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 RQ 1: AIと科学計量学 科学計量学において、AIは出版分析、引用分析、研究影響の予測、共同研究分析、研究動向分析、知識マッピングなど、いくつかの具体的な利点をもたらすことができます。このような6つのサブフィールド（図2）におけるAIの利点については、例えば[21-31]で議論されています。  これら 12 件の研究は、科学計量学における AI 機能の潜在的な利点と戦略を示しています。AI が科学計量学分析の品質、アクセシビリティ、データ収集プロセスをどのように改善できるかについては、表 1 でさらに詳しく説明しています。 主なポイントは、AIアルゴリズムが大量の科学出版物を分析し、著者名や共著者名、所属、キーワード、引用などの貴重な情報を抽出できることです[21, 22]。その結果、研究者は特定の科学分野における出版パターン、研究ネットワーク、コラボレーションについての洞察を得ることができます[32, 33]。  さらに、AIアルゴリズムは引用ネットワークを分析して、科学論文のインパクトや影響力、およびさまざまな研究成果間の関係を特定することができます[22、24、31]。研究者はこの方法を使用して、引用数が多く影響力のある論文（眠れる美女[34]を含む）を特定したり、科学的知識の普及のダイナミクスを理解したりすることができます。 興味深いことに、AI技術は、著者の評判、ジャーナルの品質、引用パターンなどのさまざまな要因に基づいて科学研究の影響を予測するために使用できます[27]。履歴データを分析することで、AIモデルは研究の潜在的な影響に関する洞察を提供し、研究者や機関が最善の行動方針を決定できるようにします。 共著ネットワークはAIによって分析され、研究協力を特定して理解することができます[28, 30]。出版履歴、著者の所属、共著パターンを分析することで、AIは研究者が潜在的な協力者や研究ネットワークを特定し、より良いコラボレーションと知識交換を可能にするのに役立ちます。 新たな研究動向やトピックを特定するために、AIは大規模な科学文献を分析することができます[23、26、35]。例えば、自然言語処理技術を利用することで、AIアルゴリズムは科学出版物からキーワード、トピック、トレンドを自動的に抽出し、研究者が新しい研究の方向性を特定し、自分の分野の最新の進歩についていくのに役立ちます。  「最後に」、AIはさまざまな科学論文、キーワード、概念間の関係性を分析することで、科学的知識のランドスケープをマッピングすることができます[25、29]。この視覚化により、文献レビュー、仮説生成、研究計画が容易になるだけでなく、研究者は特定の研究分野における知識の構造と進化を視覚化して理解することができます。 この論文は、CC BY 4.0 DEED ライセンスの下で 。 arxiv で公開されています

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「AIアルゴリズムは大量の科学出版物を分析し、貴重な情報を抽出できる」

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