圕人堂文摘

图谋摘编自：余厚强,来昕,张洋.迈向智能信息计量：AI在计量领域的应用[J/OL].数据分析与知识发现,1-18[2026-02-01].https://link.cnki.net/urlid/10.1478.G2.20260108.1705.002.

      2026年1月9日，《数据分析与知识发现》网络首发余厚强,来昕,张洋《迈向智能信息计量：AI在计量领域的应用》。该文旨在把握智能信息计量发展机遇，揭示智能信息计量的形成过程，为后续学者研究提供方法参考。研究结论为：应用AI技术赋能解决信息计量领域的复杂问题已成为必然趋势，智能信息计量时代即将到来，熟练掌握AI技术的应用已成为信息计量领域专业人才不可或缺的一项关键能力。

      智能信息计量是指人工智能技术在信息计量中深度应用，形成 AI+数据驱动科研范式的信息计量研究，尤其是充分结合 LLM（Large Language Model）等 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）先进技术，大幅增强数据处理和分析能力，提高复杂文本理解和生成能力，助力信息计量领域研究深入到论文具体内容，实时监测知识动态，挖掘因果关系，整合多源数据，并预测未来趋势，从而更精准地揭示科学知识的内在规律，提高信息计量的智能水平和分析效率。

      在当今这个数字化转型加速的时代，科学研究的范式正在经历一场深刻的变革。我们正从单纯依赖“数据驱动”的第四范式，向“人智协同驱动”的第五范式跨越 。面对指数级增长的学术文献和海量的科研数据，传统的人工分析和简单的统计工具已显得力不从心 。幸运的是，人工智能（AI）技术的爆发，特别是深度学习和大语言模型（LLM）的出现，为我们提供了一把解开复杂科学规律的“金钥匙”。这就诞生了一个全新的领域——智能信息计量（Intelligent Infometrics）。它不再仅仅是对文献数量的简单统计，而是利用AI技术深入理解文本内容，挖掘知识背后的因果关系，预测未来的科学趋势 。本文将带您走进这一前沿领域，看看AI是如何在识别（Identification）、预测（Prediction）和分类（Classification）这三大核心任务中大显身手，重塑我们对科学知识的认知。

一、 火眼金睛：AI如何“看见”隐秘的知识

      进行科学评价和知识发现的第一步，是准确地找到研究对象。在信息爆炸的今天，这无异于大海捞针。而AI技术就像是拥有“火眼金睛”，不仅能识别论文，还能深入到微观层面，识别图表、公式甚至复杂的实体关系 。

1. 唤醒“睡美人”与发现“突破性”成果

       科学界有一种浪漫的现象叫做“睡美人”文献——有些论文发表初期默默无闻，沉睡多年后突然被唤醒，产生巨大影响力。传统的识别方法往往具有滞后性，难以在早期发现它们。现在，科学家们利用机器学习模型，将文献的引文曲线转化为复杂的网络结构，通过分析这些网络的特征，AI能够在论文发表的早期阶段就识别出潜在的“睡美人”，帮助我们不错过任何一颗遗珠 。

      同样，对于那些标志着学科前沿的“突破性论文”，AI也展现出了超越人类的效率。通过学习专家筛选的突破性特征词，基于BERT等深度学习模型的算法能够精准识别出潜在的突破性文献，其准确率显著优于传统模型 。

2. 从“粗放”到“精细”的实体识别

     过去的文献计量往往只关注题目、作者和摘要。而智能信息计量则深入到了论文的“五脏六腑”。

方法与工具识别： 科研论文中通过提及了大量的算法、数据集和工具。AI模型（如SciBERT+CRF）可以自动从海量全文中抽取这些方法实体，帮助我们梳理技术的演化脉络 。

读懂图表： 论文中的图片和表格往往蕴含着最关键的数据。传统的检索工具对它们视而不见，而结合了计算机视觉技术的AI（如级联语义分割模型）能够精准地检测和提取PDF文档中的图表区域，甚至能理解图表中的语义 。

化学与材料的结构化： 在化学等专业领域，大语言模型（LLM）更是展现了惊人的能力。通过微调，它们能直接从文本中提取出材料结构、掺杂剂关系等复杂的结构化信息，且无需像传统方法那样进行繁琐的规则定义 。

二、 未卜先知：AI如何“预见”科学的未来

      如果说识别是看清过去和现在，那么预测就是洞察未来。AI凭借强大的数据处理能力，能够捕捉到数据中极其微小的动态变化规律，实现了从“事后统计”向“事前预测”的跨越 。

