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 抽象的 ：本研究旨在分析人工智能 (AI) 与科学计量学、网络计量学和文献计量学的协同作用，以释放和强调人工智能算法在这些领域的应用潜力和优势。 目的 通过进行系统的文献综述，我们的目标是探索人工智能在彻底改变用于衡量和分析学术交流、确定新兴研究趋势和评估科学出版物影响的方法方面的潜力。为了实现这一目标，我们在 ProQuest、IEEE Explore、EBSCO、Web of Science 和 Scopus 等知名数据库中实施了全面的搜索策略。我们的搜索涵盖了从 2000 年 1 月 1 日到 2022 年 9 月发表的文章，最终对 61 篇相关文章进行了全面审查。 设计/方法/方法： ：  在科学计量学方面，人工智能的应用具有各种明显的优势，例如在更客观、更可靠的框架内对出版物、引文、研究影响预测、协作、研究趋势分析和知识图谱进行分析。（  在网络计量学方面，人工智能算法能够增强网络爬虫和数据收集、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。  此外，数据收集的自动化、引文分析、作者消歧、共同作者网络分析、研究影响评估、文本挖掘和推荐系统被视为人工智能在文献计量学领域的整合潜力。 发现 （i） ii） （iii） 本研究涵盖了人工智能增强的科学计量学、网络计量学和文献计量学的特别新优势和潜力，以强调通过人工智能进行这种整合的协同作用的重要前景 原创性/价值： 介绍 人工智能 (AI) 已经彻底改变了各个领域，尤其是科学计量学、网络计量学和文献计量学 [1, 2]。科学计量学是一个涉及科学文献定量分析的领域，用于衡量科学研究的各个方面，例如生产力、影响力和合作模式 [3]。它使用书目数据和引文分析来了解科学知识生产和传播的动态 [4]。 另一方面，网络计量学则侧重于定量分析基于网络的信息，特别是网站和超链接，以评估个人、组织或研究机构在网络上的影响力和知名度 [5]。它采用网络爬虫和链接分析技术来研究基于网络的结构和交互 [6]。 文献计量学是一门应用数学和统计方法来分析学术文献的出版、引用和合作模式的学科 [7]。它基于引文分析和其他书目数据来衡量学术出版物、作者和机构的影响力 [8]。 这三个领域紧密相关，因为它们都涉及信息的定量分析，旨在深入了解科学知识的产生、传播和影响。它们拥有共同的方法和技术，例如数据挖掘、网络分析和统计建模。 下面，我们根据以前的应用展示了前景。此外，我们得出结论，我们还为信息计量学领域的进一步研究和未来创新提供了基础，最终使基于证据的决策分析更加准确、高效和富有洞察力。 研究人员在处理大量学术出版物时面临挑战，因为他们很难提取知识、改进数据分析并做出明智的决策。人工智能增强算法和技术在自动识别、分类和分析科学文献方面发挥了至关重要的作用 [9]。此外，人工智能算法的应用开辟了新的可能性，实现了高效的数据处理、模式识别和知识提取 [10, 11]。因此，通过利用人工智能的力量，研究人员现在可以深入研究大规模出版物指标，确定研究趋势，并追踪科学成果的影响 [10, 12, 13]。 首先，通过利用自然语言处理 (NLP) 算法、机器学习技术和深度学习方法，人工智能可以从科学计量学的角度从科学论文中提取关键信息，以全面了解特定领域的研究趋势、合作和影响 [14]。 其次，在网络计量学方面，人工智能算法可以通过网络抓取从各种在线来源收集数据，包括网页、博客、论坛和社交媒体帖子。机器学习、数据挖掘算法和深度学习 (DL) 技术可以提取数据和模式，帮助研究人员理解和预测在线用户的行为和数字影响 [15, 16]。  “最后”，通过人工智能算法，文献计量学家可以分析大型书目和引文数据库，例如 Web of Science 或 Scopus，以揭示科学成果之间的模式、趋势和关系 [17]。 这些算法和方法有助于政策制定者和学者评估研究人员、机构或科学领域的影响力，促进基于证据的决策、政策制定、创新规划和预测面向未来的发展 [18]。 尽管人工智能在提高科学计量、网络计量和文献计量分析的效率和准确性方面表现出了巨大的潜力，但人们仍然缺乏对这一快速发展领域的尖端技术和进步的全面了解。随着研究人员努力利用人工智能的力量来更深入地了解学术交流模式、引文网络和研究的影响，进行系统性审查以整合和综合最新的发展和方法至关重要。 因此，当前的问题是缺乏对科学计量学、网络计量学和文献计量学中当前最先进的人工智能增强技术的全面概述和分析。这一知识差距阻碍了研究人员和从业者充分利用人工智能在这些领域提供的潜在优势和进步。通过进行系统评价，我们旨在弥补这一差距，并全面了解最先进的人工智能技术、它们的应用及其对信息计量学领域的影响。 在我们的研究中，我们重点关注这三个特定领域（科学计量学、网络计量学和文献计量学），因为它们代表了人工智能 (AI) 应用产生重大影响的关键领域。机器学习和自然语言处理等人工智能技术极大地增强了对大规模书目和网络数据的分析，从而能够更准确、更有效地衡量科学影响力、知识传播和网络可见性。 通过本系统综述，我们希望揭示人工智能在改变我们衡量和分析学术交流方式、发现新兴研究趋势以及评估科学出版物影响力方面的潜力。我们希望借此激发信息计量学领域的进一步研究和创新，最终实现更准确、更高效、更有洞察力的分析，从而推动科学进步和基于证据的明智决策。 该论文可 。 在 arxiv 上根据 CC BY 4.0 DEED 许可获取

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释放人工智能的力量。前沿技术的系统评价：摘要与介绍

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