通往AI时代的科研文献数据集:特征规律与发展方向
2023-08-25分类号:G353.1
【部门】中山大学信息管理学院 北京大学信息管理系
【摘要】[目的/意义]人工智能技术的更迭应用驱动着数据集在科学计量研究领域发挥着日渐重要的作用。从传统面向信息供应的数据资料集合到如今辅助知识发现和关系网络构建的知识资源,数据集各功能取得了快速发展,进而为拓展科学计量研究的深度和广度提供支持。[研究设计/方法]以Scientometrics期刊2016-2020年收录的论文为数据源,分析数据集的整体使用情况,探究数据集的使用热度与文献数量之间的关系,针对典型数据集进行特征分析,并探讨人工智能技术对于数据集工作的影响,展望数据集的未来建设方向。[结论/发现]数据集的被使用频次与其收录论文数量之间存在一定正相关关系,同一科学计量研究倾向于同时使用多种数据集,且基于科研文献数据集的科学计量研究与人工智能技术之间的关系日益紧密。[创新/价值]旨在通过分析科学计量相关论文所使用数据集的特征,总结归纳近年来数据集的建设发展规律,并为开展科学计量研究选用数据集提供参考。
【关键词】数据集 人工智能 科学计量 特征分析
【基金】广州市哲学社会科学发展“十四五”规划2023年度一般课题项目“人才是第一资源的广州实践和对策研究—高校科技人才与企业技术需求对接问题与对策研究”(2023GZYB04)的研究成果之一
【所属期刊栏目】图书情报知识
文献传递