AI의 힘을 발휘하세요. 최첨단 기술의 체계적 검토: 개요 및 소개

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

추상적인

목적 : 본 연구의 목표는 인공 지능(AI)과 과학계량학, 웹 측정학, 계량서지학의 시너지 효과를 분석하여 해당 분야에서 AI 알고리즘의 적용 가능성과 이점을 밝히고 강조하는 것입니다.

설계/방법론/접근 방식: 체계적인 문헌 검토를 수행함으로써 우리의 목표는 학술 커뮤니케이션을 측정 및 분석하고, 새로운 연구 동향을 식별하고, 과학 출판물의 영향을 평가하는 데 사용되는 방법을 혁신하는 AI의 잠재력을 탐구하는 것입니다. 이를 달성하기 위해 우리는 ProQuest, IEEE Explore, EBSCO, Web of Science 및 Scopus와 같은 평판이 좋은 데이터베이스 전반에 걸쳐 포괄적인 검색 전략을 구현했습니다. 우리는 2000년 1월 1일부터 2022년 9월까지 출판된 기사를 검색하여 61개의 관련 기사를 철저히 검토했습니다.

결과 : (i) 과학계량학과 관련하여 AI를 적용하면 보다 객관적이고 신뢰할 수 있는 프레임워크에서 출판물 분석, 인용, 연구 영향 예측, 협업, 연구 동향 분석, 지식 매핑 등 다양한 뚜렷한 이점을 얻을 수 있습니다. (ii) 웹 측정 측면에서 AI 알고리즘은 웹 크롤링 및 데이터 수집, 웹 링크 분석, 웹 콘텐츠 분석, 소셜 미디어 분석, 웹 영향 분석 및 추천 시스템을 향상시킬 수 있습니다. (iii) 또한 데이터 수집 자동화, 인용 분석, 저자 명확화, 공동 저자 네트워크 분석, 연구 영향 평가, 텍스트 마이닝 및 추천 시스템은 참고문헌학 분야에서 AI 통합의 잠재력으로 간주됩니다.

독창성/가치: 이 연구는 AI를 통한 통합의 시너지 효과에 대한 중요한 전망을 강조하기 위해 AI로 강화된 과학계측학, 웹계량학 및 계량서지학의 특히 새로운 이점과 잠재력을 다룹니다.

소개

인공지능(AI)은 다양한 분야, 특히 과학계량학, 웹계량학, 계량서지학에 혁명을 일으켰습니다[1, 2]. 과학계량학(Scientometrics)은 생산성, 영향력, 협업 패턴 등 과학 연구의 다양한 측면을 측정하기 위해 과학 문헌을 정량적으로 분석하는 분야입니다[3]. 이는 서지 데이터와 인용 분석을 사용하여 과학 지식 생산 및 보급의 역학을 이해합니다[4].

반면 Webometrics는 웹 기반 정보, 특히 웹 사이트 및 하이퍼링크의 정량적 분석에 중점을 두고 웹에서 개인, 조직 또는 연구 기관의 영향과 가시성을 평가합니다[5]. 웹 기반 구조와 상호 작용을 조사하기 위해 웹 크롤링 및 링크 분석 기술을 사용합니다[6].

계량서지학은 학술 문헌의 출판, 인용, 협력 패턴을 분석하기 위해 수학적, 통계적 방법을 적용하는 분야입니다[7]. 인용 분석 및 기타 서지 데이터를 기반으로 학술 출판물, 저자 및 기관의 영향력과 영향력을 측정합니다 [8].

이 세 가지 분야는 모두 정보의 정량적 분석을 포함하고 과학 지식의 생산, 보급 및 영향에 대한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 하기 때문에 서로 밀접하게 관련되어 있습니다. 그들은 데이터 마이닝, 네트워크 분석, 통계 모델링과 같은 일반적인 방법론과 기술을 공유합니다.

다음에서는 이전 애플리케이션을 기반으로 전망을 보여줍니다. 또한 우리는 정보측정학 분야의 추가 연구와 미래 혁신을 위한 기반을 제공하여 궁극적으로 증거 기반 의사 결정에서 보다 정확하고 효율적이며 통찰력 있는 분석을 제공한다고 결론을 내렸습니다.

