"계량학에서 AI는 자동화된 데이터 수집을 포함하여 여러 가지 구체적인 이점을 제공할 수 있습니다..."

링크 표

초록 및 소개

재료 및 방법

결과

RQ 1: AI와 과학계량학

RQ 2: AI와 웹메트릭스

RQ 3: AI와 계량서지학

논의

RQ 4: AI를 통한 과학계량학, 웹 측정학, 계량서지학의 미래

RQ 5: AI를 이용한 과학계측학, 웹계량학, 계량서지학의 윤리적 고려사항

결론, 제한 사항 및 참고 자료

RQ 3: AI와 계량서지학

계량서지학에서 AI는 [28-30, 47- 53].

이 6개 연구는 계량서지학에서 AI 기능을 활용하는 데 따른 잠재적인 이점과 전략을 보여줍니다. 주요 결과 포인트 중 AI가 계량서지학 분석(표 3)에서 품질, 접근성 및 데이터 수집 프로세스를 어떻게 개선할 수 있는지 강조합니다.

AI 알고리즘은 온라인 데이터베이스, 학술 도서관, 디지털 저장소 등 다양한 소스에서 서지 데이터를 자동으로 수집할 수 있는 것으로 나타났습니다[21, 49]. 이를 통해 데이터 수집에 관련된 연구자의 시간과 노력을 절약하여 계량서지학적 분석의 다른 측면에 집중할 수 있습니다.

생각을 자극하는 AI는 인용 네트워크를 분석하여 영향력 있는 논문, 저자 및 저널을 식별할 수 있습니다[28, 31]. 이미 "AI 및 과학계량학" 섹션에서 언급한 바와 같습니다. AI 알고리즘은 인용 패턴과 관계를 조사함으로써 연구자가 연구 결과의 영향과 가시성을 이해하고 주요 연구 동향과 협력을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

흥미롭게도 AI 기술을 사용하면 계량서지학에서 흔히 발생하는 문제인 유사한 이름을 가진 저자를 구분할 수 있습니다[47, 53]. AI 알고리즘은 참고문헌 분석의 정확성을 보장하기 위해 저자 소속, 출판 이력, 공동 저자 네트워크를 분석함으로써 유사한 이름을 가진 저자를 효과적으로 식별하고 서로 구별할 수 있습니다.

“AI 및 과학계량학” 섹션에서 이미 언급한 것처럼 AI를 통해 공동 저자 네트워크를 분석하여 공동 작업 및 연구 네트워크를 식별할 수 있습니다[28, 30]. AI 알고리즘은 공동 저자 패턴과 관계를 조사함으로써 연구자들이 협업의 역동성과 구조를 이해하고 영향력 있는 연구자와 연구팀을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 자금 조달 시 유리할 수도 있습니다.

AI는 쉽게 인용 횟수, h-index와 같은 참고문헌 지표를 분석하여 개별 연구자, 연구 그룹 및 기관의 영향력과 가시성을 평가할 수 있습니다[21, 48, 52]. 이를 통해 AI 알고리즘은 연구 생산성, 인용 패턴, 시간 경과에 따른 연구 영향에 대한 통찰력을 제공하여 연구자와 기관이 연구 명성이나 성과를 평가하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

마지막으로, 자연어 처리를 포함한 AI 기술을 활용하여 연구 출판물의 텍스트 내용을 분석할 수 있습니다[50, 51]. 이렇게 하면 문헌에서 키워드, 주제, 정서 등을 추출할 수 있으며, 표절 통제에 대해서도 언급[54, 55]함으로써 연구 결과에 대한 종합적인 분석과 이해가 용이해진다[56].