"ग्रंथमिति में, एआई स्वचालित डेटा संग्रह सहित कई विशिष्ट लाभ प्रदान कर सकता है..."

लिंक की तालिका

सार और परिचय

सामग्री और तरीके

परिणाम

RQ 1: एआई और साइंटोमेट्रिक्स

प्रश्न 2: एआई और वेबमेट्रिक्स

RQ 3: AI और ग्रंथसूचीमिति

बहस

RQ 4: AI के साथ साइंटोमेट्रिक्स, वेबमेट्रिक्स और बिब्लियोमेट्रिक्स का भविष्य

RQ 5: AI के साथ साइंटोमेट्रिक्स, वेबमेट्रिक्स और बिब्लियोमेट्रिक्स के नैतिक विचार

निष्कर्ष, सीमाएँ और संदर्भ

RQ 3: AI और ग्रंथसूचीमिति

ग्रंथसूची विज्ञान में, एआई कई विशिष्ट लाभ प्रदान कर सकता है जिसमें स्वचालित डेटा संग्रह, उद्धरण विश्लेषण, लेखक अस्पष्टता, सह-लेखक विश्लेषण, अनुसंधान प्रभाव विश्लेषण, पाठ खनन और अनुशंसा प्रणाली (चित्र 4 देखें) शामिल हैं जैसा कि [28-30, 47-53] में विश्लेषण किया गया है।

ये 6 अध्ययन ग्रंथ सूची में एआई क्षमताओं के उपयोग के संभावित लाभों और रणनीतियों को प्रदर्शित करते हैं। वे इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि कैसे एआई ग्रंथ सूची विश्लेषण (तालिका 3) में गुणवत्ता, पहुंच और डेटा संग्रह प्रक्रियाओं को बेहतर बना सकता है, जो मुख्य परिणाम बिंदुओं में से एक है।

यह दिखाया गया है कि एआई एल्गोरिदम स्वचालित रूप से विभिन्न स्रोतों, जैसे ऑनलाइन डेटाबेस, अकादमिक पुस्तकालयों और डिजिटल रिपॉजिटरी [21, 49] से ग्रंथसूची डेटा एकत्र कर सकते हैं। यह डेटा संग्रह में शामिल शोधकर्ताओं के लिए समय और प्रयास बचाता है, जिससे उन्हें ग्रंथसूची विश्लेषण के अन्य पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है।

विचारोत्तेजक रूप से, AI प्रभावशाली पत्रों, लेखकों और पत्रिकाओं की पहचान करने के लिए उद्धरण नेटवर्क का विश्लेषण कर सकता है [28, 31], - जैसा कि पहले ही "AI और साइंटोमेट्रिक्स" अनुभाग में उल्लेख किया गया है। उद्धरण पैटर्न और संबंधों की जांच करके, AI एल्गोरिदम शोधकर्ताओं को शोध आउटपुट के प्रभाव और दृश्यता को समझने में मदद कर सकते हैं, साथ ही प्रमुख शोध रुझानों और सहयोगों की पहचान भी कर सकते हैं।

दिलचस्प बात यह है कि एआई तकनीकों का इस्तेमाल समान नाम वाले लेखकों को अलग करने के लिए किया जा सकता है, जो कि ग्रंथ सूची विश्लेषण में एक आम समस्या है [47, 53]। ग्रंथ सूची विश्लेषण की सटीकता सुनिश्चित करने के लिए, लेखक संबद्धता, प्रकाशन इतिहास और सह-लेखक नेटवर्क का विश्लेषण करके, एआई एल्गोरिदम समान नाम वाले लेखकों की प्रभावी रूप से पहचान कर सकते हैं और उन्हें एक दूसरे से अलग कर सकते हैं।

जैसा कि पहले ही “एआई और साइंटोमेट्रिक्स” अनुभाग में उल्लेख किया गया है, एआई के माध्यम से कोई भी सहयोग और अनुसंधान नेटवर्क की पहचान करने के लिए सह-लेखक नेटवर्क का विश्लेषण कर सकता है [28, 30]। सह-लेखक पैटर्न और संबंधों की जांच करके, एआई एल्गोरिदम शोधकर्ताओं को सहयोग की गतिशीलता और संरचना को समझने में मदद कर सकते हैं, साथ ही प्रभावशाली शोधकर्ताओं और शोध टीमों की पहचान भी कर सकते हैं। यह फंडिंग के समय भी एक फायदा हो सकता है।

आसानी से, एआई व्यक्तिगत शोधकर्ताओं, शोध समूहों और संस्थानों के प्रभाव और दृश्यता का आकलन करने के लिए, उद्धरण गणना और एच-इंडेक्स जैसे ग्रंथसूची संकेतकों का विश्लेषण कर सकता है [21, 48, 52]। ऐसा करने में, एआई एल्गोरिदम समय के साथ अनुसंधान उत्पादकता, उद्धरण पैटर्न और अनुसंधान प्रभाव में अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं, जिससे शोधकर्ताओं और संस्थानों को शोध प्रसिद्धि या प्रदर्शन का आकलन करने में सहायता मिलती है।

अंतिम लेकिन कम महत्वपूर्ण नहीं, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण सहित एआई तकनीकों का उपयोग शोध प्रकाशनों की पाठ्य सामग्री का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है [50, 51]। इस तरीके से, साहित्य से कीवर्ड, विषय और भावनाओं को निकाला जा सकता है, - साहित्यिक चोरी नियंत्रण का भी उल्लेख किया गया है [54, 55], जिससे शोध निष्कर्षों के व्यापक विश्लेषण और समझ की सुविधा मिलती है [56]।