AI की शक्ति को उन्मुक्त करना। अत्याधुनिक तकनीकों की एक व्यवस्थित समीक्षा: सार और परिचय

लिंक की तालिका

सार और परिचय

सामग्री और तरीके

परिणाम

RQ 1: एआई और साइंटोमेट्रिक्स

प्रश्न 2: एआई और वेबमेट्रिक्स

RQ 3: AI और ग्रंथसूचीमिति

बहस

RQ 4: AI के साथ साइंटोमेट्रिक्स, वेबमेट्रिक्स और बिब्लियोमेट्रिक्स का भविष्य

RQ 5: AI के साथ साइंटोमेट्रिक्स, वेबमेट्रिक्स और बिब्लियोमेट्रिक्स के नैतिक विचार

निष्कर्ष, सीमाएँ और संदर्भ

अमूर्त

उद्देश्य : अध्ययन का उद्देश्य साइंटोमेट्रिक्स, वेबमेट्रिक्स और बिब्लियोमेट्रिक्स के साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के तालमेल का विश्लेषण करना है, ताकि इन क्षेत्रों में एआई एल्गोरिदम के अनुप्रयोगों और लाभों की क्षमता को उजागर किया जा सके और उन पर जोर दिया जा सके।

डिजाइन/पद्धति/दृष्टिकोण: व्यवस्थित साहित्य समीक्षा करके, हमारा उद्देश्य विद्वानों के संचार को मापने और उसका विश्लेषण करने, उभरते शोध रुझानों की पहचान करने और वैज्ञानिक प्रकाशनों के प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए उपयोग की जाने वाली विधियों में क्रांतिकारी बदलाव लाने में एआई की क्षमता का पता लगाना है। इसे प्राप्त करने के लिए, हमने प्रोक्वेस्ट, आईईईई एक्सप्लोर, ईबीएससीओ, वेब ऑफ साइंस और स्कोपस जैसे प्रतिष्ठित डेटाबेस में एक व्यापक खोज रणनीति लागू की। हमारी खोज में 1 जनवरी, 2000 से सितंबर 2022 तक प्रकाशित लेख शामिल थे, जिसके परिणामस्वरूप 61 प्रासंगिक लेखों की गहन समीक्षा हुई।

निष्कर्ष : (i) साइंटोमेट्रिक्स के संबंध में, एआई के अनुप्रयोग से विभिन्न विशिष्ट लाभ प्राप्त होते हैं, जैसे प्रकाशनों, उद्धरणों, शोध प्रभाव भविष्यवाणी, सहयोग, शोध प्रवृत्ति विश्लेषण और ज्ञान मानचित्रण का अधिक उद्देश्यपूर्ण और विश्वसनीय ढांचे में विश्लेषण करना। (ii) वेबोमेट्रिक्स के संदर्भ में, एआई एल्गोरिदम वेब क्रॉलिंग और डेटा संग्रह, वेब लिंक विश्लेषण, वेब सामग्री विश्लेषण, सोशल मीडिया विश्लेषण, वेब प्रभाव विश्लेषण और अनुशंसा प्रणाली को बढ़ाने में सक्षम हैं। (iii) इसके अलावा, डेटा संग्रह का स्वचालन, उद्धरणों का विश्लेषण, लेखकों का अस्पष्टीकरण, सह-लेखक नेटवर्क का विश्लेषण, शोध प्रभाव का आकलन, टेक्स्ट माइनिंग और अनुशंसा प्रणाली को बिब्लियोमेट्रिक्स के क्षेत्र में एआई एकीकरण की क्षमता के रूप में माना जाता है।

मौलिकता/मूल्य: यह अध्ययन एआई-संवर्धित साइंटोमेट्रिक्स, वेबमेट्रिक्स और बिब्लियोमेट्रिक्स के विशेष रूप से नए लाभों और संभावनाओं को शामिल करता है ताकि एआई के माध्यम से इस एकीकरण के तालमेल की महत्वपूर्ण संभावनाओं को उजागर किया जा सके।

परिचय

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) ने विभिन्न क्षेत्रों में क्रांति ला दी है, विशेष रूप से साइंटोमेट्रिक्स, वेबमेट्रिक्स और बिब्लियोमेट्रिक्स [1, 2]। साइंटोमेट्रिक्स एक ऐसा क्षेत्र है जिसमें वैज्ञानिक अनुसंधान के विभिन्न पहलुओं, जैसे उत्पादकता, प्रभाव और सहयोग पैटर्न को मापने के लिए वैज्ञानिक साहित्य का मात्रात्मक विश्लेषण शामिल है [3]। यह वैज्ञानिक ज्ञान उत्पादन और प्रसार की गतिशीलता को समझने के लिए ग्रंथसूची डेटा और उद्धरण विश्लेषण का उपयोग करता है [4]।

