人工智能對 “五計學” 的影響研究
——以網(wǎng)絡計量學為例

邱均平，鄺玉林,b （杭州電子科技大學．中國科教評價研究院，b．管理學院）

在舉世矚目的圍棋人機大戰(zhàn)中，韓國圍棋九段棋手李世石、中國圍棋九段棋手柯潔紛紛敗下陣來，讓大眾進一步意識到了人工智能時代的到來。人工智能在理論和技術方面逐漸趨于成熟，機器學習、語言算法等技術正在強力滲透社會生活的各個領域，旅游、教育、醫(yī)療、零售、物流等諸多傳統(tǒng)領域紛紛引入智能服務，以網(wǎng)絡信息為研究對象的網(wǎng)絡計量學也深受其影響。在大數(shù)據(jù)時代下，文獻、信息、數(shù)據(jù)井噴式爆發(fā)，傳統(tǒng)的以個案、抽樣為主的研究方法很難獲得十分準確可靠的結論，而人工智能在處理海量數(shù)據(jù)方面有先天優(yōu)勢，發(fā)現(xiàn)和解讀網(wǎng)絡世界中的各種量化規(guī)律會更加便捷，機器學習的性能和效果也在不斷加強，人工智能的技術與方法推動了網(wǎng)絡計量學技術的更新?lián)Q代，本研究試圖從網(wǎng)絡計量學的研究對象、技術與應用等方面論述人工智能對網(wǎng)絡計量學的影響。

1 人工智能的概念和研究現(xiàn)狀

1.1 人工智能的概念和特征

人工智能融合了多種學科（哲學、認知科學、數(shù)學、仿生學、生物學、神經(jīng)生理學、計算機科學、信息論、控制論、語言學等），是一種能夠感知外部環(huán)境從而做出成功率最高的選擇行為的智能個體的思想核心。［1］該智能個體以普通計算機為載體，通過觀察周遭環(huán)境，模仿人的推理、規(guī)劃、學習、交流、感知、邏輯推演等思考過程，以程序為手段，解決事先制定好的問題以及目標。模擬人類思維是人工智能技術的核心，其實現(xiàn)方法有兩種：① 結構模擬，以人類思考的能力去設計解決問題的方案，憑借的是以大數(shù)據(jù)為核心的算法技術以及神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)，造出類似人類大腦的技術載體；［2-3］②功能模擬，從其功能過程進行模擬。前者的智能模塊能夠應對復雜情況并做出當前環(huán)境所需的行為，比后一種工程學方法更加省力。1943 年，科學家對神經(jīng)元網(wǎng)絡邏輯計算能力的研究被公認為是現(xiàn)代人工智能最早的經(jīng)典研究。［4］早期的人工智能技術在大量嘗試的基礎上尋求新的突破，20 世紀90 年代后期，人工智能技術搭載著計算機技術蓬勃發(fā)展的快車得到了新的突破，在機器學習、深度學習等理論基礎下，人工智能在自動規(guī)劃、智能控制、視網(wǎng)膜識別、指紋識別、博弈、智能駕駛等領域蓬勃發(fā)展。

研究人工智能對網(wǎng)絡計量學的影響，主要從人工智能大環(huán)境、技術特征、學科知識等方面進行?！吨袊乱淮斯ぶ悄馨l(fā)展報告》 指出，中國的人工智能產(chǎn)業(yè)正在加快推進，人工智能學科和專業(yè)建設被提上日程，智能機器人、自動定理證明、專家知識系統(tǒng)、模式識別、自動駕駛等領域?qū)υS多傳統(tǒng)學科產(chǎn)生了巨大沖擊。［5］這種對社會環(huán)境的顛覆性改變也波及到了以網(wǎng)絡信息為基礎的網(wǎng)絡計量學。人工智能的特征是用智能個體的創(chuàng)造替代人類生產(chǎn)生活中繁鎖重復的工作，一方面使人類擺脫重復繁瑣的工作，有精力去做更有挑戰(zhàn)性的工作以實現(xiàn)自我價值，進而提高人類的生活水平；另一方面提高現(xiàn)代從業(yè)人員的職業(yè)素養(yǎng)和專業(yè)知識，為人工智能時代的到來作準備。溫斯頓教授認為，人工智能是知識集合的效果，通俗來講就像是一個智者在教導計算機動作只有人類才能動作的行為范疇，通過判斷、識別、獲取和輸出，構成類似人類思考的龐大世界結構，［6］這需要與人工智能密切相關的各學科知識作支撐。［7］人工智能不僅在信息的識別、獲取和輸出中發(fā)揮重要作用，它對網(wǎng)絡計量學的影響也并不只體現(xiàn)在對其研究內(nèi)容的影響上，還對網(wǎng)絡計量本身有更深層次的影響。

