如何利用AI辅助研究协作网络的分析？

AI通过自动提取出版物中的数据、绘制关系图以及识别关键模式，使研究协作网络的分析更加高效。它将非结构化的书目数据转变为可量化的网络结构，以便进行调查。 核心原则包括使用自然语言处理（NLP）从出版物中提取作者、隶属关系和关键字。社交网络分析（SNA）技术则将这些建模为节点（研究人员、机构）和边（协作链接）。机器学习，特别是图神经网络（GNNs），有助于检测社区或重要节点。数据质量（完整性、准确性）和适当的网络指标选择（如中心性、密度）至关重要。适用范围涵盖共同作者、引用、机构和主题协作网络，但必须考虑特定领域的特征。 典型的实现步骤包括： (1) 从数据库（如Scopus或Web of Science）获取数据； (2) 使用NLP进行实体识别的预处理； (3) 构建网络，根据共享的出版物链接实体； (4) 应用SNA指标（度中心性、介数）或机器学习进行社区检测的分析； (5) 使用Gephi或PyVis等工具进行可视化。这揭示了协作模式、优势/劣势、新兴团队和知识流动，有助于战略资金分配和潜在合作伙伴的识别。