"वेबमेट्रिक्स में, एआई वेब क्रॉलिंग, 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

प्रश्न 2: एआई और वेबमेट्रिक्स

वेबमेट्रिक्स में, एआई वेब क्रॉलिंग और डेटा संग्रह, वेब लिंक विश्लेषण, वेब सामग्री विश्लेषण, सोशल मीडिया विश्लेषण, वेब प्रभाव विश्लेषण और अनुशंसा प्रणाली सहित कई विशिष्ट लाभ प्रदान कर सकता है जैसा कि चित्र 3 में दर्शाया गया है, और उदाहरण के लिए इसे [9, 10, 21, 36-45] जैसे पत्रों के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है।

ये 6 विचार संभावित लाभों की ओर इशारा करते हैं और वेबमेट्रिक्स में एआई क्षमताओं का उपयोग करने के लिए केंद्रित रणनीतियों का सुझाव देते हैं। परिणामी निष्कर्ष इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि कैसे एआई वेबमेट्रिक्स विश्लेषणों में गुणवत्ता, पहुंच और डेटा संग्रह प्रक्रियाओं में सुधार कर सकता है, जैसा कि तालिका 2 में बताया गया है।

दरअसल, कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित एल्गोरिदम संस्थागत वेबसाइटों, वैज्ञानिक अनुसंधान पोर्टलों और ऑनलाइन रिपॉजिटरी सहित वेबसाइटों से डेटा को स्वचालित रूप से क्रॉल और एकत्र कर सकते हैं [39, 42]। यह शोधकर्ताओं को विश्लेषण के लिए बड़ी मात्रा में वेब-आधारित जानकारी एकत्र करने में सक्षम बनाता है, जिसमें प्रकाशन डेटा, लेखक प्रोफाइल और उद्धरण पैटर्न शामिल हैं।

प्रकाशनों, वेबसाइटों और लेखकों के बीच संबंधों को समझने के लिए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता दृष्टिकोण हाइपरलिंक संरचनाओं और वेब लिंक पैटर्न का विश्लेषण कर सकते हैं [9, 43]। लिंक संरचना का विश्लेषण करके, एआई एल्गोरिदम प्रभावशाली वेबसाइटों और लेखकों की पहचान कर सकते हैं, साथ ही वेब-आधारित वैज्ञानिक पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर समुदायों, सहयोगों और अनुसंधान नेटवर्क का पता लगा सकते हैं [17]।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग जैसी एआई तकनीकों का उपयोग ऑनलाइन उपलब्ध वेबपेजों और वैज्ञानिक प्रकाशनों की सामग्री का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है [40, 41]। यह शोधकर्ताओं को वेब-आधारित दस्तावेज़ों से कीवर्ड, विषय और भावनाओं जैसी महत्वपूर्ण जानकारी निकालने में सक्षम बनाता है, जिससे शोध आउटपुट के व्यापक विश्लेषण और समझ की सुविधा मिलती है।

एआई वैज्ञानिक अनुसंधान से संबंधित ऑनलाइन चर्चाओं, रुझानों और अंतःक्रियाओं को समझने के लिए ट्विटर जैसे सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म का विश्लेषण कर सकता है [36, 38, 44]। हैशटैग, उल्लेखों और उपयोगकर्ता व्यवहार का विश्लेषण करके, एआई एल्गोरिदम प्रभावशाली शोध विषयों, प्रमुख राय नेताओं और ऑनलाइन वैज्ञानिक समुदाय के भीतर संभावित सहयोग की पहचान कर सकते हैं, जैसा कि पिछले कार्यों में प्रदर्शित किया गया है।

एआई वेब पर वैज्ञानिक अनुसंधान के प्रभाव और दृश्यता का आकलन कर सकता है [37, 46]। वास्तव में, वेब ट्रैफ़िक, पेज व्यू और सोशल मीडिया मेट्रिक्स का विश्लेषण करके, एआई एल्गोरिदम वैज्ञानिक प्रकाशनों, लेखकों और शोध संस्थानों की ऑनलाइन दृश्यता, प्रसार और जुड़ाव के बारे में जानकारी प्रदान कर सकते हैं।

“आखिरकार”, एआई-संचालित अनुशंसा प्रणाली शोधकर्ताओं को प्रासंगिक वैज्ञानिक वेबसाइट, ऑनलाइन संसाधन और शोध सहयोग खोजने में सहायता कर सकती है [35, 45]। उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं, पढ़ने के व्यवहार और वेब उपयोग डेटा पर आधारित ये शोधपत्र बताते हैं कि एआई एल्गोरिदम का उपयोग करके व्यक्तिगत सिफारिशें तैयार की जा सकती हैं, जिससे शोधकर्ताओं के लिए वेब-आधारित वैज्ञानिक परिदृश्य का पता लगाना और आगे के शोध के लिए नए अवसरों की खोज करना आसान हो जाता है।