「AIはデータの収集、分析、予測、評価のプロセスを強化できます」

著者: （１）ハミド・レザ・サイードニア、タルビアト・モダレス大学情報科学・知識研究科、イラン・イスラム共和国テヘラン （２）エラヘ・ホセイニ、アルザフラ大学心理学・教育科学部情報科学・知識研究科、イラン・イスラム共和国テヘラン （３）シャディ・アブドリ、モントリオール大学情報科学部、カナダ、モントリオール （4）マルセル・オースルース、レスター大学経営学部（英国レスター）およびブカレスト経済大学（ルーマニアブカレスト）。 リンク一覧 概要と序論 材料と方法 結果 RQ 1: AIと科学計量学 RQ 2: AIとウェブメトリクス RQ 3: AIと計量書誌学 議論 RQ 4: AI を活用した科学計量学、ウェブ計量学、書誌計量学の将来 RQ 5: AI を用いた科学計量学、ウェブ計量学、文献計量学の倫理的考慮 結論、限界、参考文献 結論 本レポートでは、文献中の多数の例を通じて、AI アルゴリズムを科学計量学、ウェブ計量学、書誌計量学と統合することの重要性と可能性を強調しています。これらの分野で AI アルゴリズムが経験したパラダイム シフトにより、分析、予測、パターン マイニングに基づく推奨の新たな可能性が明らかになりました。このレビューでは、AI を科学計量学、ウェブ計量学、書誌計量学に統合することの顕著な展望と価値を強調し、この統合を通じて達成および促進できる相乗効果を示しています。 簡単に言えば、AI は、科学的出版物、引用ネットワーク、および共同関係を分析して洞察を引き出すための効率的で正確な方法を提供することで、科学計量学を支援します。これにより、研究者は科学的知識、傾向、および影響についてより深く理解できるようになり、科学研究におけるより良い意思決定と進歩が促進されます。さらに、AI は、Web ベースの科学データを分析し、リンク構造と社会的相互作用を理解し、Web の影響を評価し、パーソナライズされた推奨事項を提供するための効率的で自動化された方法を提供することで、Web 測定学を強化します。これにより、研究者は Web ベースの科学エコシステムに関する洞察を得て、コラボレーションを促進し、デジタル時代の研究の可視性と影響を向上させることができます。さらに、AI は、データ収集を自動化し、正確な著者の曖昧さ回避を提供し、引用ネットワークを分析し、研究の影響を評価し、パーソナライズされた推奨事項を提供することで、書誌学の活動分野を強化します。これにより、研究者は学術コミュニケーションに関する洞察を得て、研究のパフォーマンスを評価し、書誌学分析で情報に基づいた決定を下すことができます。全体として、AI は、科学計量学、ウェブ計量学、書誌計量学に対する効率的でスケーラブルなアプローチを提供し、研究者が膨大で多様な科学情報源から有意義な洞察を引き出すことを可能にします。 結論として、人工知能 (AI) を科学計量学、ウェブ計量学、書誌計量学に統合することは、これらの分野の研究と理解を前進させる大きな可能性を秘めています。AI は、データの収集、分析、予測、評価のプロセスを強化し、研究者に貴重な洞察を提供し、意思決定プロセスを改善します。 しかし、これらの分野での AI の使用は、慎重に対処しなければならない重要な倫理的考慮事項も引き起こします。データのプライバシーとセキュリティ、バイアスと公平性、透明性と説明可能性、説明責任と責任、インフォームドコンセント、雇用と社会への影響、継続的な監視と評価は、考慮すべき重要な倫理的考慮事項の一部です。AI の責任ある倫理的使用を確保するには、学際的なコラボレーション、利害関係者の関与、継続的な評価が不可欠です。さまざまな分野の研究者、政策立案者、倫理学者、利害関係者が協力して、科学計量学、ウェブ計量学、書誌計量学における AI の倫理的使用を促進するガイドライン、フレームワーク、ベストプラクティスを開発する必要があります。これらの倫理的考慮事項に対処することで、AI の潜在能力を最大限に活用して知識を進歩させ、研究慣行を改善し、これらのテクノロジーの使用における公平性、透明性、説明責任を確保しながら社会の改善に貢献することができます。 制限事項 この特定の研究では、検索とレビューのプロセスにグレー文献を含めず、Google Scholar で手動で検索もしませんでした。代わりに、信頼性の高いデータベースで検索することに重点を置くことを意図しました。Google Scholar はデータベースと呼ばれることがよくありますが、実際には検索エンジンであり、高品質の記事が含まれていない可能性があり、信頼性の高い研究のみを検索する可能性があります。Google Scholar で検索しないことで、重複する研究の数を最小限に抑えることを目指しました。 しかし、この非常に技術的なアプローチによって、特定の論文を見落とし、残念ながら本研究から関連情報が除外される可能性があることに留意することが重要です。本論文の執筆および提出の時点では、多くの省略を回避していると考えています。しかし、将来の研究では、読者により広い視点を提供するために、グレー文献を含む包括的なレビューを実施することが有益である可能性があります。 参考文献 Darko A、Chan AP、Adabre MA、Edwards DJ、Hosseini MR、Ameyaw EE。AEC 業界における人工知能: 研究活動の科学計量分析と視覚化。Automation in Construction。2020;112:103081。 Park S、Park HW。危機時の消費者コメントに対する電子口コミ（eWOM）特性と機械学習アプローチのウェブメトリックネットワーク分析。Profesional de la Información。2020;29(5)。 Van Raan A. サイエントメトリクス：最先端技術。サイエントメトリクス。1997;38(1):205-18。 Bharvi D、Garg K、Bali A。国際ジャーナルScientometricsのScientometrics。Scientometrics。2003;56(1):81-93。 Thelwall M、Vaughan L、Björneborn L. 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