“在网络计量学中，人工智能可以提供一些特定的好处，包括网络爬虫、数据收集……

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

RQ 2：人工智能和网络计量学

在网络计量学中，人工智能可以提供几种特定的好处，包括网络爬取和数据收集、网络链接分析、网络内容分析、社交媒体分析、网络影响分析和推荐系统，如图 3 所示，例如，它已通过[9, 10, 21, 36-45]等论文得到证明。

这 6 项考虑指出了潜在的好处，并提出了在网络计量学中利用人工智能能力的重点策略。结果突出了人工智能如何改善网络计量学分析的质量、可访问性和数据收集过程，如表 2 所示。

事实上，基于人工智能的算法可以自动从网站（包括机构网站、科研门户和在线存储库）抓取和收集数据 [39, 42]。这使研究人员能够收集大量基于网络的信息进行分析，包括出版数据、作者资料和引用模式。

为了了解出版物、网站和作者之间的关系，人工智能方法可以分析超链接结构和网络链接模式 [9, 43]。通过分析链接结构，人工智能算法可以识别有影响力的网站和作者，以及检测基于网络的科学生态系统中的社区、协作和研究网络 [17]。

自然语言处理和机器学习等人工智能技术可用于分析在线网页和科学出版物的内容 [40, 41]。这使研究人员能够从基于网络的文档中提取关键信息，例如关键字、主题和情感，从而促进对研究成果的全面分析和理解。

人工智能可以分析社交媒体平台（例如 Twitter），以了解与科学研究相关的在线讨论、趋势和互动 [36, 38, 44]。通过分析主题标签、提及和用户行为，人工智能算法可以识别在线科学界中有影响力的研究主题、关键意见领袖和潜在合作，正如之前的研究所证明的那样。

人工智能可以评估科学研究在网络上的影响力和可见性 [37, 46]。事实上，通过分析网络流量、页面浏览量和社交媒体指标，人工智能算法可以深入了解科学出版物、作者和研究机构的在线可见性、传播和参与度。

“最后”，人工智能推荐系统可以帮助研究人员发现相关的科学网站、在线资源和研究合作 [35, 45]。这些论文基于用户偏好、阅读行为和网络使用数据，表明可以使用人工智能算法生成个性化推荐，使研究人员更容易探索基于网络的科学领域并发现进一步研究的新机会。