"L'IA peut améliorer les processus de collecte, d'analyse, de prédiction et d'évaluation de données"

Auteurs: (1) Hamid Reza Saeidnia, Département des sciences de l'information et des études du savoir, Université Tarbiat Modares, Téhéran, République islamique d'Iran ; (2) Elaheh Hosseini, Département des sciences de l'information et des études du savoir, Faculté de psychologie et des sciences de l'éducation, Université Alzahra, Téhéran, République islamique d'Iran ; (3) Shadi Abdoli, Département des sciences de l'information, Université de Montréal, Montréal, Canada (4) Marcel Ausloos, School of Business, Université de Leicester, Leicester, Royaume-Uni et Université d'études économiques de Bucarest, Bucarest, Roumanie. Tableau des liens Résumé et introduction Matériels et méthodes Résultats QR 1 : IA et scientométrie QR 2 : IA et webométrie QR 3 : IA et bibliométrie Discussion QR 4 : L'avenir de la scientométrie, de la webométrie et de la bibliométrie avec l'IA QR 5 : Considérations éthiques de la scientométrie, de la webométrie et de la bibliométrie avec l'IA Conclusion, limites et références Conclusion Dans ce rapport, nous soulignons l’importance et le potentiel de l’intégration des algorithmes d’IA avec la scientométrie, la webométrie et la bibliométrie, à travers de nombreux exemples tirés de la littérature. Il a été démontré que le changement de paradigme subi par les algorithmes d’IA dans ces domaines a révélé de nouvelles possibilités d’analyse, de prédiction et de recommandations basées sur l’exploration de modèles. Dans le cadre de cette revue, l'article contribue à souligner les perspectives importantes et la valeur de l'intégration de l'IA dans la scientométrie, la webométrie et la bibliométrie, c'est-à-dire pour signifier la synergie qui peut être obtenue et favorisée grâce à cette intégration. En bref, l’IA aide la scientométrie en fournissant des méthodes efficaces et précises pour analyser et tirer des enseignements des publications scientifiques, des réseaux de citations et des relations de collaboration. Cela devrait permettre aux chercheurs d’acquérir une compréhension plus approfondie des connaissances scientifiques, des tendances et de leur impact, facilitant ainsi une meilleure prise de décision et les progrès de la recherche scientifique. De plus, l’IA améliore la webométrie en fournissant des méthodes efficaces et automatisées pour analyser les données scientifiques basées sur le Web, comprendre les structures de liens et les interactions sociales, évaluer l’impact du Web et fournir des recommandations personnalisées. Cela permet aux chercheurs d’acquérir des connaissances sur l’écosystème scientifique basé sur le Web, de faciliter les collaborations et d’améliorer la visibilité et l’impact de la recherche à l’ère numérique. De plus, l’IA améliore le domaine d’activité de la bibliométrie en automatisant la collecte de données, en fournissant une désambiguïsation précise des auteurs, en analysant les réseaux de citations, en évaluant l’impact de la recherche et en fournissant des recommandations personnalisées. Cela permet aux chercheurs de mieux comprendre la communication scientifique, d'évaluer les performances de la recherche et de prendre des décisions éclairées dans leurs analyses bibliométriques. Dans l’ensemble, l’IA présente une approche efficace et évolutive de la scientométrie, de la webométrie et de la bibliométrie, permettant aux chercheurs d’extraire des informations significatives à partir de sources d’informations scientifiques vastes et diverses. En conclusion, l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans la scientométrie, la webométrie et la bibliométrie recèle un potentiel important pour faire progresser la recherche et la compréhension dans ces domaines. L’IA peut améliorer les processus de collecte, d’analyse, de prévision et d’évaluation de données, en fournissant aux chercheurs des informations précieuses et en améliorant les processus de prise de décision. Cependant, l’utilisation de l’IA dans ces domaines soulève également d’importantes considérations éthiques qui doivent être soigneusement prises en compte. La confidentialité et la sécurité des données, la partialité et l'équité, la transparence et l'explicabilité, la responsabilisation et la responsabilité, le consentement éclairé, l'impact sur l'emploi et la société, ainsi que le suivi et l'évaluation continus font partie des principales considérations éthiques qui doivent être prises en compte. Pour garantir une utilisation responsable et éthique de l’IA, la collaboration interdisciplinaire, l’engagement des parties prenantes et l’évaluation continue sont essentiels. Les chercheurs, les décideurs politiques, les éthiciens et les parties prenantes de divers domaines devraient travailler ensemble pour développer des lignes directrices, des cadres et des bonnes pratiques qui favorisent une utilisation éthique de l’IA en scientométrie, webométrie et bibliométrie. En abordant ces considérations éthiques, nous pouvons exploiter tout le potentiel de l’IA pour faire progresser les connaissances, améliorer les pratiques de recherche et contribuer à l’amélioration de la société tout en garantissant l’équité, la transparence et la responsabilité dans l’utilisation de ces technologies. Limites Dans cette étude particulière, nous n’avons pas inclus la littérature grise dans notre processus de recherche et d’examen, et nous n’avons pas non plus effectué de recherche manuelle dans Google Scholar. Notre intention était plutôt de nous concentrer sur la recherche dans des bases de données fiables. Bien que Google Scholar soit souvent qualifié de base de données, il s'agit en réalité d'un moteur de recherche qui peut ne pas inclure d'articles de haute qualité et ne récupérer que des études fiables. En ne recherchant pas dans Google Scholar, nous avons cherché à minimiser le nombre d’études qui se chevauchent. Il est toutefois important de noter que cette approche très technique a pu conduire à omettre certains articles, ce qui pourrait malheureusement conduire à exclure de notre étude des informations pertinentes. Nous considérons qu'au moment de la rédaction et de la soumission de ce document, nous nous prémunissons contre de nombreuses omissions. Cependant, pour les études futures, il pourrait être utile de procéder à une revue complète incluant la littérature grise, afin de fournir aux lecteurs une perspective plus large. Les références Darko A, Chan AP, Adabre MA, Edwards DJ, Hosseini MR, Ameyaw EE. L'intelligence artificielle dans l'industrie AEC : Analyse scientométrique et visualisation des activités de recherche. Automatisation dans la construction. 2020;112:103081. Parc S, Parc HW. Une analyse de réseau webométrique des caractéristiques du bouche à oreille électronique (eWOM) et une approche d'apprentissage automatique des commentaires des consommateurs pendant une crise. 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