저자:  (1) Hamid Reza Saeidnia, 이란 이슬람 공화국 테헤란의 Tarbiat Modares 대학교 정보 과학 및 지식 연구과;  (2) Elaheh Hosseini, 이란 이슬람 공화국 테헤란의 Alzahra 대학교 심리학 및 교육 과학부 정보 과학 및 지식 연구과;  (3) Shadi Abdoli, 캐나다 몬트리올 소재 몬트리올 대학교 정보과학부  (4) Marcel Ausloos, 영국 레스터 소재 레스터 대학교 경영대학원 및 루마니아 부쿠레슈티 소재 부쿠레슈티 경제 연구 대학교.  링크 표   초록 및 소개   재료 및 방법   결과   RQ 1: AI와 과학계량학   RQ 2: AI와 웹메트릭스   RQ 3: AI와 계량서지학   논의   RQ 4: AI를 통한 과학계량학, 웹 측정학, 계량서지학의 미래   RQ 5: AI를 이용한 과학계측학, 웹계량학, 계량서지학의 윤리적 고려사항   결론, 제한 사항 및 참고 자료  논의  위의 다소 완전하고 적어도 광범위한 문헌 조사를 통해 정보 과학에서 AI의 상태에 대한 비판적 평가가 가능해지기를 바랍니다.  첫째, 표 1의 결과는 과학계량학에 중요한 의미를 갖습니다. 그들은 과학계량학 분석에서 인공 지능(AI) 기능을 활용할 때 얻을 수 있는 잠재적인 이점과 전략을 강조합니다. 언급된 연구는 AI가 과학계량학에서 데이터 수집 및 분석의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있음을 명확하게 보여줍니다[21, 22, 32, 33]. AI 알고리즘은 다양한 작업을 자동화함으로써 인간의 오류와 편견을 줄여 보다 안정적이고 일관된 결과를 보장할 수 있습니다. 향상된 정확성과 효율성으로 인해 시간과 자원이 절약되므로 연구자는 높은 수준의 분석과 해석에 집중할 수 있습니다.  언급된 연구에서 소개된 AI 기반 인용 분석 방법, 저자 명확화 기술 및 예측 모델은 연구자에게 과학계량학의 데이터 수집 및 분석을 개선하기 위한 강력한 도구를 제공합니다[22, 24, 31, 34]. AI 알고리즘은 인용 패턴을 효과적으로 식별하고 과학 출판물의 영향을 분석하며 연구 동향을 예측할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 연구자들은 과학적 환경에 대한 더 깊은 통찰력을 얻고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.  전통적인 인용 횟수로는 연구 영향력을 측정하는 데 한계가 있습니다. 그러나 연구 결과에 따르면 AI 기반 지표가 연구 영향에 대한 보다 포괄적이고 정확한 측정을 제공할 수 있음이 입증되었습니다[25, 29]. AI 알고리즘은 인용 외에도 소셜 미디어 언급, 다운로드, 협업 등 다양한 요소를 고려함으로써 과학 출판물의 영향에 대한 보다 전체적인 관점을 제공할 수 있습니다.  연구에 소개된 AI 기술은 과학 문헌을 분석하여 새로운 연구 분야와 과학 협력 패턴을 식별할 수 있습니다[28, 30]. 이를 통해 연구자는 최신 동향을 지속적으로 파악하고, 새로운 지식 영역을 발견하고, 관련 이해관계자와의 협력을 촉진할 수 있습니다.  연구 중 하나에서 강조된 것처럼 AI 기반 피어 리뷰 시스템은 피어 리뷰 프로세스의 효율성과 객관성을 향상시킬 수 있습니다[27, 57]. AI는 리뷰 프로세스의 일부를 자동화함으로써 고품질 연구의 출판을 보장하고 편견을 줄이며 저자에게 더 빠른 피드백을 제공할 수 있습니다. 이는 과학계량학 분석의 전반적인 품질을 향상시키고 과학 지식의 보급을 가속화합니다.  또 다른 연구에서는 AI가 표절, 데이터 조작 등 과학적 부정행위 사례를 탐지하는 데 도움을 줄 수 있음을 보여줍니다[55]. AI 알고리즘은 대량의 데이터를 분석하고 이를 확립된 표준과 비교함으로써 잠재적인 위법 행위 사례를 식별하여 과학계량학 분석의 무결성을 보장할 수 있습니다[17, 54, 55].  요약하면, 표 1의 결과는 AI가 과학계량학의 기술과 접근 방식에 혁명을 일으킬 잠재력이 있음을 보여줍니다. AI 기능은 데이터 수집, 분석, 연구 영향 평가의 정확성, 효율성 및 신뢰성을 향상시킵니다. 