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

に Decentralize AI, or Else 3m2024/06/25

長すぎる; 読むには

上記から、研究のギャップはないとしても、少なくともさらなる進歩の方向性は想像できる。人工知能（AI）は、

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‘RQ 4: Future of Scientometrics, Webometrics, and Bibliometrics with AI’ Image created by HackerNoon AI Image Generator

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・オースロース、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）。

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結論、限界、参考文献

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

上記から、研究のギャップはないとしても、少なくともさらなる進歩の方向性は想像できます。人工知能 (AI) は、科学計量学、ウェブ計量学、書誌計量学の 3 つの分野すべてに大きな利益をもたらす可能性があります。ただし、AI が実行できる範囲と将来的な影響は、分野ごとに異なる可能性があります。

ここまでで、AIはデータ収集と分析、テキストマイニングと情報検索、新たな研究動向の特定、視覚化技術、研究評価、コラボレーションとネットワーキングを改善することで、科学計量学を大幅に強化できることを示しました。AIアルゴリズムの使用により、プロセスを自動化し、効率を高め、科学文献へのより深い洞察を提供できます[21-31]。AIを活用した科学計量学の将来は、より高度なAIアルゴリズム、さまざまなデータソースの統合の改善、自動化の向上を伴い、より正確で包括的な分析につながる可能性があります。

AIは、データ収集と分析、Webリンク分析、Webコンテンツ分析、Web影響評価、Web使用状況マイニング、効率的なWebクロールとデータ抽出を改善することで、Webメトリクスにおいて重要な役割を果たすことができます[9、10、21、36-41、43-45]。AI技術は、Webから貴重な情報を抽出し、ユーザーの行動を分析し、Webリソースの影響を評価するのに役立ちます[9、36-45]。AIを活用したWebメトリクスの将来には、Webデータ分析のためのAIアルゴリズムの進歩、ユーザー行動のより深い理解、Web影響評価技術の改善が含まれる可能性があります。

AIは、出版分析、引用分析、著者の曖昧さ回避、予測モデル、コラボレーション分析、研究評価を改善することで、計量書誌学を強化することができます。AIアルゴリズムは、プロセスを自動化し、正確な引用分析を提供し、将来の研究動向の予測モデルを開発することができます[28-30、47-53]。AIを使用した計量書誌学の将来には、著者の曖昧さ回避、予測モデルの改善、代替指標の統合、従来の引用数を超えた研究の影響のより良い評価のためのより高度な技術が含まれる可能性があります。

AI が最も優れたパフォーマンスを発揮できる分野については、明確な勝者を決めるのは困難です。AI は 3 つの分野すべてに大きなメリットをもたらす可能性があり、採用する特定のアプリケーションと技術に応じて、各分野で非常に優れたパフォーマンスを発揮できます。各分野における AI の有効性は、データの可用性と品質、必要な分析の複雑さ、および対処する特定の研究上の疑問にも左右されます。

AI を活用したこれら 3 つの分野の将来は有望です。AI 技術が進歩し続けるにつれて、より洗練されたアルゴリズム、さまざまなデータソースの統合の改善、科学計量学、ウェブ計量学、書誌計量学における自動化と効率の向上が期待できます。AI の使用により、より正確で包括的な分析、研究の傾向と影響のより深い理解、学術界、研究機関、資金提供機関における意思決定プロセスの改善につながる可能性があります。