Предсказание предметных направлений международных исследований в области библиотечного дела и информатики до 2030 года с использованием метода глубокого обучения

Abstract

Данное исследование стремится предсказать предметные направления исследований в области библиотечного дела и информатики до 2030 года на основе моделирования предыдущих тем исследований в данной области, которое было сделано с использованием интеллектуального анализа текста и подхода глубокого обучения. Чтобы построить модель предыдущих исследований и предсказать возможные темы были использованы алгоритмы глубокой нейронной сети после предварительной обработки и тематической классификации исследований. В исследовательский массив были включены 90311 журнальных статей в библиотечных и информационных изданиях, проиндексированных на веб-сайте Web of Science за период с 1945-2020 гг. Все исследовательские процессы были реализованы на языке программирования Python. Результаты показали, что наибольшее количество исследований в будущем будет связано с Интернетом и веб-исследованиями, и темпы роста этих тем со временем будут выше. Однако темы, связанные с библиотеками и их рабочими процессами, а также с другими традиционными дисциплинами, такими как теоретические основы, будут иметь более низкие темпы роста в изучении библиотековедения и информатики. Отсюда следует, что знание важных предстоящих проблем, помогающее планировать будущие исследования, может выявить пробелы в исследованиях и инвестиционные возможности в секторе исследований и разработок, тем самым поддерживая исследователей, университеты и соответствующие исследовательские институты в разумном выборе проектов.