“人工智能可以确保发表高质量的研究，减少偏见，并提供更快的反馈”

链接表

摘要和引言

材料和方法

结果

RQ 1：人工智能和科学计量学

RQ 2：人工智能和网络计量学

RQ 3：人工智能和文献计量学

讨论

RQ 4：人工智能在科学计量学、网络计量学和文献计量学中的未来

RQ 5：人工智能在科学计量学、网络计量学和文献计量学中的伦理考量

结论、局限性和参考文献

讨论

希望上述内容相当完整，至少是广泛的文献调查能够对信息科学中人工智能的现状进行批判性评估。

首先，表 1 中的发现对科学计量学具有重要意义。它们强调了在科学计量学分析中利用人工智能 (AI) 能力的潜在好处和策略。上述研究清楚地表明，人工智能可以提高科学计量学中数据收集和分析的准确性和效率 [21, 22, 32, 33]。通过自动执行各种任务，人工智能算法可以减少人为错误和偏见，确保更可靠、更一致的结果。这种增强的准确性和效率节省了时间和资源，使研究人员能够专注于高级分析和解释。

上述研究中展示的基于人工智能的引文分析方法、作者消歧技术和预测模型为研究人员提供了改进科学计量学数据收集和分析的强大工具 [22, 24, 31, 34]。人工智能算法可以有效地识别引文模式，分析科学出版物的影响并预测研究趋势。这些功能使研究人员能够更深入地了解科学领域并做出明智的决策。

传统的引用计数在衡量研究影响力方面存在局限性。然而，研究表明，基于人工智能的指标可以提供更全面、更准确的研究影响力衡量标准 [25, 29]。通过考虑引用以外的各种因素，例如社交媒体提及、下载和合作，人工智能算法可以更全面地了解科学出版物的影响力。

研究中展示的人工智能技术可以分析科学文献，以确定新兴的研究领域和科学合作模式 [28, 30]。这使研究人员能够及时了解最新趋势，发现新的知识领域，并促进与相关利益相关者的合作。

其中一项研究强调，基于人工智能的同行评审系统可以提高同行评审过程的效率和客观性 [27, 57]。通过自动化部分评审过程，人工智能可以确保发表高质量的研究，减少偏见，并更快地向作者提供反馈。这提高了科学计量学分析的整体质量，并加速了科学知识的传播。

另一项研究表明，人工智能可以帮助发现科学不端行为，例如剽窃和数据造假 [55]。通过分析大量数据并将其与既定标准进行比较，人工智能算法可以识别潜在的不端行为，确保科学计量学分析的完整性 [17, 54, 55]。

总之，表 1 中的研究结果表明，人工智能有可能彻底改变科学计量学的技术和方法。人工智能能力提高了数据收集、分析和研究影响评估的准确性、效率和可靠性。它们能够识别新兴的研究领域、合作网络和科学不端行为的例子。最终，这些发现有助于推动科学计量学研究的发展，提高科学领域的质量、可及性和整体理解。

表 2 列出了一些研究，这些研究展示了在网络计量学中利用人工智能 (AI) 功能的潜在优势和策略 [9, 36-44, 46, 58-66]。本表中的发现对网络计量学具有重要意义，因为它们强调了人工智能如何增强该领域的各个方面。

事实上，表 2 中提到的研究展示了人工智能如何改善网络计量学中的数据收集和分析。特别是，人工智能算法可以自动收集网络数据，例如网络链接、页面内容和用户行为。这种自动化不仅节省了时间和精力，而且还确保收集更大、更多样化的数据集，从而实现更全面的网络计量分析。

研究中采用了机器学习和网络分析等人工智能技术来改进网络计量学中的网络链接分析 [9, 43]。这些技术使研究人员能够识别有影响力的网站、网页和在线社区 [42, 59]。人工智能算法可以分析网络链接的结构和动态，从而深入了解网络资源的连通性和影响力 [39, 42, 58, 59]。

人工智能算法可以分析网络内容以提取相关信息并识别网络计量趋势 [41, 62, 64, 65]。自然语言处理 (NLP) 技术可用于自动从网页中提取关键字、主题和情感 [40, 41, 62-65]。这种自动化分析提高了网络计量研究的效率和准确性，使研究人员能够深入了解基于网络的信息传播和趋势 [40, 41]。

