A produção científica sobre inteligência artificial e seus impactos: análise de indicadores bibliométricos e altmétricos

• Autor(a) principal: Marília Catarina Andrade Gontijo
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/33913
• topic: Comunicação científica; Estudos métricos da informação; Bibliometria; Altmetria; Inteligência Artificial.; Ciência da informação; Comunicação na ciência; Inteligência artificial; Bibliometria

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.