"AI로 강화된 과학계량학의 최첨단 기술이 연구 분야에 어떻게 기여합니까?"

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 과학계량학, 웹계측학, 계량서지학의 윤리적 고려 사항

결론, 제한 사항 및 참고 자료

재료 및 방법

우리의 연구에는 과학계량학, Webometrics 및 Bibliometrics에서 AI 강화 사용과 관련된 다양한 측면과 여러 지표를 탐구하기 위해 기존 문헌을 철저히 검토하는 작업이 포함되었습니다. 이 원고를 준비하는 동안 우리는 PRISMA-ScR 체크리스트를 준수하고 체계적인 검토를 위해 권장되는 보고 지침을 따랐습니다[19]. 이 원고는 이전에 PROSPERO 또는 유사한 데이터베이스에 등록되지 않았다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. PROSPERO 등록은 일반적으로 체계적인 리뷰와 관련되어 있지만 이 특정 리뷰를 등록하지 않기로 의도적으로 결정했다는 점을 강조하고 싶습니다. 이 결정은 PROSPERO의 적격성 기준을 엄격하게 충족하지 않는 검토 범위와 프로젝트 제한 내에서의 실용성을 기반으로 합니다. 우리는 문헌 검색 및 선택 과정이 엄격한 방법론을 따르고 있으며 결과가 투명하게 보고되어 신뢰성에 대한 우려를 해소할 수 있다는 점을 독자들에게 확신시키고 싶습니다.

연구 질문

1. "AI로 강화된 과학계량학의 최첨단 기술이 연구 평가 및 영향 평가 분야에 어떻게 기여합니까?"

   
   

2. "AI로 강화된 웹 측정 방식은 어떤 발전을 이루었으며 웹 기반 정보와 온라인 사용자 행동에 대한 이해를 어떻게 향상시키는가?"

   
   

3. "AI로 강화된 계량서지학의 최첨단 기술은 어떤 방식으로 학술 출판물의 분석 및 측정과 그 영향에 혁명을 일으키나요?"

• 또한 다음 문의사항에 대한 답변을 구하고 있습니다.

4. "AI를 이용한 과학계량학, 웹계량학, 계량서지학의 미래는 어떻게 될까요?"

   
   

5. "사이언메트릭스, 웹메트릭스, 계량서지학에 AI를 활용할 때 고려해야 할 윤리적 고려사항은 무엇입니까?"

포함 및 제외 기준

연구 선택 과정에서 우리는 데이터베이스에서 관련 기사를 식별하기 위한 특정 기준을 구현했습니다. 우리는 독창적인 연구 연구에 집중하는 것이 목표인 체계적인 리뷰 기사를 제외하고 다양한 유형의 기사를 고려했으며 메타 분석에는 종종 우리와 다를 수 있는 고유한 포함 및 제외 기준이 있기 때문에 메타 분석을 고려했습니다. 선택된 기사는 학술 커뮤니케이션의 측정 및 분석을 변화시키고, 새로운 연구 동향을 식별하고, 과학 출판물의 영향을 평가하기 위해 AI의 사용에 초점을 맞춰야 했습니다. 따라서 AI와 관련성이 없는 학술 커뮤니케이션 분석 및 과학 출판물의 영향만을 다루는 기사는 검토에서 제외됩니다. 이러한 기준을 적용함으로써 우리는 선택한 연구가 과학계량학, 웹계량학, 계량서지학 분야의 AI 강화 기술 분석을 직접 다루도록 보장하여 연구에 대한 목표적이고 집중적인 분석을 제공할 수 있습니다.

