Современное состояние обзоров по искусственному интеллекту и аналитике больших данных в пяти различных областях: библиометрическое резюме

В последнее время академики и практики при изучении новых исследовательских тенденций в разных областях уделяют значительное внимание искусственному интеллекту (AI) и аналитике больших данных (BDA). Метод библиометрического обзора широко применяется к литературе по AI и BDA для картирования существующих исследований. Мы суммируем 711 библиометрических статей по AI и его подсетям и BDA, опубликованных в различных областях, чтобы определить научные дисциплины с существенным вкладом в исследования. Мы отобрали библиометрические обзорные статьи из базы данных журналов Scopus Q1 и Q2, опубликованные в период с 2012 по 2022 год. База Scopus вернула 711 документов, опубликованных в журналах разных дисциплин из 59 стран, со средним показателем 17,9 цитат в год. Для анализа данных и иллюстрации наиболее активных научных библиометрических показателей, таких как авторы и соавторы, цитирования, социтирования, страны, учреждения, источники журналов и предметные области, использовалось несколько программ и инструментов анализа баз данных. США были наиболее влиятельной страной (101 документ; 5405 цитирований), в то время как Китай был самой продуктивной страной (204 документа; 2371 цитирование). Самым продуктивным учреждением оказался Symbiosis International University, Индия (32 документа; 4,5%). Результаты показывают существенный рост библиометрических обзоров в пяти кластерах дисциплин: (a) бизнес и управление, (b) инженерия и строительство, (c) здравоохранение, (d) устойчивые операции и Индустрия 4.0, и (e) исследования туризма и гостеприимства, большинство из которых исследуют приложения и кейсы использования AI и BDA для решения реальных задач в соответствующих областях. Соввстречаемость ключевых слов в ранее проведённых библиометрических анализах указывает на то, что BDA, AI, машинное обучение, глубокое обучение, NLP, нечеткая логика и экспертные системы останутся заметными областями исследований в этих пяти разных кластерах. Следовательно, данная работа суммирует библиометрические обзоры по AI и BDA в областях бизнеса, инженерии, здравоохранения, устойчивых операций и туризма/гостеприимства и служит отправной точкой для начинающих и опытных исследователей, заинтересованных в этих темах.