作者：  （1）Hamid Reza Saeidnia，伊朗伊斯兰共和国德黑兰塔比亚特莫达雷斯大学信息科学与知识研究系；  （2）Elaheh Hosseini，伊朗伊斯兰共和国德黑兰阿尔扎赫拉大学心理学与教育科学学院信息科学与知识研究系 （3）Shadi Abdoli，加拿大蒙特利尔大学信息科学系 （4）马塞尔·奥斯洛斯（Marcel Ausloos），英国莱斯特大学商学院及罗马尼亚布加勒斯特经济研究大学教授。 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 1：人工智能和科学计量学 在科学计量学中，人工智能可以提供几个具体的好处，包括出版物分析、引文分析、研究影响预测、合作分析、研究趋势分析和知识图谱。这六个子领域（图 2）中的人工智能好处已在 [21-31] 中进行了讨论。  这 12 项研究展示了在科学计量学中利用人工智能能力的潜在优势和策略。表 1 进一步强调了人工智能如何改善科学计量分析的质量、可访问性和数据收集过程。 重点是，人工智能算法可以分析大量科学出版物并提取有价值的信息，例如作者和合著者的姓名、所属机构、关键词和引文 [21, 22]。因此，研究人员可以深入了解特定科学领域内的出版模式、研究网络和合作 [32, 33]。  此外，人工智能算法可以分析引文网络，以确定科学论文的影响力，以及不同研究成果之间的关系 [22, 24, 31]。研究人员可以使用这种方法来识别被引用次数高、影响力大的论文，甚至是“睡美人”论文 [34]，并了解科学知识传播的动态。 有趣的是，人工智能技术可以根据作者声誉、期刊质量和引用模式等各种因素来预测科学研究的影响 [27]。通过分析历史数据，人工智能模型可以洞悉研究的潜在影响，帮助研究人员和机构确定最佳行动方案。 人工智能可以分析合著者网络，以识别和了解研究合作[28, 30]。通过分析出版历史、作者关系和合著者模式，人工智能可以帮助研究人员识别潜在的合作者和研究网络，从而实现更好的合作和知识交流。 为了识别新兴的研究趋势和主题，人工智能可以分析大规模科学文献[23, 26, 35]。例如，通过利用自然语言处理技术，人工智能算法可以自动从科学出版物中提取关键词、主题和趋势，帮助研究人员确定新的研究方向，并及时了解其领域的最新进展。  “最后”，人工智能可以通过分析不同科学论文、关键词和概念之间的关系来绘制科学知识图谱 [25, 29]。除了促进文献综述、假设生成和研究规划之外，这种可视化还使研究人员能够直观地了解特定研究领域内知识的结构和演变。 该论文可 。 在 arxiv 上根据 CC BY 4.0 DEED 许可获取

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“人工智能算法可以分析大量科学出版物并提取有价值的信息”

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