1.2 人工智能的研究現(xiàn)狀

1.2.1 人工智能的應用現(xiàn)狀

近年來，學術界對人工智能的研究熱情日益增長，人工智能進入了高速發(fā)展階段，語音識別、圖像處理、無人駕駛、專家診斷等領域的研究紛紛傳來捷報。為了更全面地分析人工智能應用現(xiàn)狀，筆者以“人工智能” 和 “應用” 為關鍵詞在中國知網(wǎng)近五年的核心期刊中進行檢索，并對檢索到的文獻進行關鍵詞聚類分析（見圖1），最終發(fā)現(xiàn)目前的研究熱點主要包括數(shù)據(jù)挖掘、深度學習、物聯(lián)網(wǎng)、知識工程、智能教育、用戶體驗、智能機器、神經(jīng)網(wǎng)絡、智能決策系統(tǒng)、計算機視覺等。

圖1 人工智能應用關鍵詞聚類

只有將技術應用于實踐才能體現(xiàn)技術的價值。人工智能的研究成果對人類的生活已經(jīng)產(chǎn)生了積極而又深刻的影響，人工智能技術已經(jīng)應用于生活的各個領域，如智能家居、安全監(jiān)控、交通運輸?shù)?。為了更全面地探究人工智能的應用成果，筆者歸納整理了人工智能技術的主要應用領域（見下表），發(fā)現(xiàn)人工智能技術在智能家居、安全監(jiān)控、交通運輸、傳媒、電商、零售、金融、法律、審計、翻譯、醫(yī)療等領域具有非常多的應用。

表 人工智能主要應用領域

由上表可見：① 能夠被機器學習的傳統(tǒng)行業(yè)容易受人工智能的影響，如人工智能能夠通過圖像識別實現(xiàn)24 小時多鏡頭監(jiān)控、能夠?qū)崿F(xiàn)無人駕駛、能夠撰寫體育新聞回顧、編寫財務摘要等；② 就本質(zhì)而言，人工智能是對人類思維信息處理過程的模擬，如，谷歌的恒溫系統(tǒng)根據(jù)大數(shù)據(jù)的支撐可以輕易得到服務對象的喜好并以此來調(diào)節(jié)辦公室的溫度，淘寶、京東、亞馬遜等電商平臺都有手機用戶數(shù)據(jù)自動推薦系統(tǒng)，抖音能實現(xiàn)基于機器學習和自然語言處理技術的個性化推薦等。

1.2.2 人工智能與計量學研究現(xiàn)狀

筆者于2020 年5 月10 日以 “人工智能” 和 “計量學” 為關鍵詞在中國知網(wǎng)中進行檢索，共得到64條記錄。將這64 條數(shù)據(jù)在可視化軟件CiteSpace 中進行關鍵詞聚類分析，發(fā)現(xiàn)人工智能在計量學的研究主要集中在文獻計量學、數(shù)據(jù)科學、引文分析和替代計量學等方面（見圖2）。其中，將人工智能應用在文獻計量學中的研究比較多，其他幾個領域的相關研究有待加強。筆者搜索 “人工智能” 在網(wǎng)絡信息應用中的相關研究文獻時，共獲得了665 條檢索結果，這說明將人工智能應用于網(wǎng)絡信息的研究較多。網(wǎng)絡計量學以網(wǎng)絡信息為研究對象，人工智能在網(wǎng)絡信息中的應用研究勢必會推動網(wǎng)絡計量學在人工智能下的發(fā)展。此外，數(shù)據(jù)科學和引文分析等對網(wǎng)絡計量的應用也是在人工智能的影響下發(fā)展起來的，人工智能還使網(wǎng)絡計量對自然語言的理解和處理更加容易。

圖2 人工智能與計量學關鍵詞聚類

筆者于2020 年5 月10 日在Web of Science 中以“Artificial intelligence” 和 “Metrics” 為主題詞 進行檢索，最終獲得47 條記錄。筆者對這47 篇文獻的作者進行被引頻次的可視化處理（見圖3），發(fā)現(xiàn)被引前三名的作者分別是KPIZHEVSKY A （5 次）、SZEGEDY C（4 次）、KINGMA D （3 次），其余大多數(shù)作者的被引頻次均為2 次。這說明該研究領域還處于萌芽階段，進行相關研究的人員還不是很多，尚未形成穩(wěn)定的學科交流群，有待于更多的學者進行研究。