1. 谁是下一篇“爆款”论文？

       一篇论文未来会有多大的影响力？AI可以通过分析论文的“基因”来预测。

高被引预测： 研究人员发现，结合了关键词流行度、期刊影响因子以及作者H指数的机器学习模型，能够准确预测一篇论文在发表六年后是否会成为高被引论文 。

传播效果预测： AI不仅关注学术引用，还能预测论文在社交媒体上的传播。通过建立“联立方程-人工神经网络”模型，AI甚至可以根据论文发表初期的推文数量，预测其在Twitter上的最终转发规模，准确率令人咋舌 。

2. 慧眼识珠：寻找“学术新星”

      谁是未来科学界的领军人物？这是科研机构和资助方最关心的问题。AI通过分析学者的生产力、合作网络中心性等多维指标，可以构建出“学术新星”预测模型。实验显示，这些模型在预测未来一年内有望进入领域顶尖行列的学者时，准确率可高达90%以上 。此外，AI还能结合时间序列分析，预测学者未来的发文量和H指数，甚至分析出不同特征在学者职业生涯不同阶段的重要性 。

3. 捕捉瞬息万变的科研趋势

      科研热点瞬息万变，AI能帮我们以此指路。

未来趋势预测： 通过构建时间关键词共现网络，AI将趋势预测转化为了网络中的“链接预测”问题。这意味着，AI可以计算出两个看似不相关的研究主题在未来是否会产生交集，从而指引跨学科的研究方向 。

新兴主题探测： 对于那些尚处于萌芽期、尚未形成规模的新兴主题，深度神经网络（如LSTM）结合文献计量指标，能够从海量文献中敏锐地捕捉到它们的信号，并评估其未来的流行度和新颖性 。

三、 超级分拣：AI如何“整理”人类知识库

      面对浩如烟海的文献，如何进行高效的分类和质量评估？AI技术正在让这一过程变得自动化、精细化和智能化 。

1. 突破传统的学科分类

      传统的学科分类往往依赖预设的框架，难以适应新兴交叉学科的发展。

自动分类： 利用图神经网络（GNN）和注意力机制，AI可以融合论文的文本语义和引文网络结构，实现高精度的自动学科分类 。

算法聚类： 更进一步，AI可以在没有预设框架的情况下，通过引用关系和文本相似度，自下而上地聚类出微观的主题簇。这种方法能够动态地发现全新的学科领域，真实反映科学结构的演化 。

2. 像专家一样评估论文质量

     论文质量的评估通常依赖耗时耗力的同行评议。现在，AI试图提供第三种选择。

模拟同行评议： 通过学习大量已有的评议数据，机器学习算法对论文元数据和引文进行分析，其给出的质量评分与官方同行评议结果的匹配度已可达72% 。

ChatGPT的尝试： 研究还发现，ChatGPT在输入标题和摘要后，其对论文质量的评分与人类评分表现出显著的相关性（相关系数0.67），展现了生成式AI在这一领域的潜力 。

3. 读懂引用的“弦外之音”

     并不是所有的引用都代表赞同。学者引用一篇文章，可能是为了支持它，也可能是为了反驳它。

引文动机识别： 深度学习模型（如SciBERT）现在可以精准地识别引文的动机。它是“对比”、“支持”还是仅仅“提及”？AI的判断准确率在某些类别上已接近完美（如“提及”类的F1值高达97.3%） 。

社交媒体情感分析： 在社交媒体上，用户转发论文是出于分享、总结还是表达意见？AI通过分析推文内容和用户互动模式，可以准确分类用户的动机，帮助我们理解科学成果的社会影响力 。

四、 未来展望：人机协同的科研新时代

      回顾过去十年，AI技术在信息计量领域的应用已经完成了从规则驱动到数据驱动，再到如今迈向大模型驱动的华丽转身。但正如文献所言，智能信息计量的时代才刚刚拉开序幕 。

      未来，我们将看到以下几个激动人心的发展方向：

大语言模型（LLM）的深度应用： 生成式AI将不仅仅是辅助工具，它们将参与到复杂文本的理解、知识提取甚至生成式分析中，极大地降低科研门槛 。

动态与实时分析： 我们将不再满足于分析几年前的静态数据。未来的信息计量将是实时的、动态的，能够即时捕捉科学界的每一次微小波动，甚至实时监测跨学科创新的萌芽 。

多模态融合： 科学知识不仅仅存在于文字中，还存在于图像、视频和代码中。未来的AI将能够同时处理这些多模态数据，提供更全面的科研评价视角 。

“人在环路”的混合智能： AI不会取代科学家，而是成为科学家最得力的助手。未来的系统将是“人机协同”的，AI负责处理海量数据并提供洞察，而人类专家负责关键的价值判断和决策 。

      智能信息计量正在重新定义我们看待科学的方式。掌握AI这一关键能力，已成为每一位信息计量学者，乃至每一位科研工作者通往未来的必修课 。