Yazarlar:  (1) Hamid Reza Saeidnia, Bilgi Bilimi ve Bilgi Çalışmaları Bölümü, Tarbiat Modares Üniversitesi, Tahran, İran İslam Cumhuriyeti;  (2) Elaheh Hosseini, Bilgi Bilimi ve Bilgi Çalışmaları Bölümü, Psikoloji ve Eğitim Bilimleri Fakültesi, Alzahra Üniversitesi, Tahran, İran İslam Cumhuriyeti;  (3) Shadi Abdoli, Bilgi Bilimi Bölümü, Montreal Üniversitesi, Montreal, Kanada  (4) Marcel Ausloos, İşletme Fakültesi, Leicester Üniversitesi, Leicester, Birleşik Krallık ve Bükreş Ekonomik Araştırmalar Üniversitesi, Bükreş, Romanya.  Bağlantı Tablosu   Özet ve Giriş   Malzemeler ve yöntemler   Sonuçlar   RQ 1: Yapay zeka ve bilim ölçümü   RQ 2: Yapay zeka ve webometri   RQ 3: Yapay zeka ve bibliyometri   Tartışma   RQ 4: Yapay Zeka ile Scientometrics, Webometrics ve Bibliometrics'in Geleceği   RQ 5: Yapay Zeka ile Scientometrics, Webometrics ve Bibliometrics'in Etik Hususları   Sonuç, Sınırlamalar ve Referanslar  RQ 1: Yapay zeka ve bilim ölçümü  Bilim ölçümünde yapay zeka, Yayın Analizi, Atıf Analizi, Araştırma Etkisinin Tahmini, İşbirliği Analizi, Araştırma Trend Analizi ve Bilgi Haritalaması dahil olmak üzere çeşitli spesifik faydalar sağlayabilir. Bu altı alt alandaki yapay zeka faydaları (Şekil 2), örneğin [21-31]'de tartışılmıştır.   Bu 12 çalışma, scientometride yapay zeka yeteneklerini kullanmanın potansiyel faydalarını ve stratejilerini göstermektedir. Yapay zekanın scientometrik analizlerde kaliteyi, erişilebilirliği ve veri toplama süreçlerini nasıl iyileştirebileceği Tablo 1'de daha ayrıntılı olarak vurgulanmaktadır.  Ana nokta, yapay zeka algoritmalarının büyük hacimli bilimsel yayınları analiz edebilmesi ve yazar ve ortak yazar adları, bağlantıları, anahtar kelimeler ve alıntılar gibi değerli bilgileri çıkarabilmesidir [21, 22]. Sonuç olarak araştırmacılar, belirli bir bilimsel alandaki yayın kalıpları, araştırma ağları ve işbirlikleri hakkında fikir sahibi olabilirler [32, 33].   Dahası, yapay zeka algoritmaları, bilimsel makalelerin etkisini ve etkisinin yanı sıra farklı araştırma çalışmaları arasındaki ilişkileri belirlemek için alıntı ağlarını analiz edebilir [22, 24, 31]. Araştırmacılar bu yöntemi çok alıntı yapılan ve etkili makaleleri, hatta uyuyan güzelleri [34] belirlemek ve aynı zamanda bilimsel bilginin yayılmasının dinamiklerini anlamak için kullanabilirler.  İlginç bir şekilde, yazar itibarı, dergi kalitesi ve alıntı kalıpları gibi çeşitli faktörlere dayalı olarak bilimsel araştırmanın etkisini tahmin etmek için yapay zeka teknikleri kullanılabilir [27]. Geçmiş verileri analiz etmek, yapay zeka modellerinin araştırmanın potansiyel etkisine dair içgörüler sunmasına olanak tanıyarak araştırmacıların ve kurumların en iyi eylem planını belirlemesine olanak tanır.  Ortak yazarlık ağları, araştırma işbirliklerini tanımlamak ve anlamak için yapay zeka tarafından analiz edilebilir [28, 30]. Yayın geçmişini, yazar ilişkilerini ve ortak yazarlık kalıplarını analiz eden yapay zeka, araştırmacıların potansiyel işbirlikçileri ve araştırma ağlarını belirlemesine yardımcı olarak daha iyi işbirliği ve bilgi alışverişi sağlayabilir.  Yapay zeka, ortaya çıkan araştırma eğilimlerini ve konularını belirlemek için büyük ölçekli bilimsel literatürü analiz edebilir [23, 26, 35] Örneğin, doğal dil işleme tekniklerini kullanarak yapay zeka algoritmaları, bilimsel yayınlardan anahtar kelimeleri, konuları ve eğilimleri otomatik olarak çıkarabilir, Araştırmacıların yeni araştırma yönlerini belirlemelerine ve alanlarındaki en son gelişmelerden haberdar olmalarına yardımcı olmak.  "Son olarak" yapay zeka, farklı bilimsel makaleler, anahtar kelimeler ve kavramlar arasındaki ilişkileri analiz ederek bilimsel bilgi manzarasının haritasını çıkarabilir [25, 29]. Literatür incelemelerini, hipotez oluşturmayı ve araştırma planlamayı kolaylaştırmanın yanı sıra, bu görselleştirme araştırmacıların belirli bir araştırma alanı içindeki bilginin yapısını ve gelişimini görselleştirmesine ve anlamasına olanak tanır.  Bu makale   . arxiv'de CC BY 4.0 DEED lisansı altında mevcuttur

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

Decentralize AI Technology

decentralizeai

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

Çok uzun; Okumak

Make resilience your competitive advantage

"Yapay zeka algoritmaları büyük hacimli bilimsel yayınları analiz edebilir ve değerli bilgiler çıkarabilir"

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Kazanmak için Dokun: Telegram, Solana'dan Önce Sonraki 10 Milyar Kripto Kullanıcısına Katılabilir

Başarılı Buluta Geçiş İçin Tam Kılavuz: Stratejiler ve En İyi Uygulamalar

Dijital Göçebeler Dinleyin: Tayland'ın Yeni DTV Vizesi Hakkında Bilmeniz Gerekenler

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

Kazanmak için Dokun: Telegram, Solana'dan Önce Sonraki 10 Milyar Kripto Kullanıcısına Katılabilir

Başarılı Buluta Geçiş İçin Tam Kılavuz: Stratejiler ve En İyi Uygulamalar

Dijital Göçebeler Dinleyin: Tayland'ın Yeni DTV Vizesi Hakkında Bilmeniz Gerekenler

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps