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  Pregunta 4: El futuro de la cienciometría, la webometría y la bibliometría con IA  A partir de lo anterior, uno puede imaginar, si no lagunas en la investigación, al menos direcciones para seguir avanzando. La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de beneficiar significativamente a los tres campos: cienciometría, webometría y bibliometría. Sin embargo, el alcance del rendimiento de la IA y sus implicaciones futuras pueden variar en cada campo.  Se ha demostrado anteriormente que la IA puede mejorar en gran medida la cienciometría al mejorar la recopilación y el análisis de datos, la extracción de textos y la recuperación de información, la identificación de tendencias de investigación emergentes, las técnicas de visualización, la evaluación de la investigación y la colaboración y la creación de redes. El uso de algoritmos de IA puede automatizar procesos, aumentar la eficiencia y proporcionar conocimientos más profundos sobre la literatura científica [21-31]. Es probable que el futuro de la cienciometría con IA implique algoritmos de IA más avanzados, una mejor integración de diversas fuentes de datos y una mayor automatización, lo que conducirá a análisis más precisos y completos.  La IA puede desempeñar un papel importante en la webmetría al mejorar la recopilación y el análisis de datos, el análisis de enlaces web, el análisis de contenido web, la evaluación del impacto de la web, la minería del uso de la web y el rastreo web y la extracción de datos eficientes [9, 10, 21, 36-41, 43 -45]. Las técnicas de IA pueden ayudar a extraer información valiosa de la web, analizar el comportamiento del usuario y evaluar el impacto de los recursos web [9, 36-45]. El futuro de la webmetría con IA puede implicar avances en los algoritmos de IA para el análisis de datos web, una mejor comprensión del comportamiento del usuario y técnicas mejoradas para la evaluación del impacto de la web.  La IA puede mejorar la bibliometría al mejorar el análisis de publicaciones, el análisis de citas, la desambiguación de autores, los modelos predictivos, el análisis de colaboración y la evaluación de investigaciones. Los algoritmos de IA pueden automatizar procesos, proporcionar análisis de citas precisos y desarrollar modelos predictivos para futuras tendencias de investigación [28-30, 47-53]. El futuro de la bibliometría con IA puede implicar técnicas más avanzadas para la desambiguación de los autores, modelos de predicción mejorados, integración de métricas alternativas y una mejor evaluación del impacto de la investigación más allá del recuento de citas tradicional.  En términos de qué campo la IA puede rendir más, es difícil determinar un ganador claro. La IA tiene el potencial de beneficiar significativamente a los tres campos y puede funcionar excepcionalmente bien en cada uno, dependiendo de las aplicaciones y técnicas específicas empleadas. La eficacia de la IA en cada campo también dependerá de la disponibilidad y calidad de los datos, la complejidad del análisis requerido y las preguntas de investigación específicas que se aborden.  El futuro de estas tres áreas con la IA es prometedor. A medida que las tecnologías de IA continúan avanzando, podemos esperar algoritmos más sofisticados, una mejor integración de diversas fuentes de datos y una mayor automatización y eficiencia en cienciometría, webmetría y bibliometría. El uso de la IA probablemente conducirá a análisis más precisos y completos, una mejor comprensión de las tendencias y el impacto de la investigación y mejores procesos de toma de decisiones en el mundo académico, las instituciones de investigación y las agencias de financiación.  Este documento está   bajo licencia CC BY 4.0 DEED. disponible en arxiv

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Pregunta 4: El futuro de la cienciometría, la webometría y la bibliometría con IA

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