लेखक:
(1) हामिद रजा सईदनिया, सूचना विज्ञान और ज्ञान अध्ययन विभाग, तरबियत मोदारेस विश्वविद्यालय, तेहरान, इस्लामी गणराज्य ईरान;
(2) इलाहेह होसैनी, सूचना विज्ञान और ज्ञान अध्ययन विभाग, मनोविज्ञान और शैक्षिक विज्ञान संकाय, अलज़हरा विश्वविद्यालय, तेहरान, इस्लामी गणराज्य ईरान;
(3) शदी अब्दोली, सूचना विज्ञान विभाग, यूनिवर्सिटी डी मॉन्ट्रियल, मॉन्ट्रियल, कनाडा
(4) मार्सेल औस्लोस, स्कूल ऑफ बिजनेस, यूनिवर्सिटी ऑफ लीसेस्टर, लीसेस्टर, यूके और बुखारेस्ट यूनिवर्सिटी ऑफ इकोनॉमिक स्टडीज, बुखारेस्ट, रोमानिया।
RQ 4: AI के साथ साइंटोमेट्रिक्स, वेबमेट्रिक्स और बिब्लियोमेट्रिक्स का भविष्य
RQ 5: AI के साथ साइंटोमेट्रिक्स, वेबमेट्रिक्स और बिब्लियोमेट्रिक्स के नैतिक विचार
साइंटोमेट्रिक्स में, AI कई विशिष्ट लाभ प्रदान कर सकता है जिसमें प्रकाशन विश्लेषण, उद्धरण विश्लेषण, शोध प्रभाव की भविष्यवाणी, सहयोग विश्लेषण, शोध प्रवृत्ति विश्लेषण और ज्ञान मानचित्रण शामिल हैं। ऐसे छह उपक्षेत्रों (चित्र 2) में AI के लाभों पर चर्चा की गई है, उदाहरण के लिए, [21-31] में।
ये 12 अध्ययन साइंटोमेट्रिक्स में एआई क्षमताओं के उपयोग के संभावित लाभों और रणनीतियों को प्रदर्शित करते हैं। एआई साइंटोमेट्रिक विश्लेषणों में गुणवत्ता, पहुंच और डेटा संग्रह प्रक्रियाओं को कैसे बेहतर बना सकता है, इसे तालिका 1 में और अधिक स्पष्ट किया गया है।
मुख्य बिंदु यह है कि एआई एल्गोरिदम बड़ी मात्रा में वैज्ञानिक प्रकाशनों का विश्लेषण कर सकते हैं और लेखक और सह-लेखक के नाम, संबद्धता, कीवर्ड और उद्धरण जैसी मूल्यवान जानकारी निकाल सकते हैं [21, 22]। नतीजतन, शोधकर्ता किसी विशेष वैज्ञानिक क्षेत्र के भीतर प्रकाशन पैटर्न, शोध नेटवर्क और सहयोग के बारे में जानकारी प्राप्त कर सकते हैं [32, 33]।
इसके अलावा, एआई एल्गोरिदम वैज्ञानिक पत्रों के प्रभाव और प्रभाव की पहचान करने के लिए उद्धरण नेटवर्क का विश्लेषण कर सकते हैं, साथ ही विभिन्न शोध कार्यों के बीच संबंधों की भी पहचान कर सकते हैं [22, 24, 31]। शोधकर्ता इस पद्धति का उपयोग अत्यधिक उद्धृत और प्रभावशाली पत्रों की पहचान करने के लिए कर सकते हैं, - यहाँ तक कि सुंदरियों की भी [34] और साथ ही वैज्ञानिक ज्ञान प्रसार की गतिशीलता को समझने के लिए भी।
दिलचस्प बात यह है कि एआई तकनीकों का उपयोग विभिन्न कारकों, जैसे कि लेखक की प्रतिष्ठा, पत्रिका की गुणवत्ता और उद्धरण पैटर्न [27] के आधार पर वैज्ञानिक अनुसंधान के प्रभाव की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है। ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करने से एआई मॉडल को अनुसंधान के संभावित प्रभाव के बारे में जानकारी मिलती है, जिससे शोधकर्ताओं और संस्थानों को कार्रवाई का सबसे अच्छा तरीका निर्धारित करने में मदद मिलती है।
अनुसंधान सहयोगों की पहचान करने और उन्हें समझने के लिए सह-लेखक नेटवर्क का विश्लेषण AI द्वारा किया जा सकता है [28, 30]। प्रकाशन इतिहास, लेखक संबद्धता और सह-लेखक पैटर्न का विश्लेषण करके, AI शोधकर्ताओं को संभावित सहयोगियों और अनुसंधान नेटवर्क की पहचान करने में मदद कर सकता है, जिससे बेहतर सहयोग और ज्ञान का आदान-प्रदान संभव हो सकता है।
उभरते शोध रुझानों और विषयों की पहचान करने के लिए, एआई बड़े पैमाने पर वैज्ञानिक साहित्य का विश्लेषण कर सकता है [23, 26, 35] उदाहरण के लिए, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तकनीकों का उपयोग करके, एआई एल्गोरिदम स्वचालित रूप से वैज्ञानिक प्रकाशनों से कीवर्ड, विषय और रुझान निकाल सकते हैं, जिससे शोधकर्ताओं को नए शोध दिशाओं की पहचान करने और अपने क्षेत्र में नवीनतम प्रगति के साथ अद्यतित रहने में मदद मिलती है।
“अंत में”, एआई विभिन्न वैज्ञानिक पत्रों, कीवर्ड और अवधारणाओं के बीच संबंधों का विश्लेषण करके वैज्ञानिक ज्ञान परिदृश्य को मैप कर सकता है [25, 29]। साहित्य समीक्षा, परिकल्पना निर्माण और अनुसंधान योजना को सुविधाजनक बनाने के अलावा, यह विज़ुअलाइज़ेशन शोधकर्ताओं को एक विशिष्ट शोध क्षेत्र के भीतर ज्ञान की संरचना और विकास को देखने और समझने की अनुमति देता है।