연구자들은 방대한 양의 학술 출판물의 가용성을 다룰 때 지식 추출, 데이터 분석 개선, 정보에 입각한 결정을 내리는 것이 어려워지기 때문에 어려움에 직면합니다. AI로 강화된 알고리즘과 기술은 과학 문헌의 식별, 분류 및 분석을 자동화하는 데 중요한 역할을 해왔습니다[9]. 더욱이 AI 알고리즘의 적용은 효율적인 데이터 처리, 패턴 인식, 지식 추출을 가능하게 하는 새로운 가능성을 열어주었다[10, 11]. 따라서 연구자들은 AI의 힘을 활용하여 이제 대규모 출판 지표를 조사하고, 연구 동향을 파악하고, 과학 생산물의 영향력과 영향력을 추적할 수 있습니다[10, 12, 13].

첫째, AI는 자연어 처리(NLP) 알고리즘, 기계 학습 기술 및 딥 러닝 접근 방식을 활용하여 과학적인 관점에서 과학 논문에서 주요 정보를 추출하여 특정 영역 내에서 연구 동향, 협업 및 영향에 대한 포괄적인 이해를 얻을 수 있습니다. 14].

다음으로, 웹메트릭스 측면에서 AI 알고리즘은 웹 페이지, 블로그, 포럼, 소셜 미디어 게시물 등 웹 스크래핑을 통해 다양한 온라인 소스에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 기계 학습, 데이터 마이닝 알고리즘 및 딥 러닝(DL) 기술은 연구자가 온라인 사용자의 행동과 디지털 영향을 이해하고 예측하는 데 도움이 되는 데이터와 패턴을 추출할 수 있습니다[15, 16].

"마지막으로" AI 기반 알고리즘을 통해 계량서지학자는 Web of Science 또는 Scopus와 같은 대규모 서지 및 인용 데이터베이스를 분석하여 과학 생산물 간의 패턴, 추세 및 관계를 밝힐 수 있습니다[17].

이러한 알고리즘과 접근 방식은 정책 입안자와 학자들이 연구자, 기관 또는 과학 분야의 영향을 평가하고 증거 기반 결정, 정책 결정, 혁신 매핑 및 미래 지향적 개발 예측을 촉진하는 데 도움이 됩니다[18].

AI는 과학계량, 웹 측정, 서지 측정 분석의 효율성과 정확성을 향상시키는 데 큰 가능성을 보였지만, 빠르게 진화하는 이 분야의 최첨단 기술과 발전에 대한 포괄적인 이해는 여전히 부족합니다. 연구자들이 학술 커뮤니케이션 패턴, 인용 네트워크, 연구의 영향에 대한 더 깊은 통찰력을 얻기 위해 AI의 힘을 활용하려고 노력함에 따라 최신 개발 및 방법론을 통합하고 종합하는 체계적인 검토를 수행하는 것이 중요합니다.

따라서 당면한 문제는 과학계량학, 웹계량학, 계량서지학 분야의 현재 최첨단 AI 강화 기술에 대한 포괄적인 개요와 분석이 없다는 것입니다. 이러한 지식 격차로 인해 연구자와 실무자는 AI가 해당 영역에서 제공하는 잠재적인 이점과 발전을 완전히 활용하지 못하게 됩니다. 체계적인 검토를 수행함으로써 우리는 이러한 격차를 해소하고 최첨단 AI 기술, 적용 및 정보 측정 분야에 미치는 영향에 대한 포괄적인 이해를 제공하는 것을 목표로 합니다.

우리 연구에서는 이 세 가지 특정 분야(과학계측학, 웹계량학, 계량서지학)에 중점을 두었습니다. 이는 인공 지능(AI)의 적용이 중요한 영향을 미친 주요 영역을 나타내기 때문입니다. 머신러닝, 자연어 처리 등 AI 기술은 대규모 서지 및 웹 기반 데이터 분석을 크게 향상시켜 과학적 영향, 지식 확산, 웹 가시성에 대한 보다 정확하고 효율적인 측정을 가능하게 했습니다.

이 체계적인 검토를 통해 우리는 학술 커뮤니케이션을 측정 및 분석하고, 새로운 연구 동향을 식별하고, 과학 출판물의 영향을 평가하는 방식을 변화시키는 AI의 잠재력을 조명하려고 합니다. 이를 통해 우리는 정보측정학 분야에서 추가 연구와 혁신을 불러일으켜 궁극적으로 과학적 진보와 정보에 입각한 증거 기반 의사결정을 추진할 수 있는 보다 정확하고 효율적이며 통찰력 있는 분석으로 이어질 수 있기를 바랍니다.