RQ 4: Yapay Zeka ile Scientometrics, Webometrics ve Bibliometrics'in Geleceği

Bağlantı Tablosu

Özet ve Giriş

Malzemeler ve yöntemler

Sonuçlar

RQ 1: Yapay zeka ve bilim ölçümü

RQ 2: Yapay zeka ve webometri

RQ 3: Yapay zeka ve bibliyometri

Tartışma

RQ 4: Scientometrics, Webometrics ve Bibliyometrinin Yapay Zeka ile Geleceği

RQ 5: Yapay Zeka ile Scientometrics, Webometrics ve Bibliyometrinin Etik Hususları

Sonuç, Sınırlamalar ve Referanslar

RQ 4: Scientometrics, Webometrics ve Bibliyometrinin Yapay Zeka ile Geleceği

Yukarıdakilerden, araştırma boşlukları olmasa da en azından daha fazla ilerleme için yönler hayal edilebilir. Yapay zeka (AI), bilimometri, webometri ve bibliyometri olmak üzere üç alana da önemli ölçüde fayda sağlama potansiyeline sahiptir. Ancak yapay zekanın ne ölçüde performans gösterebileceği ve gelecekteki etkileri her alanda farklılık gösterebilir.

Yukarıda yapay zekanın veri toplama ve analizi, metin madenciliği ve bilgi erişimini, ortaya çıkan araştırma eğilimlerinin tanımlanmasını, görselleştirme tekniklerini, araştırma değerlendirmesini ve işbirliğini ve ağ oluşturmayı geliştirerek scientometriyi büyük ölçüde geliştirebileceği gösterilmiştir. Yapay zeka algoritmalarının kullanımı süreçleri otomatikleştirebilir, verimliliği artırabilir ve bilimsel literatüre ilişkin daha derin bilgiler sağlayabilir [21-31]. Yapay zeka ile scientometrinin geleceği muhtemelen daha gelişmiş yapay zeka algoritmalarını, çeşitli veri kaynaklarının gelişmiş entegrasyonunu ve artan otomasyonu içerecek ve bu da daha doğru ve kapsamlı analizlere yol açacaktır.

Yapay zeka, veri toplama ve analizi, web bağlantısı analizi, web içeriği analizi, web etki değerlendirmesi, web kullanım madenciliği ve verimli web taraması ve veri çıkarma işlemlerini geliştirerek webometride önemli bir rol oynayabilir [9, 10, 21, 36-41, 43 -45]. Yapay zeka teknikleri web'den değerli bilgilerin çıkarılmasına, kullanıcı davranışının analiz edilmesine ve web kaynaklarının etkisinin değerlendirilmesine yardımcı olabilir [9, 36-45]. Yapay zeka ile webometrinin geleceği, web veri analizi için yapay zeka algoritmalarındaki gelişmeleri, kullanıcı davranışının daha iyi anlaşılmasını ve web etki değerlendirmesi için geliştirilmiş teknikleri içerebilir.

Yapay zeka, yayın analizini, alıntı analizini, yazar belirsizliğini gidermeyi, tahmine dayalı modelleri, işbirliği analizini ve araştırma değerlendirmesini iyileştirerek bibliyometriyi geliştirebilir. Yapay zeka algoritmaları süreçleri otomatikleştirebilir, doğru alıntı analizi sağlayabilir ve gelecekteki araştırma eğilimleri için tahmine dayalı modeller geliştirebilir [28-30, 47-53]. Yapay zeka ile bibliyometrinin geleceği, yazar belirsizliğini ortadan kaldırmak için daha gelişmiş teknikleri, gelişmiş tahmin modellerini, alternatif ölçümlerin entegrasyonunu ve araştırma etkisinin geleneksel alıntı sayımlarının ötesinde daha iyi değerlendirilmesini içerebilir.

Yapay zekanın hangi alanda en fazla performans gösterebileceği konusunda net bir kazanan belirlemek zor. Yapay zeka, her üç alana da önemli ölçüde fayda sağlama potansiyeline sahiptir ve kullanılan spesifik uygulamalara ve tekniklere bağlı olarak her birinde olağanüstü derecede iyi performans gösterebilir. Yapay zekanın her alandaki etkinliği aynı zamanda verilerin kullanılabilirliğine ve kalitesine, gereken analizin karmaşıklığına ve ele alınan spesifik araştırma sorularına da bağlı olacaktır.

Bu üç alanın yapay zeka ile geleceği umut verici. Yapay zeka teknolojileri ilerlemeye devam ettikçe, daha karmaşık algoritmalar, çeşitli veri kaynaklarının gelişmiş entegrasyonu ve scientometri, webometri ve bibliyometride gelişmiş otomasyon ve verimlilik bekleyebiliriz. Yapay zekanın kullanılması muhtemelen daha doğru ve kapsamlı analizlere, araştırma eğilimlerinin ve etkisinin daha iyi anlaşılmasına ve akademi, araştırma kurumları ve finansman kuruluşlarında karar alma süreçlerinin iyileştirilmesine yol açacaktır.