이를 통해 새로운 연구 분야, 협력 네트워크, 과학적 위법 행위 사례를 식별할 수 있습니다. 궁극적으로 이러한 발견은 과학계량학 연구의 발전에 기여하여 과학 환경에 대한 품질, 접근성 및 전반적인 이해를 향상시킵니다.  표 2는 웹메트릭스에서 인공 지능(AI) 기능을 활용하기 위한 잠재적 이점과 전략을 보여주는 연구를 제시합니다[9, 36-44, 46, 58-66]. 이 표의 결과는 AI가 해당 분야의 다양한 측면을 어떻게 향상시킬 수 있는지 강조하므로 웹 측정학에 중요한 의미를 갖습니다.  실제로 표 2에 언급된 연구는 AI가 웹메트릭스의 데이터 수집 및 분석을 개선할 수 있음을 보여줍니다. 특히 AI 알고리즘은 웹 링크, 페이지 콘텐츠, 사용자 행동 등 웹 데이터를 수집하는 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 이러한 자동화는 시간과 노력을 절약할 뿐만 아니라 더 크고 다양한 데이터 세트의 수집을 보장하여 보다 포괄적인 웹 측정 분석을 가능하게 합니다.  기계 학습 및 네트워크 분석과 같은 AI 기술은 웹 메트릭스에서 웹 링크 분석을 개선하기 위한 연구에 사용됩니다[9, 43]. 이러한 기술을 통해 연구자는 영향력 있는 웹사이트, 웹페이지 및 온라인 커뮤니티를 식별할 수 있습니다[42, 59]. AI 알고리즘은 웹 링크의 구조와 역학을 분석하여 웹 리소스의 연결성과 영향에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다[39, 42, 58, 59].  AI 알고리즘은 웹 콘텐츠를 분석하여 관련 정보를 추출하고 웹 측정학의 추세를 식별할 수 있습니다[41, 62, 64, 65]. 자연어 처리(NLP) 기술을 사용하여 웹 페이지에서 키워드, 주제 및 감정을 자동으로 추출할 수 있습니다[40, 41, 62-65]. 이 자동화된 분석은 웹 측정 연구의 효율성과 정확성을 향상시켜 연구자가 웹 기반 정보 보급 및 추세에 대한 통찰력을 얻을 수 있도록 합니다[40, 41].  AI 기반 지표 및 알고리즘은 웹 측정학에서 고급 웹 영향 평가를 제공할 수 있습니다[46, 60]. 전통적인 링크 수 외에도 AI 알고리즘은 사용자 행동, 소셜 미디어 언급, 콘텐츠 참여와 같은 요소를 고려하여 웹 리소스의 영향을 측정할 수 있습니다[37, 46, 60]. 이 포괄적인 평가는 연구원과 조직이 웹 콘텐츠의 도달 범위와 영향을 이해하는 데 도움이 됩니다[37, 46].  웹 사용량 마이닝은 웹에서의 사용자 행동을 분석하는 것을 의미합니다. 머신러닝, 데이터 마이닝과 같은 AI 기술을 사용하여 웹사이트의 사용자 상호 작용, 탐색 경로 및 선호도를 분석할 수 있습니다. 이 분석은 연구자들이 사용자 행동 패턴을 이해하고 웹 디자인을 개선하며 사용자 경험을 향상시키는 데 도움이 됩니다.  AI 알고리즘은 웹 메트릭스에서 웹 크롤링 및 데이터 추출의 효율성과 효과를 향상시킬 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 자동으로 웹 페이지를 탐색하고, 관련 데이터를 추출하고, 관련이 없거나 중복된 정보를 필터링할 수 있습니다. 이러한 자동화는 데이터 수집 프로세스를 간소화하여 연구자가 더 많은 양의 웹 데이터를 분석할 수 있게 해줍니다.  간단히 말해서, 표 2의 결과는 AI가 웹메트릭스를 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있음을 보여줍니다. 데이터 수집, 웹 링크 분석, 콘텐츠 분석, 영향 평가, 웹 사용량 마이닝, 데이터 추출을 개선함으로써 AI 알고리즘은 연구자들이 보다 포괄적이고 정확한 웹 측정 분석을 수행할 수 있도록 지원합니다. 이러한 발전은 웹 기반 정보 전파, 사용자 행동 및 웹 리소스의 영향에 대한 더 깊은 이해에 기여합니다.  셋째, 표 3은 계량서지학에서 인공 지능(AI) 기능을 활용하기 위한 잠재적 이점과 전략을 보여주는 연구를 제시합니다[21, 22, 24, 28, 30-34, 47-51, 53-56, 67-72]. 