A produção científica sobre inteligência artificial e seus impactos: análise de indicadores bibliométricos e altmétricos
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Primeiro orientador
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Ariadne Chloe Mary Furnival
Célia da Consolação Dias
Elisângela Cristina Aganette
Célia da Consolação Dias
Elisângela Cristina Aganette
Resumo
O objetivo desta pesquisa foi analisar o desempenho da produção científica sobre inteligência artificial utilizando indicadores bibliométricos e altmétricos. Esses indicadores em complementaridade permitem mapear as literaturas dos muitos campos e áreas do conhecimento e analisar o seu impacto acadêmico e social, verificando como a produção científica é tratada dentro das comunidades acadêmicas e qual o nível de atenção e visibilidade alcançado em fontes da Web Social. A motivação pelo tema inteligência artificial surgiu com o crescimento das pesquisas e estudos desse campo e do interesse de diversos setores da sociedade por ele. Para a fundamentação teórica, abordaram-se temas sobre a comunicação científica, os estudos métricos da informação: bibliometria e altmetria, e seus indicadores, assim como o tema inteligência artificial, suas aplicações e seu interesse público e social. Esta pesquisa configurou-se como descritiva, exploratória, bibliográfica e de método quantitativo, com aplicação da bibliometria e altmetria, que permitiram analisar o desempenho acadêmico, por meio das citações, e o desempenho social, pela atenção on-line da produção científica sobre inteligência artificial em acesso aberto. A coleta do universo da pesquisa e dos dados bibliométricos e de citação foi realizada na base de dados Dimensions, entre os anos de 2012 e 2019. Utilizou-se o sistema Altmetric.com, por meio do Altmetric Explorer, para a coleta dos dados altmétricos. A produção científica é analisada em sua distribuição por data de publicação, países, instituições, periódicos científicos e campos de pesquisa, pelo impacto de citação de autores e artigos científicos e a sua visibilidade nas fontes da Web Social. Para o desempenho acadêmico, os resultados demonstram que, dos 7.453 artigos do universo recuperados, 3.994 (53,58%) obtiveram uma ou mais citações, recebendo 40.181 citações no total, considerada como uma cobertura de citações moderada; enquanto o seu desempenho social foi considerado baixo, com 2.411 (32,34%) das publicações recebendo algum tipo de atenção on-line, como menções nas fontes da Web Social, com o total geral de 120.746 menções. Verificou-se a interdisciplinaridade do tema tratado, os países e regiões que exercem maiores influências tanto academicamente quanto socialmente, como Estados Unidos e Reino Unido, e as fontes da Web Social mais utilizadas, Twitter, Facebook e notícias. Permitiu-se perceber a complementaridade da bibliometria e altmetria em aplicação, o que mapeou a produção científica do campo da inteligência artificial, assim como verificar as tendências de crescimento, os padrões de pesquisas, de citações e de menções nas fontes da Web Social.
Abstract
The aim of this research was to analyze the performance of scientific production on artificial
intelligence using bibliometrics and altmetrics indicators. These complementary indicators
allow mapping literatures from many fields and areas of knowledge, analyzing their academic
and social impact, verifying how scientific production is treated within academic communities,
and what level of attention and visibility are displayed in Social Web sources. The motivation
for the Artificial Intelligence theme arose with the growth of researches and studies from the
field and the interest of several sectors of society for it. For the theoretical foundation, the
research approached themes about topics on scientific communication, metric studies of
information: bibliometrics and altmetrics, and their indicators, such as the artificial intelligence
theme, its applications and its public and social interest. The research configured as
descriptive, exploratory, bibliographic and of quantitative method, with the application of
bibliometrics and altmetrics, which allowed analyzing academic performance, through
citations, and social performance, through the on-line attention to scientific production on
artificial intelligence in open access. A collection of the universe of research and bibliometrics
and citation data was carried out in the Dimensions database, between the years 2012 and
2019. In order to collect altmetrics data, the Altmetric.com system, through the Altmetric
Explorer, was used. The scientific production is analyzed in its distribution by date of
publication, countries, institutions, scientific journals and fields of research, by the impact of
citing authors and scientific articles and their visibility in the sources of the Social Web. For
academic performance, the results show that, of the 7,453 articles retrieved from the
universe, 3,994 (53.58%) of them obtained one or more citations, receiving 40,181 citations
in total, considered as a moderate coverage of citations; while their social performance was
considered low, with 2,411 (32.34%) of the publications receiving some kind of on-line
attention, such as mentions in the sources of the Social Web, with the grand total of 120,746
mentions. There was an interdisciplinary approach to the topic, as well as countries and
regions that have the greatest influence both academically and socially, such as the United
States and the United Kingdom, and the most used Social Web sources, Twitter, Facebook
and news. It was allowed to perceive the complementarity of bibliometrics and altmetrics in
application, which mapped the scientific production in the field of Artificial Intelligence,
verifying growth trends and patterns of research, citations and mentions in the sources of the
Social Web.
Assunto
Ciência da informação, Comunicação na ciência, Inteligência artificial, Bibliometria
Palavras-chave
Comunicação científica, Estudos métricos da informação, Bibliometria, Altmetria, Inteligência Artificial.
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