데이터베이스 및 검색 방법

우리는 관련 연구를 식별하기 위해 ProQuest(LISTA & IBSS), EBSCO(LISTA), IEEE Explore, Web of Science 및 Scopus를 포함한 여러 데이터베이스에서 검색을 수행했습니다. 검색은 우리의 연구 목적과 관련된 최신 문헌을 포함하기 위해 2000년 1월 1일부터 2022년 9월 사이에 출판된 기사로 제한되었습니다. 포괄적인 검색 전략을 보장하기 위해 광범위한 검색어의 조합을 활용하고 중첩 검색을 수행했습니다[20]. 검색 전략에는 적용 범위를 최대화하기 위한 변형 및 동의어를 포함하여 연구 주제와 관련된 키워드를 사용하는 것이 포함되었습니다. 예를 들어, Scopus의 검색 문자열에는 "AI" OR "Artificial Intelligence" AND "Scientometrics" OR "Webometrics" OR "Bibliometrics" 또는 그 변형과 같은 용어가 포함되었습니다. 이러한 키워드를 통합하고 부울 연산자를 사용하여 이를 결합함으로써 우리의 목표는 의료 또는 스마트 건강 기술의 영향, 효과 및 평가에 초점을 맞춘 기사를 식별하는 것이었습니다. 구체적인 검색어와 문자열은 데이터베이스마다 조금씩 다를 수 있지만 유사한 구조를 따랐습니다.

연구 선택

연구 선택 과정은 우리의 포함 기준을 충족하는 기사를 식별하기 위한 두 단계로 구성되었습니다. 처음에는 두 명의 독립적인 검토자(HR.S. 및 EH)가 식별된 논문의 제목과 초록을 선별하여 연구 질문 및 포함 기준과의 관련성을 결정했습니다. 심사자들 간의 의견 차이는 토론과 합의를 통해 해결되었습니다. 불일치가 지속되면 세 번째 검토자(MA)가 중재자로 협의되었습니다. 세 번째 검토자는 문제의 논문을 주의 깊게 검토하고 의견을 제시하여 합의에 도달했습니다. 이러한 접근 방식을 통해 기사의 최종 선택은 단체 협약에 기반을 두었습니다.

연구의 질 평가

포함된 리뷰의 품질 평가는 CASP Systematic Review Checklist(부록 1)를 사용하여 두 명의 연구원(HR.S. 및 EH)에 의해 수행되었습니다. 우리는 토론을 통해 불일치를 해결하고 각 연구의 품질에 대한 합의에 도달했습니다.

선정된 기사를 분석하기 위한 코딩 프레임워크

선정된 논문을 체계적이고 일관되게 분석하기 위해 코딩 프레임워크를 개발하고 적용했습니다. 코딩 프레임워크는 분석 프로세스를 안내하는 몇 가지 주요 범주와 기준으로 구성되었습니다. 다음은 사용된 코딩 프레임워크의 개요입니다.

1. 카테고리 1: 연구 방법론

- 기준: 각 기사에 사용된 연구 방법론을 식별합니다(예: 실험, 설문 조사, 사례 연구 등).

2. 카테고리 2: AI 애플리케이션

- 기준: 각 기사에서 논의되거나 활용되는 인공지능의 구체적인 응용 분야(예: 기계 학습, 자연어 처리, 데이터 마이닝 등)를 결정합니다.

3. 카테고리 3: 측정항목 및 측정값

- 기준: 과학계량학, 웹계량학, 계량서지학에서 AI 애플리케이션의 영향이나 효율성을 평가하기 위해 기사에서 사용되거나 제안된 다양한 측정항목과 측정값을 포착합니다.

4. 카테고리 4: 윤리적 고려사항

- 기준: 선택한 기사에서 AI 애플리케이션과 관련하여 논의된 윤리적 고려 사항이나 의미를 식별합니다.

5. 카테고리 5: 미래의 시사점

- 기준: 과학계량학, 웹계량학, 계량서지학에서 AI의 사용과 관련된 향후 영향 및 잠재적 개발에 관한 논의 또는 예측을 검토합니다.

분석 중에 두 명의 독립적인 연구자가 이 프레임워크를 사용하여 각 기사를 코딩했습니다. 코딩에 있어 불일치나 불일치는 토론과 합의를 통해 해결되었습니다. 인터코더 신뢰도는 Cohen의 카파 계수를 계산하여 평가되었으며, 이는 0.85의 실질적인 일치 수준을 산출했습니다. 이 코딩 프레임워크를 사용함으로써 우리는 선택된 기사에 대한 포괄적인 분석을 제공하고 관련 측면 평가의 일관성을 보장하는 것을 목표로 했습니다. 코딩 프로세스를 통해 각 기사에서 논의된 연구 방법론, AI 응용 프로그램, 지표, 윤리적 고려 사항 및 향후 영향을 체계적으로 조사할 수 있었습니다.