圖3 人工智能與計量學作者被引分析

已有研究的內(nèi)容主要包括以下幾個方面。① 對人工智能理論和技術的研究與應用。國內(nèi)的研究者意識到人工智能技術對圖情領域的影響，如在信息檢索、分析中的應用。②對人工智能研究的計量分析。以某一主題的研究文獻為依據(jù)，利用文獻計量方法分析當前該領域的主要研究內(nèi)容，據(jù)此對該主題的未來研究趨勢進行預測等。③ 從圖情領域出發(fā)，關注人工智能技術對情報學、圖書館學等學科未來發(fā)展方向的影響，如圖書館建筑布局的規(guī)劃、智能服務的提供等。④ 部分研究關注人工智能技術對知識管理的影響，如建設智能分析系統(tǒng)和平臺、探索知識發(fā)現(xiàn)與提供模式等。［8］

人工智能在傳統(tǒng)行業(yè)中的應用既有技術的推動，也有社會環(huán)境的拉動，在計量學領域的應用也同樣受到技術與社會環(huán)境的影響。但目前的研究仍圍繞著人工智能技術和技術的應用及其發(fā)展趨勢來展開。

2 人工智能對網(wǎng)絡計量學研究對象的影響

在信息化、數(shù)字化、網(wǎng)絡化大背景下，以融合技術為手段，科學計量學、文獻計量學、信息計量學等演變出了網(wǎng)絡計量學這一創(chuàng)新型學科，［9］網(wǎng)絡計量學采用數(shù)學統(tǒng)計的方法處理整合后的網(wǎng)絡信息資源，從而得到信息的內(nèi)在規(guī)律和數(shù)量特征。科學家們一般把網(wǎng)絡計量學的研究對象化分為三個層次：① 網(wǎng)絡多媒體信息本身的直接計量問題；② 網(wǎng)上文獻、文獻信息及其相關特征信息的計量問題；③ 網(wǎng)絡結構單元的信息計量問題。［10］網(wǎng)絡計量學通過對網(wǎng)絡信息的計量研究，為網(wǎng)上信息的有序組織與合理分布、網(wǎng)絡資源的優(yōu)化配置與有效利用以及網(wǎng)絡信息管理的規(guī)范化與科學化提供必要的定量依據(jù)，以提高網(wǎng)絡的組織管理和信息管理水平，促進經(jīng)濟效益和社會效益最大化。除此之外，網(wǎng)絡計量需要以組織機構為載體，針對不同的研究對象使用不同的研究方法，運用揭示數(shù)據(jù)聚簇和分散的工具對站點上的各種特征進行數(shù)據(jù)深度挖掘。［11］

方法論的基本原則是方法要適應于對象。網(wǎng)絡計量學是在文獻計量學的基礎上、在大數(shù)據(jù)和人工智能的大環(huán)境下發(fā)展起來的，在不同的時代背景下，網(wǎng)絡計量學的研究對象必然會發(fā)生變化，研究對象的變化也會促進網(wǎng)絡計量學自身的變革。清華大學和中國人工智能學會發(fā)布的《2019 人工智能發(fā)展報告》 指出，不斷增強傳統(tǒng)行業(yè)與人工智能的聯(lián)系，發(fā)揮人工智能在傳統(tǒng)領域的作用。［12］如，新聞媒體業(yè)出現(xiàn)了基于機器學習和自然語言處理技術的個性化推薦，金融業(yè)運用算法獲取股票市場規(guī)律，這些技術的應用將對網(wǎng)絡計量學研究的智能化、發(fā)現(xiàn)及解讀分析網(wǎng)絡世界中的各種量化規(guī)律等帶來更大便利。正如圖書館在網(wǎng)絡數(shù)字環(huán)境下，與從以紙質(zhì)文獻為核心的文獻管理時代進入到以信息為代表的網(wǎng)絡計量時代一樣，人工智能在為網(wǎng)絡計量學帶來沖擊的同時，也可能開辟一個新時代。

