pregunta 1: IA y cienciometría Pregunta 2: IA y webmetría RQ 3: IA y bibliometría Discusión Pregunta 4: El futuro de la cienciometría, la webometría y la bibliometría con IA Pregunta 5: Consideraciones éticas de la cienciometría, la webometría y la bibliometría con IA Conclusión, limitaciones y referencias Conclusión En este informe, enfatizamos la importancia y el potencial de integrar algoritmos de IA con cienciometría, webometría y bibliometría, a través de numerosos ejemplos en la literatura. Se ha demostrado que el cambio de paradigma experimentado por los algoritmos de IA en estos campos ha revelado nuevas posibilidades de análisis, predicción y recomendaciones basadas en minería de patrones. Dentro de esta revisión, el artículo contribuye a subrayar las perspectivas destacadas y el valor de integrar la IA en la cienciometría, la webometría y la bibliometría, es decir, a señalar la sinergia que se puede lograr y fomentar a través de esta integración. En resumen, la IA ayuda a la cienciometría al proporcionar métodos eficientes y precisos para analizar y obtener conocimientos de publicaciones científicas, redes de citas y relaciones de colaboración. Esto debería permitir a los investigadores obtener una comprensión más profunda del conocimiento, las tendencias y el impacto científicos, facilitando una mejor toma de decisiones y avances en la investigación científica. Además, la IA mejora la webmetría al proporcionar métodos eficientes y automatizados para analizar datos científicos basados en la web, comprender las estructuras de enlaces y las interacciones sociales, evaluar el impacto de la web y proporcionar recomendaciones personalizadas. Esto permite a los investigadores obtener información sobre el ecosistema científico basado en la web, facilitar colaboraciones y mejorar la visibilidad y el impacto de la investigación en la era digital. Además, la IA mejora el campo de actividades de la bibliometría al automatizar la recopilación de datos, proporcionar una desambiguación precisa de los autores, analizar redes de citas, evaluar el impacto de la investigación y brindar recomendaciones personalizadas. Esto permite a los investigadores obtener conocimientos sobre la comunicación académica, evaluar el desempeño de la investigación y tomar decisiones informadas en sus análisis bibliométricos. En general, la IA presenta un enfoque eficiente y escalable para la cienciometría, la webometría y la bibliometría, lo que permite a los investigadores extraer conocimientos significativos de fuentes vastas y diversas de información científica. En conclusión, la integración de la inteligencia artificial (IA) en la cienciometría, la webometría y la bibliometría tiene un potencial significativo para avanzar en la investigación y la comprensión en estos campos. La IA puede mejorar los procesos de recopilación, análisis, predicción y evaluación de datos, proporcionando a los investigadores conocimientos valiosos y mejorando los procesos de toma de decisiones. Sin embargo, el uso de la IA en estas áreas también plantea importantes consideraciones éticas que deben abordarse cuidadosamente. Entre las consideraciones éticas clave que deben tenerse en cuenta se encuentran la privacidad y la seguridad de los datos, el sesgo y la equidad, la transparencia y la explicabilidad, la rendición de cuentas y la responsabilidad, el consentimiento informado, el impacto en el empleo y la sociedad, y el seguimiento y la evaluación continuos. Para garantizar el uso responsable y ético de la IA, la colaboración interdisciplinaria, la participación de las partes interesadas y la evaluación continua son cruciales. Investigadores, formuladores de políticas, especialistas en ética y partes interesadas de diversos campos deberían trabajar juntos para desarrollar directrices, marcos y mejores prácticas que promuevan el uso ético de la IA en cienciometría, webmetría y bibliometría. Al abordar estas consideraciones éticas, podemos aprovechar todo el potencial de la IA para promover el conocimiento, mejorar las prácticas de investigación y contribuir al mejoramiento de la sociedad, al tiempo que garantizamos la equidad, la transparencia y la responsabilidad en el uso de estas tecnologías. Limitaciones En este estudio en particular, no incluimos la literatura gris en nuestro proceso de búsqueda y revisión, ni realizamos búsquedas manuales en Google Scholar. En cambio, nuestra intención era centrarnos en buscar en bases de datos confiables. Si bien a menudo se hace referencia a Google Scholar como una base de datos, en realidad es un motor de búsqueda que puede no incluir artículos de alta calidad y solo puede recuperar estudios confiables. Al no realizar búsquedas en Google Scholar, nuestro objetivo era minimizar el número de estudios superpuestos. Sin embargo, es importante señalar que este enfoque altamente técnico puede haber dado lugar a que se pasen por alto ciertos artículos, lo que lamentablemente podría llevar a que nuestro estudio excluya información relevante. Consideramos que hasta el momento de escribir y enviar este documento, nos salvaguardamos contra muchas omisiones. Sin embargo, para estudios futuros, puede ser beneficioso realizar una revisión exhaustiva que incluya la literatura gris, a fin de brindar a los lectores una perspectiva más amplia. Referencias Darko A, Chan AP, Adabre MA, Edwards DJ, Hosseini MR, Ameyaw EE. 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