दूसरी ओर, वेबमेट्रिक्स, वेब-आधारित जानकारी, विशेष रूप से वेबसाइटों और हाइपरलिंक्स के मात्रात्मक विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करता है, ताकि वेब पर व्यक्तियों, संगठनों या शोध संस्थानों के प्रभाव और दृश्यता का आकलन किया जा सके [5]। यह वेब-आधारित संरचनाओं और इंटरैक्शन की जांच करने के लिए वेब क्रॉलिंग और लिंक विश्लेषण तकनीकों को नियोजित करता है [6]।

बिब्लियोमेट्रिक्स एक ऐसा क्षेत्र है जो अकादमिक साहित्य में प्रकाशन, उद्धरण और सहयोग के पैटर्न का विश्लेषण करने के लिए गणितीय और सांख्यिकीय तरीकों को लागू करता है [7]। यह उद्धरण विश्लेषण और अन्य ग्रंथसूची डेटा के आधार पर विद्वानों के प्रकाशनों, लेखकों और संस्थानों के प्रभाव और प्रभाव को मापता है [8]।

ये तीनों क्षेत्र एक दूसरे से बहुत करीब से जुड़े हुए हैं क्योंकि इनमें सूचना का मात्रात्मक विश्लेषण शामिल है और इनका उद्देश्य वैज्ञानिक ज्ञान के उत्पादन, प्रसार और प्रभाव के बारे में जानकारी प्रदान करना है। वे डेटा माइनिंग, नेटवर्क विश्लेषण और सांख्यिकीय मॉडलिंग जैसी सामान्य पद्धतियों और तकनीकों को साझा करते हैं।

निम्नलिखित में, हम पिछले अनुप्रयोगों के आधार पर संभावनाओं को प्रदर्शित करते हैं। इसके अलावा, हम निष्कर्ष निकालते हैं कि हम सूचना-विज्ञान के क्षेत्र में आगे के शोध और संभावित नवाचार के लिए आधार प्रदान करते हैं, जो अंततः साक्ष्य-आधारित निर्णय लेने में अधिक सटीक, कुशल और व्यावहारिक विश्लेषण की ओर ले जाता है।

शोधकर्ताओं को बड़ी मात्रा में विद्वानों के प्रकाशनों की उपलब्धता से निपटने में चुनौती का सामना करना पड़ता है, क्योंकि ज्ञान निकालना, डेटा विश्लेषण में सुधार करना और अच्छी तरह से सूचित निर्णय लेना मुश्किल हो जाता है। एआई-संवर्धित एल्गोरिदम और तकनीकों ने वैज्ञानिक साहित्य की पहचान, वर्गीकरण और विश्लेषण को स्वचालित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है [9]। इसके अलावा, एआई एल्गोरिदम के अनुप्रयोग ने नई संभावनाओं को खोल दिया है, जिससे कुशल डेटा प्रोसेसिंग, पैटर्न पहचान और ज्ञान निष्कर्षण को सक्षम किया जा सकता है [10, 11]। इस प्रकार, एआई की शक्ति का उपयोग करके, शोधकर्ता अब बड़े पैमाने पर प्रकाशन मेट्रिक्स में तल्लीन हो सकते हैं, शोध रुझानों की पहचान कर सकते हैं और वैज्ञानिक प्रस्तुतियों के प्रभाव और प्रभाव को ट्रैक कर सकते हैं [10, 12, 13]।

सबसे पहले, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) एल्गोरिदम, मशीन लर्निंग तकनीक और गहन शिक्षण दृष्टिकोणों का लाभ उठाकर, एआई वैज्ञानिक दृष्टिकोण से वैज्ञानिक पत्रों से महत्वपूर्ण जानकारी निकाल सकता है ताकि विशिष्ट डोमेन के भीतर अनुसंधान के रुझान, सहयोग और प्रभाव की व्यापक समझ हासिल की जा सके [14]।