從網(wǎng)絡計量學對信息的處理過程來看，人工智能存在于信息流動的每個環(huán)節(jié)。① 在收集、獲取信息時，信息渠道繁雜又缺乏權威認證，而用戶的信息篩選、處理能力非常有限，導致用戶開發(fā)、利用網(wǎng)絡信息資源受到了很大的限制。［13］此外，人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)結合、學科交叉融合等使數(shù)據(jù)的復雜度進一步提升。因此，網(wǎng)絡計量學面對的不僅僅是單方面的數(shù)據(jù)，還要處理數(shù)量更為龐雜的數(shù)據(jù)集合單元，此時以人工智能為標志［14］的高密集數(shù)據(jù)處理成為新的科學研究范式。［1］人工智能技術將傳統(tǒng)的信息收集處理步驟串聯(lián)成整體性的信息集合，在此環(huán)境下，研究傳統(tǒng)行業(yè)中人工智能化的程度，摸清其發(fā)展規(guī)律，能夠更好地以多維密集數(shù)據(jù)為依托、以研究對象邊界為契機，將各個研究領域的網(wǎng)絡信息聯(lián)系起來，進行定量描述和統(tǒng)計分析。② 解析、提取海量的網(wǎng)絡信息資源中的有用信息并對其進行計量是當前網(wǎng)絡計量學面臨的一個挑戰(zhàn)。用戶需求和行為的差異性較大，導致用戶產(chǎn)生的網(wǎng)絡信息資源內(nèi)容豐富、形式多樣且復雜，網(wǎng)絡計量人員需要通過了解信息的內(nèi)容分布并對信息進行處理后，才能夠利用信息。而網(wǎng)絡運營服務者能夠?qū)⑹褂谜叩那闆r及特征詳細、系統(tǒng)地羅列出來，因此，在分析網(wǎng)絡信息時，網(wǎng)絡運營服務者可以使用內(nèi)容分析法將網(wǎng)絡資源的傳播方式等內(nèi)容描述出來，并且這一優(yōu)勢在人工智能的蓬勃發(fā)展背景下正在逐步擴大。基礎性的分析步驟以及龐大的多維數(shù)據(jù)群在智能模塊的幫助下，［15］節(jié)省了大量的人力成本，同時，人工智能的語言識別算法還可幫助工作人員更好地理解專業(yè)詞匯。③網(wǎng)絡計量學的計量對象來源于網(wǎng)絡，而隨著上網(wǎng)人數(shù)的爆炸式增長，隨意性的上網(wǎng)行為及不易記錄等特征給網(wǎng)絡計量研究帶來了困難。此時，一般采用兩種方法予以計量：① 網(wǎng)上進行交互調(diào)查；［16］②專門軟件進行動態(tài)跟蹤。隨著人工智能技術的介入，網(wǎng)絡信息定量分析的精確度在不斷提升，用戶訴求和習慣的捕捉在人工智能的輔助下更為全面和精確，人工智能的發(fā)展為企業(yè)或機構提供了一個更能貼近用戶需要的機會。

3 人工智能對網(wǎng)絡計量學方法的影響

網(wǎng)絡計量學的研究方法及其在網(wǎng)絡環(huán)境中的具體應用長期以來一直是學者研究的熱點，密切關注當前的技術發(fā)展水平、掌握最新的科研方法與技術、積極研究該技術在本學科的應用是推動該學科向前發(fā)展的重要思路之一。人工智能是近幾年比較熱門的研究領域，包含了許多新興技術，如包括深度學習、機器學習、強化學習等理論在內(nèi)的數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理、模式識別等一系列基礎技術。網(wǎng)絡計量學這個與計算機科學、信息科學密切相關的學科理應積極迎接時代的發(fā)展潮流，并在其中努力發(fā)展自我。

在對網(wǎng)絡信息進行正式定量描述和統(tǒng)計分析之前，信息計量人員要對網(wǎng)上的海量數(shù)據(jù)進行搜集和清洗，這個檢索篩選的過程需要信息計量人員依據(jù)自身經(jīng)驗進行審查，判斷檢索結果是否符合研究需要，然后多次調(diào)整檢索條件以獲取更精準的信息。隨著人工智能技術的發(fā)展，可以運用相關技術監(jiān)測信息計量人員的搜索習慣，再將搜索結果與其搜索習慣進行對比，人工智能就可以從海量的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中選擇出符合信息計量人員需求的信息。［17］在引導人工智能學習后，可以進一步擴大信息篩選范圍，從而挑選出更多符合需求的內(nèi)容，拓寬研究范圍。如中國知網(wǎng)、萬方數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)服務就是一種智能檢索的示范，這種功能大大提升了信息獲取效率。