基于人工智能的指标和算法可以在网络计量学中提供高级网络影响力评估 [46, 60]。除了传统的链接计数之外，人工智能算法还可以考虑用户行为、社交媒体提及和内容参与度等因素来衡量网络资源的影响力 [37, 46, 60]。这种全面的评估有助于研究人员和组织了解网络内容的覆盖面和影响力 [37, 46]。

Web 使用挖掘是指对 Web 上用户行为的分析。可以使用机器学习和数据挖掘等 AI 技术来分析网站上的用户交互、导航路径和偏好。这种分析有助于研究人员了解用户行为模式、改进网页设计并增强用户体验。

人工智能算法可以提高网络计量学中网络爬取和数据提取的效率和效果。这些算法可以自动浏览网页、提取相关数据并过滤掉不相关或重复的信息。这种自动化简化了数据收集过程，使研究人员能够分析大量网络数据。

简而言之，值得一提的是，表 2 中的研究结果表明，人工智能有潜力显著增强网络计量学。通过改进数据收集、网络链接分析、内容分析、影响评估、网络使用挖掘和数据提取，人工智能算法使研究人员能够进行更全面、更准确的网络计量分析。这些进步有助于更深入地了解基于网络的信息传播、用户行为和网络资源的影响。

第三，表 3 列出了一些研究，这些研究证明了在文献计量学中利用人工智能 (AI) 能力的潜在好处和策略 [21、22、24、28、30-34、47-51、53-56、67-72]。本表中的发现对文献计量学具有重要意义，因为它们强调了人工智能如何增强该领域的各个方面。

人工智能算法可以改善文献计量学中的出版物分析 [21、22、32、33、67]。通过自动从科学出版物中提取元数据（例如作者姓名、所属机构、引文和关键词），人工智能技术可以简化数据收集过程并提高准确性 [21、22、32、33、49、67]。这种自动化使研究人员能够分析大量出版物，从而促进全面的文献计量分析 [21、22、32、33、67]。

人工智能技术可以增强文献计量学中的引文分析。人工智能算法可以自动识别和分析引文模式，例如同引和书目耦合 [22、24、28、31、34、68]。这些算法还可以识别引文网络和聚类，从而深入了解科学出版物之间的关系 [22、24、28、31、34、68]。这种分析有助于研究人员了解学术工作的影响力 [24、31、34]。

人工智能算法可以帮助消除作者歧义，这是文献计量学中的一项关键任务 [28, 30, 70- 72]。通过分析作者姓名、所属机构和出版历史等各种因素，人工智能技术可以准确识别和消除具有相似名称的作者歧义 [30, 72]。这种消除歧义确保了学术作品的准确归属，并提高了文献计量分析的可靠性 [28, 30, 71, 72]。

机器学习和数据挖掘等人工智能技术可用于开发文献计量学的预测模型 [50, 51, 55, 56]。这些模型可以预测未来的出版趋势，确定新兴的研究领域，并预测研究的影响 [50, 51, 54, 55]。通过分析大型书目数据集中的模式和关系，人工智能算法可以为科学研究的未来方向提供有价值的见解 [54-56]。

人工智能算法可以分析文献计量学中研究人员之间的合作网络。通过分析合著模式、隶属关系和研究合作，人工智能技术可以识别有影响力的研究人员、研究团体和机构。这种分析不仅可以帮助研究人员了解合作动态，而且除了更常见的联系之外，还有望促进跨学科研究。

人工智能技术可以增强文献计量学中的研究评估。通过考虑传统引用计数以外的各种因素，例如社交媒体提及、下载和媒体报道，人工智能算法可以提供更全面的指标来评估研究影响。这种综合评估有助于研究人员、机构和资助机构做出明智的决策并有效分配资源。

此外，改进或专门编写的人工智能算法可以帮助发现科学不端行为，并证明抄袭和数据伪造。

简而言之，表 3 中的发现表明，人工智能有潜力显著增强文献计量学。通过改进出版物分析、引文分析、作者消歧、预测模型、合作分析和研究评估，人工智能算法使研究人员能够进行更全面、更准确的文献计量分析。这些进步有助于更深入地了解科学界的学术交流、研究影响和合作动态。