RQ 4: Futuro da Cientometria, Webometria e Bibliometria com IA

Tabela de links

Resumo e introdução

Materiais e métodos

Resultados

RQ 1: IA e cienciometria

RQ 2: IA e webometria

RQ 3: IA e bibliometria

Discussão

RQ 4: Futuro da Cienciometria, Webometria e Bibliometria com IA

RQ 5: Considerações Éticas de Cientometria, Webometria e Bibliometria com IA

Conclusão, Limitações e Referências

RQ 4: Futuro da Cientometria, Webometria e Bibliometria com IA

Do exposto, pode-se imaginar, se não lacunas na investigação, pelo menos direções para novos progressos. A inteligência artificial (IA) tem potencial para beneficiar significativamente todos os três campos – cienciometria, webometria e bibliometria. No entanto, o grau de desempenho da IA e as suas implicações futuras podem variar em cada domínio.

Foi demonstrado aqui acima que a IA pode melhorar enormemente a cienciometria, melhorando a recolha e análise de dados, a extracção de textos e a recuperação de informações, a identificação de tendências de investigação emergentes, as técnicas de visualização, a avaliação da investigação e a colaboração e networking. O uso de algoritmos de IA pode automatizar processos, aumentar a eficiência e fornecer insights mais profundos sobre a literatura científica [21-31]. O futuro da cienciometria com IA provavelmente envolverá algoritmos de IA mais avançados, melhor integração de várias fontes de dados e maior automação, levando a análises mais precisas e abrangentes.

A IA pode desempenhar um papel significativo na webometria, melhorando a coleta e análise de dados, análise de links da web, análise de conteúdo da web, avaliação de impacto da web, mineração de uso da web e rastreamento eficiente da web e extração de dados [9, 10, 21, 36-41, 43 -45]. As técnicas de IA podem ajudar a extrair informações valiosas da web, analisar o comportamento do usuário e avaliar o impacto dos recursos da web [9, 36-45]. O futuro da webometria com IA pode envolver avanços nos algoritmos de IA para análise de dados da web, melhor compreensão do comportamento do usuário e técnicas aprimoradas para avaliação de impacto na web.

A IA pode aprimorar a bibliometria, melhorando a análise de publicações, análise de citações, desambiguação de autores, modelos preditivos, análise de colaboração e avaliação de pesquisas. Os algoritmos de IA podem automatizar processos, fornecer análises precisas de citações e desenvolver modelos preditivos para tendências futuras de pesquisa [28-30, 47-53]. O futuro da bibliometria com IA pode envolver técnicas mais avançadas para desambiguação de autores, modelos de previsão aprimorados, integração de métricas alternativas e melhor avaliação do impacto da pesquisa além das contagens de citações tradicionais.

Em termos de qual campo a IA pode ter o melhor desempenho, é difícil determinar um vencedor claro. A IA tem potencial para beneficiar significativamente todos os três campos e pode ter um desempenho excepcionalmente bom em cada um deles, dependendo das aplicações e técnicas específicas utilizadas. A eficácia da IA em cada domínio dependerá também da disponibilidade e qualidade dos dados, da complexidade da análise necessária e das questões de investigação específicas abordadas.

O futuro destas três áreas com IA é promissor. À medida que as tecnologias de IA continuam a avançar, podemos esperar algoritmos mais sofisticados, melhor integração de várias fontes de dados e maior automação e eficiência em cienciometria, webometria e bibliometria. A utilização da IA conduzirá provavelmente a análises mais precisas e abrangentes, a uma melhor compreensão das tendências e do impacto da investigação e a melhores processos de tomada de decisão no meio académico, nas instituições de investigação e nas agências de financiamento.