機器學習是人工智能研究的熱點，尤其在自然語言處理、模式識別、數(shù)據(jù)挖掘等領域更是成為重要的支柱。自然語言處理是一種以詞向量為基礎，即將文本中的詞語分布在向量空間中，并直接將其運用于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等深度神經(jīng)網(wǎng)絡中進行分析的方法，［18］其已在機器翻譯和情感分析等方面得到了很好的應用。另一種傳統(tǒng)的語言處理方法是在語言學的基礎上從語義和語法入手，其在命名實體識別、語義分析等方面也有著良好的表現(xiàn)。［19］文字信息的處理通常情況下都是信息處理的主要任務，而人工智能技術恰恰提升了機器理解、認知世界的能力，這也給信息計量技術的提升帶來了機會，若能將人工智能技術更多地應用于網(wǎng)絡信息中，網(wǎng)絡計量學將會得到進一步發(fā)展。

機器學習的一個研究熱點是模式識別，其中尤以語音識別和圖像識別的應用更為廣泛。在語音識別方面，Siri、訊飛輸入法等語音助手都是在深度神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展下實現(xiàn)的，LSTM-RNN 方法逐漸在語音識別中占據(jù)主導地位。［20］在圖像識別方面，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型使機器可以學習人臉特征，從而識別不同的人臉，如支付寶的人臉支付功能。模式識別技術的發(fā)展使信息管理技術得以升級換代，在缺少此類技術時，音頻和圖像等信息往往被排除在信息管理的內(nèi)容之外，而語音識別和圖像識別技術則打破了這種傳統(tǒng)，讓信息管理的內(nèi)容范圍更為廣闊，推動了信息管理的發(fā)展。

4 人工智能對網(wǎng)絡計量學人員的影響

人工智能的發(fā)展不僅帶來技術上的變革，還對研究者的能力提出了更高的要求，而研究者的信息處理能力的提高又有助于整個學科發(fā)展水平的提高。英國智庫牛津經(jīng)濟咨詢社提出，到2030 年，預計將有兩千萬個傳統(tǒng)行業(yè)的生產(chǎn)制造崗位被智能機器人所替代。［21］簡單重復的勞務工作在被人工智能取代的同時，隨著人工智能發(fā)展起來的新產(chǎn)業(yè)開始展現(xiàn)活力，為人們提供新的工作崗位。大環(huán)境在推動學科更新?lián)Q代的同時，也對信息計量人員提出了新要求。網(wǎng)絡計量人員要積極學習新技術以提高自己的技能水平。對網(wǎng)絡計量人員來說，雖然人工智能的應用可以有效分擔他們的信息處理任務，智能問答和智能檢索不僅為網(wǎng)絡計量人員減少了許多與信息分析無關的工作，也使簡單的數(shù)據(jù)分析工作不再是網(wǎng)絡計量人員的主要目標。但人工智能對網(wǎng)絡計量人員來說依然是一個不小的沖擊和威脅，如果其不能積極提升自身能力，那么就很有可能被人工智能取代。當然，這也在某種程度上優(yōu)化了網(wǎng)絡計量人員隊伍，使其在提高工作效率的基礎上有更多的時間從事創(chuàng)造性和服務性的工作。

在人工智能時代，建設一個全面、多維、充滿人工智能元素的網(wǎng)絡計量學教育系統(tǒng)，培養(yǎng)精通高端人工智能技術的網(wǎng)絡計量人才是十分重要的，設置與人工智能理論和技術相關的一系列課程是網(wǎng)絡計量人才教育培養(yǎng)的重要方式之一，也是推動網(wǎng)絡計量學科建設和發(fā)展的重要一環(huán)。隨著人工智能時代的發(fā)展，網(wǎng)絡測量機構面臨的信息將會越來越復雜，其類型和級別越來越多樣化和立體化，內(nèi)容更加的異構化和非結構化，開發(fā)利用難度勢必越來越大，由此，網(wǎng)絡測量機構對機器學習技術的需要會越來越迫切。人工智能專業(yè)人才將成為當前環(huán)境引領學科和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主力軍，對人工智能人才培養(yǎng)的看法和重視程度也將影響網(wǎng)絡計量學未來的發(fā)展趨勢和方向。

