Вопрос 4: Будущее наукометрики, вебометрики и библиометрики с ИИ

Таблица ссылок

Аннотация и введение

Материалы и методы

Полученные результаты

Вопрос 1: ИИ и наукометрия

Вопрос 2: ИИ и вебометрика

Вопрос 3: ИИ и библиометрия

Обсуждение

Вопрос 4: Будущее наукометрики, вебометрики и библиометрики с ИИ

Вопрос 5: Этические аспекты наукометрии, вебометрики и библиометрии с использованием ИИ

Заключение, ограничения и ссылки

Вопрос 4: Будущее наукометрики, вебометрики и библиометрики с искусственным интеллектом

Из вышесказанного можно представить если не пробелы в исследованиях, то, по крайней мере, направления дальнейшего прогресса. Искусственный интеллект (ИИ) потенциально может принести значительную пользу всем трем областям — наукометрии, вебометрике и библиометрике. Однако степень эффективности ИИ и его будущие последствия могут различаться в каждой области.

Выше было показано, что ИИ может значительно улучшить наукометрию за счет улучшения сбора и анализа данных, интеллектуального анализа текста и поиска информации, выявления новых тенденций в исследованиях, методов визуализации, оценки исследований, а также сотрудничества и создания сетей. Использование алгоритмов ИИ может автоматизировать процессы, повысить эффективность и обеспечить более глубокое понимание научной литературы [21-31]. Будущее наукометрии с ИИ, вероятно, будет связано с более совершенными алгоритмами ИИ, улучшенной интеграцией различных источников данных и усилением автоматизации, что приведет к более точному и всестороннему анализу.

ИИ может играть значительную роль в вебометрике, улучшая сбор и анализ данных, анализ веб-ссылок, анализ веб-контента, оценку веб-влияния, анализ использования веб-страниц, а также эффективное сканирование веб-страниц и извлечение данных [9, 10, 21, 36-41, 43]. -45]. Методы искусственного интеллекта могут помочь извлекать ценную информацию из сети, анализировать поведение пользователей и оценивать влияние веб-ресурсов [9, 36-45]. Будущее вебометрики с ИИ может включать в себя усовершенствование алгоритмов ИИ для анализа веб-данных, лучшее понимание поведения пользователей и усовершенствованные методы оценки воздействия сети.

ИИ может улучшить библиометрию за счет улучшения анализа публикаций, анализа цитирования, устранения неоднозначности авторов, прогнозных моделей, анализа сотрудничества и оценки исследований. Алгоритмы искусственного интеллекта могут автоматизировать процессы, обеспечивать точный анализ цитирования и разрабатывать модели прогнозирования будущих тенденций исследований [28-30, 47-53]. Будущее библиометрии с ИИ может включать в себя более совершенные методы устранения неоднозначности авторов, улучшенные модели прогнозирования, интеграцию альтернативных показателей и лучшую оценку воздействия исследований, помимо традиционного подсчета цитирования.

С точки зрения того, в какой области ИИ может работать лучше всего, трудно определить явного победителя. ИИ потенциально может принести значительную пользу всем трем областям и может работать исключительно хорошо в каждой, в зависимости от конкретных приложений и используемых методов. Эффективность ИИ в каждой области также будет зависеть от доступности и качества данных, сложности необходимого анализа и конкретных решаемых исследовательских вопросов.

Будущее этих трех областей с ИИ многообещающее. По мере развития технологий искусственного интеллекта мы можем ожидать более сложных алгоритмов, улучшенной интеграции различных источников данных, а также повышения автоматизации и эффективности наукометрии, вебометрики и библиометрии. Использование ИИ, вероятно, приведет к более точному и всестороннему анализу, лучшему пониманию тенденций и последствий исследований, а также к улучшению процессов принятия решений в научных кругах, исследовательских институтах и финансирующих агентствах.