QR 4 : L'avenir de la scientométrie, de la webométrie et de la bibliométrie avec l'IA

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

QR 4 : L'avenir de la scientométrie, de la webométrie et de la bibliométrie avec l'IA

À partir de ce qui précède, on peut imaginer sinon des lacunes dans la recherche, du moins des pistes pour de nouveaux progrès. L'intelligence artificielle (IA) a le potentiel de bénéficier de manière significative aux trois domaines : scientométrie, webométrie et bibliométrie. Cependant, la mesure dans laquelle l’IA peut fonctionner et ses implications futures peuvent varier selon chaque domaine.

Il a été démontré ci-dessus que l’IA peut grandement améliorer la scientométrie en améliorant la collecte et l’analyse des données, l’exploration de textes et la récupération d’informations, l’identification des tendances de recherche émergentes, les techniques de visualisation, l’évaluation de la recherche, ainsi que la collaboration et le réseautage. L'utilisation d'algorithmes d'IA peut automatiser les processus, augmenter l'efficacité et fournir des informations plus approfondies sur la littérature scientifique [21-31]. L’avenir de la scientométrie avec l’IA impliquera probablement des algorithmes d’IA plus avancés, une meilleure intégration de diverses sources de données et une automatisation accrue, conduisant à des analyses plus précises et plus complètes.

L'IA peut jouer un rôle important dans la webométrie en améliorant la collecte et l'analyse des données, l'analyse des liens Web, l'analyse du contenu Web, l'évaluation de l'impact du Web, l'exploration de l'utilisation du Web et l'efficacité de l'exploration du Web et de l'extraction de données [9, 10, 21, 36-41, 43. -45]. Les techniques d'IA peuvent aider à extraire des informations précieuses du Web, à analyser le comportement des utilisateurs et à évaluer l'impact des ressources Web [9, 36-45]. L’avenir de la webométrie avec l’IA pourrait impliquer des progrès dans les algorithmes d’IA pour l’analyse des données Web, une meilleure compréhension du comportement des utilisateurs et des techniques améliorées d’évaluation de l’impact du Web.

L'IA peut améliorer la bibliométrie en améliorant l'analyse des publications, l'analyse des citations, la désambiguïsation des auteurs, les modèles prédictifs, l'analyse de la collaboration et l'évaluation de la recherche. Les algorithmes d'IA peuvent automatiser les processus, fournir une analyse précise des citations et développer des modèles prédictifs pour les futures tendances de recherche [28-30, 47-53]. L’avenir de la bibliométrie avec l’IA pourrait impliquer des techniques plus avancées pour lever l’ambiguïté des auteurs, des modèles de prédiction améliorés, l’intégration de mesures alternatives et une meilleure évaluation de l’impact de la recherche au-delà du décompte traditionnel des citations.

En ce qui concerne le domaine dans lequel l’IA peut être le plus performant, il est difficile de déterminer un gagnant clair. L’IA a le potentiel de bénéficier de manière significative dans ces trois domaines et peut être exceptionnellement performante dans chacun d’entre eux, en fonction des applications et des techniques spécifiques utilisées. L’efficacité de l’IA dans chaque domaine dépendra également de la disponibilité et de la qualité des données, de la complexité de l’analyse requise et des questions de recherche spécifiques abordées.

L’avenir de ces trois domaines avec l’IA est prometteur. À mesure que les technologies d’IA continuent de progresser, nous pouvons nous attendre à des algorithmes plus sophistiqués, à une meilleure intégration de diverses sources de données, ainsi qu’à une automatisation et une efficacité accrues en scientimétrie, webométrie et bibliométrie. L’utilisation de l’IA mènera probablement à des analyses plus précises et plus complètes, à une meilleure compréhension des tendances et de l’impact de la recherche, ainsi qu’à une amélioration des processus décisionnels dans les universités, les instituts de recherche et les agences de financement.