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 5: Consideraciones éticas de la cienciometría, la webometría y la bibliometría con IA  Sin embargo, además de los aspectos positivos así descritos, el uso de la inteligencia artificial (IA) en cienciometría, webometría y bibliometría plantea importantes consideraciones éticas que deben abordarse cuidadosamente.  Los algoritmos de IA a menudo requieren acceso a grandes cantidades de datos, incluida información personal y confidencial [73]. Es fundamental garantizar que existan medidas adecuadas de protección de datos para salvaguardar la privacidad y evitar el acceso no autorizado [74]. Se deben emplear técnicas de anonimización y cifrado de datos, y se debe cumplir con las normas de protección de datos pertinentes [75].  Los algoritmos de IA pueden ser propensos, voluntaria o inadvertidamente, a sesgos, lo que puede dar lugar a resultados injustos o discriminatorios [17, 76]. Es importante garantizar que los modelos de IA estén entrenados en conjuntos de datos diversos y representativos para evitar perpetuar los sesgos existentes [77]. Se debe realizar un seguimiento y una auditoría periódicos de los sistemas de IA para identificar y abordar cualquier sesgo que pueda surgir [78].  A veces, los algoritmos de IA pueden ser complejos y opacos, lo que dificulta entender cómo llegan a sus decisiones [79]. Por tanto, es importante promover la transparencia y la explicabilidad de los modelos de IA utilizados en cienciometría, webometría y bibliometría. Los investigadores y usuarios deberían tener acceso a información sobre los datos utilizados, los algoritmos empleados y los procesos de toma de decisiones de los sistemas de IA [76, 79].  A medida que los sistemas de IA se vuelven más autónomos, es esencial establecer líneas claras de rendición de cuentas y responsabilidad [80]. Los desarrolladores, investigadores y usuarios deben ser conscientes de sus funciones y responsabilidades para garantizar el uso responsable y ético de la IA en estos campos. Esto incluye abordar cualquier posible sesgo, error o consecuencia no deseada que pueda surgir del uso de la IA.  En los casos en que se trata de datos personales, es fundamental obtener el consentimiento informado de las personas [78]. Los investigadores y las organizaciones deben contar con procesos sólidos de gestión del consentimiento para garantizar que las personas comprendan cómo se utilizarán sus datos y tengan la capacidad de otorgar o retirar el consentimiento.  Además, el uso de la IA en cienciometría, webmetría y bibliometría puede tener implicaciones para el empleo y la sociedad en su conjunto. Es importante considerar el impacto potencial en el empleo, la distribución de recursos y las implicaciones sociales más amplias. Se deben tomar medidas para mitigar cualquier efecto negativo y garantizar una transición justa y equitativa. Se debe realizar un monitoreo y evaluación periódicos de los sistemas de IA para evaluar su desempeño, identificar cualquier sesgo o preocupación ética y realizar las mejoras necesarias. Este proceso continuo de seguimiento y evaluación debe implicar colaboración interdisciplinaria y compromiso con las partes interesadas.  Abordar estas consideraciones éticas requiere un enfoque multidisciplinario que involucre a investigadores, formuladores de políticas, especialistas en ética y partes interesadas de diversos campos. El diálogo abierto, la transparencia y la evaluación continua son esenciales para garantizar que la IA se utilice de manera responsable y ética en cienciometría, webometría y bibliometría.  Este documento está   bajo licencia CC BY 4.0 DEED. disponible en arxiv

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Pregunta 5: Consideraciones éticas de la cienciometría, la webometría y la bibliometría con IA

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