이 표의 결과는 AI가 해당 분야의 다양한 측면을 어떻게 향상시킬 수 있는지 강조하므로 계량서지학에 중요한 의미를 갖습니다.  AI 알고리즘은 계량서지학의 출판물 분석을 향상시킬 수 있습니다[21, 22, 32, 33, 67]. AI 기술은 과학 출판물에서 저자 이름, 소속, 인용, 키워드 등의 메타데이터를 자동으로 추출함으로써 데이터 수집 프로세스를 간소화하고 정확성을 향상시킬 수 있습니다[21, 22, 32, 33, 49, 67]. 이러한 자동화를 통해 연구자들은 더 많은 양의 출판물을 분석하여 포괄적인 서지학적 분석을 촉진할 수 있습니다[21, 22, 32, 33, 67].  AI 기술은 계량서지학의 인용 분석을 향상시킬 수 있습니다. AI 알고리즘은 동시 인용, 서지 결합 등 인용 패턴을 자동으로 식별하고 분석할 수 있다[22, 24, 28, 31, 34, 68]. 이러한 알고리즘은 또한 인용 네트워크와 클러스터를 식별하여 과학 출판물 간의 관계에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다[22, 24, 28, 31, 34, 68]. 이 분석은 연구자들이 학술 연구의 영향과 영향을 이해하는 데 도움이 됩니다 [24, 31, 34].  AI 알고리즘은 계량서지학의 중요한 작업인 저자 명확화를 도울 수 있습니다[28, 30, 70-72]. AI 기술은 저자 이름, 소속, 출판 이력 등 다양한 요소를 분석하여 유사한 이름을 가진 저자를 정확하게 식별하고 명확화할 수 있습니다[30, 72]. 이러한 명확성은 학술 연구의 정확한 귀속을 보장하고 참고문헌 분석의 신뢰성을 향상시킵니다[28, 30, 71, 72].  기계 학습 및 데이터 마이닝과 같은 AI 기술을 사용하여 계량서지학의 예측 모델을 개발할 수 있습니다[50, 51, 55, 56]. 이러한 모델은 미래 출판 동향을 예측하고, 새로운 연구 분야를 식별하며, 연구 영향을 예측할 수 있습니다 [50, 51, 54, 55]. AI 알고리즘은 대규모 서지 데이터 세트의 패턴과 관계를 분석함으로써 과학 연구의 미래 방향에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다[54-56].  AI 알고리즘은 계량서지학 연구자 간의 협업 네트워크를 분석할 수 있습니다. AI 기술은 공동 저자 패턴, 소속, 연구 협력을 분석하여 영향력 있는 연구자, 연구 그룹 및 기관을 식별할 수 있습니다. 이 분석은 연구자들이 협업의 역학을 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 보다 일반적인 링크 외에도 학제간 연구를 촉진할 것으로 기대됩니다.  AI 기술은 계량서지학의 연구 평가를 향상시킬 수 있습니다. AI 알고리즘은 소셜 미디어 언급, 다운로드, 미디어 보도 등 전통적인 인용 횟수를 넘어 다양한 요소를 고려함으로써 연구 영향을 평가하기 위한 보다 포괄적인 지표를 제공할 수 있습니다. 이 종합적인 평가는 연구원, 기관 및 자금 지원 기관이 정보에 입각한 결정을 내리고 자원을 효과적으로 할당하는 데 도움이 됩니다.  또한 개선되거나 특별히 작성된 AI 알고리즘은 과학적 부정 행위 사례를 탐지하고 표절 및 데이터 조작을 입증하는 데 도움을 줄 수 있습니다.  간단히 말해서, 표 3의 결과는 AI가 계량서지학을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있음을 보여줍니다. 출판물 분석, 인용 분석, 저자 명확성, 예측 모델, 협업 분석, 연구 평가를 개선함으로써 AI 알고리즘은 연구자가 보다 포괄적이고 정확한 참고문헌 분석을 수행할 수 있도록 지원합니다. 이러한 발전은 과학계의 학술 커뮤니케이션, 연구 영향 및 협업 역학에 대한 더 깊은 이해에 기여합니다.  이 문서는 CC BY 4.0 DEED 라이선스에 따라   있습니다. arxiv에서 볼 수

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