इसके बाद, वेबमेट्रिक्स के संदर्भ में, एआई एल्गोरिदम वेब स्क्रैपिंग के माध्यम से विभिन्न ऑनलाइन स्रोतों से डेटा एकत्र कर सकते हैं, जिसमें वेब पेज, ब्लॉग, फ़ोरम और सोशल मीडिया पोस्ट शामिल हैं। मशीन लर्निंग, डेटा माइनिंग एल्गोरिदम और डीप लर्निंग (डीएल) तकनीक शोधकर्ताओं को ऑनलाइन उपयोगकर्ताओं के व्यवहार और डिजिटल प्रभाव को समझने और भविष्यवाणी करने में मदद करने के लिए डेटा और पैटर्न निकाल सकती हैं [15, 16]।

“अंत में”, एआई-संचालित एल्गोरिदम के माध्यम से, ग्रंथसूचीविद् बड़े पैमाने पर ग्रंथसूची और उद्धरण डेटाबेस, जैसे कि वेब ऑफ साइंस या स्कोपस का विश्लेषण कर सकते हैं, ताकि वैज्ञानिक प्रस्तुतियों के बीच पैटर्न, रुझान और संबंधों को उजागर किया जा सके [17]।

ये एल्गोरिदम और दृष्टिकोण नीति निर्माताओं और शिक्षाविदों के लिए शोधकर्ताओं, संस्थानों या वैज्ञानिक क्षेत्रों के प्रभाव का आकलन करने, साक्ष्य-आधारित निर्णय लेने, नीति निर्माण, नवाचार मानचित्रण और भविष्य-उन्मुख विकास का पूर्वानुमान लगाने में सहायक होते हैं [18]।

जबकि एआई ने साइंटोमेट्रिक, वेबमेट्रिक और बिब्लियोमेट्रिक विश्लेषणों की दक्षता और सटीकता में सुधार करने में बहुत अच्छा वादा दिखाया है, इस तेजी से विकसित हो रहे क्षेत्र में अत्याधुनिक तकनीकों और प्रगति की व्यापक समझ की कमी बनी हुई है। जैसा कि शोधकर्ता विद्वानों के संचार पैटर्न, उद्धरण नेटवर्क और शोध के प्रभाव में गहरी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए एआई की शक्ति का उपयोग करने का प्रयास करते हैं, एक व्यवस्थित समीक्षा करना महत्वपूर्ण है जो नवीनतम विकास और पद्धतियों को समेकित और संश्लेषित करता है।

इसलिए, समस्या यह है कि साइंटोमेट्रिक्स, वेबमेट्रिक्स और बिब्लियोमेट्रिक्स में वर्तमान अत्याधुनिक एआई-संवर्धित तकनीकों के व्यापक अवलोकन और विश्लेषण का अभाव है। यह ज्ञान अंतर शोधकर्ताओं और चिकित्सकों को इन डोमेन में एआई द्वारा पेश किए जाने वाले संभावित लाभों और उन्नति का पूरी तरह से लाभ उठाने से रोकता है। एक व्यवस्थित समीक्षा आयोजित करके, हमारा लक्ष्य इस अंतर को दूर करना और अत्याधुनिक एआई तकनीकों, उनके अनुप्रयोगों और सूचना विज्ञान के क्षेत्र पर उनके प्रभाव की व्यापक समझ प्रदान करना है।

हमारे अध्ययन में, हम इन तीन विशिष्ट क्षेत्रों (साइंटोमेट्रिक्स, वेबमेट्रिक्स और बिब्लियोमेट्रिक्स) पर ध्यान केंद्रित करते हैं क्योंकि वे उन प्रमुख क्षेत्रों का प्रतिनिधित्व करते हैं जहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के अनुप्रयोग का महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ा है। मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसी AI तकनीकों ने बड़े पैमाने पर ग्रंथसूची और वेब-आधारित डेटा के विश्लेषण को बहुत बढ़ाया है, जिससे वैज्ञानिक प्रभाव, ज्ञान प्रसार और वेब दृश्यता का अधिक सटीक और कुशल माप संभव हो पाया है।

इस व्यवस्थित समीक्षा के माध्यम से, हम विद्वानों के संचार को मापने और विश्लेषण करने, उभरते शोध रुझानों की पहचान करने और वैज्ञानिक प्रकाशनों के प्रभाव का आकलन करने के तरीके को बदलने के लिए एआई की क्षमता पर प्रकाश डालना चाहते हैं। ऐसा करके, हम सूचना विज्ञान के क्षेत्र में आगे के शोध और नवाचार को प्रेरित करने की उम्मीद करते हैं, जो अंततः अधिक सटीक, कुशल और व्यावहारिक विश्लेषण की ओर ले जाएगा जो वैज्ञानिक प्रगति और सूचित साक्ष्य-आधारित निर्णय लेने को प्रेरित कर सकता है।