5 人工智能對網(wǎng)絡計量學實踐與應用的影響

網(wǎng)絡計量學在研究網(wǎng)絡信息的知識結構、指導網(wǎng)絡信息資源建設、促進網(wǎng)絡健康發(fā)展等方面具有廣闊的應用前景。

（1） 從應用的角度出發(fā)，人工智能技術帶動網(wǎng)絡信息資源評價指標向智能化和自動化方向轉變。［22］網(wǎng)絡信息資源的自動化和智能化是指在有特定問題和目標的情況下，以人工智能系統(tǒng)或平臺為主要工具，從海量的數(shù)據(jù)中檢索出有用的信息，利用信息訓練系統(tǒng)的自動分析預測能力，自動生成盡可能全面的分析報告或解決方案，最終實現(xiàn)系統(tǒng)或平臺的智能化服務。此外，處理用戶信息的難度隨著信息數(shù)量的激增而迅速加大，在此背景下，國內(nèi)外專家從網(wǎng)絡信息資源的評價指標出發(fā)探索這樣一種可行性：核心期刊的來源是否能夠利用引文分析進行定位，網(wǎng)絡信息資源的專業(yè)性是否可以利用網(wǎng)絡分析法進行確認，這是值得思考的問題。在人工智能背景下，可以建立一個智能系統(tǒng)評估平臺，用以更新網(wǎng)絡評價指標、調(diào)整網(wǎng)絡資源價值體系，并不斷優(yōu)化評價指標。

（2） 在人工智能技術的作用下，可以更加人性化地研究科學信息交流在網(wǎng)絡環(huán)境下的表現(xiàn)，打造智能對話平臺，討論各學科發(fā)展趨勢，建立更加精準且個性化的科學發(fā)展指標，為相關科技決策提供參考。通過對互聯(lián)網(wǎng)上各學科的網(wǎng)站、討論群和電子期刊進行定量分析，可以掌握互聯(lián)網(wǎng)上科學信息的分布，互聯(lián)網(wǎng)上的科學信息交換可以通過分析相關網(wǎng)站之間的引用鏈接進行，甚至可以通過特殊軟件分析特定對象的電子郵件使用情況來理解。在人工智能技術的推動下，可以建立專家診斷系統(tǒng)以及實時監(jiān)控對話平臺，從而對學科信息作出及時的判斷和意見交換。

（3） 人工智能技術的應用極大地提高了網(wǎng)絡信息資源的檢索效率，加快了網(wǎng)站智能化建設與管理。［11］面對糅合語音、視覺、聽覺的綜合網(wǎng)絡信息資源，信息用戶通常使用搜索引擎進行檢索。然而，龐大的用戶群缺乏清晰的信息檢索背景知識，加之信息資源魚龍混雜，導致用戶檢索信息的難度加大。［23］人工智能系統(tǒng)可以通過分析用戶對現(xiàn)有網(wǎng)站的點擊來統(tǒng)計分析其需求特點，從而建立一個容量大、語言多樣的大型數(shù)據(jù)庫檢索系統(tǒng)，使搜索引擎從單一的查詢工具向網(wǎng)絡全功能服務發(fā)展。另外，對網(wǎng)絡信息資源進行挖掘、過濾、排序等操作能夠促進網(wǎng)絡信息的安全發(fā)展，檢索技術、網(wǎng)頁主題及關鍵詞等定量分析會從側面促進網(wǎng)絡載體的進步，而人工智能就是對網(wǎng)絡動態(tài)信息以及分類的優(yōu)化，能夠利用智能程序?qū)ヂ?lián)網(wǎng)上的動態(tài)信息進行捕獲、過濾、測量、分類和智能診斷。綜上所述，人工智能與搜索引擎和知識地圖相結合的應用可以使大眾掌握的信息更加全面、詳細、準確，從而做出更加科學的決策。

6 結語

人工智能是一個集合了多學科知識的復雜概念，是一種極具影響力的發(fā)展方向，已然形成了一個新的科學研究發(fā)展環(huán)境。它讓人們重新審視了 “五計學” 所處的環(huán)境，并思考 “五計學” 各學科的變化。此外，人工智能的發(fā)展源于技術的更新和計算機性能的提升，因此技術水平是其重要組成部分。網(wǎng)絡計量學將在新技術的加持下步入一個新的智能時代，在應用中融合多方面、多角度的信息，并借助智能化平臺的支撐實現(xiàn)網(wǎng)絡信息的智能化定量分析和統(tǒng)計。