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【香港德邦物流有限公司】人文社科領域人工智能研究論文及基金項目分析
發佈時間:2021-09-30 16:20  作者:  來源:  閲讀:

信息整理:圖書館

人工智能作為一門前沿交叉學科,是利用數字計算機或者數字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能,感知環境、獲取知識並使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術及應用系統(《人工智能標準化白皮書2018》)。

在大數據和人工智能場景下,人文社會科學研究將被賦予更多的可能性和想象力,研究對象、方式方法、研究路徑、研究範式都在深刻轉型之中。本報告利用Web of Science、中國知網和國家社科基金項目數據,分析人文社科領域人工智能相關期刊論文和研究項目,揭示分佈現狀和熱點研究主題,並列出近年影響較大或關注較多的論文及基金基金項目,供相關研究參考。

一、期刊論文分佈概況

通過構造檢索式並實施檢索發現(檢索時間為2021年9月28日),2017年以來,SSCI/A&HCI數據庫收錄人文社科領域人工智能相關論文8439篇;中國知網收錄CSSCI相關論文6188篇。

2017-2018年,全球人文社科領域人工智能相關論文發文量增長較平緩,2019年起論文量增長迅猛;國內自2017年7月國務院發佈了《新一代人工智能發展規劃》之後,相關中文論文量增長迅速。

圖1 中外文期刊論文發文年度統計

6188篇中文論文的發文機構集中在高校和科研機構,發文機構詳情見圖2(僅統計署名第一的機構)。

圖2 CSSCI論文發文機構統計

8439篇外文論文來自151個國家或地區,其中排名前10位的國家或地區為:美國(3051),中國(1159),英格蘭(1073),德國(578),澳大利亞(476),加拿大(431),西班牙(407),意大利(315),法國(311),荷蘭(309)。外文論文來自5530個機構,排名前10位的中外研究機構見表1。

二、論文學科類別分佈

表2為中外文期刊相關論文的學科分佈。其中,中文論文以教育學、圖書館、情報與文獻學、綜合性社會科學等學科為主,外文論文以情報學與圖書館學、管理學、經濟學等學科為主,同時涉及其他多個學科類別,學科交叉特徵明顯。

選擇近2年外文論文和中文論文,統計熱點關鍵詞,主要涉及machine learning、deep learning、人工智能、人工智能時代等,如圖3所示。

圖3 論文熱點關鍵詞分佈

三、國家社科基金項目分析

2017-2021年國家社科基金人工智能相關項目共計232個(不含尚未公佈名單的2021年重大項目),其中包括重大項目16個、重點項目14個、一般項目144個、青年項目58個,以上項目的年度分佈如圖4所示,近5年項目數呈穩步增加態勢,在2020年迎來爆發。

圖4 國家社科基金相關項目年度統計

232個國家社科基金人工智能相關項目中,以管理學、法學、新聞與傳播學、哲學等學科為主,同時也涉及應用經濟、理論經濟、語言學等。詳細學科分佈見圖5。

圖5 國家社科基金相關項目學科類別分佈

232個國家社科基金人工智能相關項目中共包含個572詞語,其中詞頻數大於10的有17個,除人工智能外,發展、創新、機制、深度學習等都是熱點詞,如圖6所示。

圖6 國家社科基金相關項目熱詞統計

附:部分高影響力論文及國家社科基金相關項目

根據期刊質量和被引數據,本節篩選出2020年以來部分中外學術論文;同時列出國家社科基金2017-2020年相關重大項目以及2021年立項項目,供研究參考。

1.外文論文

[1]Dwivedi Y K, Hughes L, Ismagilova E, et al.Artificial Intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy[J]. INTERNATIONAL JOURNAL OF INFORMATION MANAGEMENT,2021,57.

[2]Davenport T, Guha A, Grewal D, et al.How artificial intelligence will change the future of marketing[J]. JOURNAL OF THE ACADEMY OF MARKETING SCIENCE,2020,48(1):24-42.

[3]Belanche D, Casalo L V, Flavian C, et al.Service robot implementation: a theoretical framework and research agenda[J]. SERVICE INDUSTRIES JOURNAL,2020,40(3-4):203-225.

[4]Berger J, Humphreys A, Ludwig S, et al.Uniting the Tribes: Using Text for Marketing Insight[J]. JOURNAL OF MARKETING,2020,84(1):1-25.

[5]Chen Q, Srivastava G, Parizi R M, et al.An incentive-aware blockchain-based solution for internet of fake media things[J]. INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT,2020,57(6).

[6]Liu X, Shin H, Burns A C.Examining the impact of luxury brand's social media marketing on customer engagement: Using big data analytics and natural language processing[J]. JOURNAL OF BUSINESS RESEARCH,2021,125:815-826.

[7]Lu V N, Wirtz J, Kunz W H, et al.Service robots, customers and service employees: what can we learn from the academic literature and where are the gaps?[J]. JOURNAL OF SERVICE THEORY AND PRACTICE,2020,30(3):361-391..

[8]Dwivedi Y K, Hughes D L, Coombs C, et al.Impact of COVID-19 pandemic on information management research and practice: Transforming education, work and life[J]. INTERNATIONAL JOURNAL OFINFORMATION MANAGEMENT,2020,55.

[9]Duran J M, Jongsma K R.Who is afraid of black box algorithms? On the epistemological and ethical basis of trust in medical AI[J]. JOURNAL OF MEDICAL ETHICS,2021,47(5):329-335.

[10] Law S, Seresinhe C I, Shen Y, et al.Street-Frontage-Net: urban image classification using deep convolutional neural networks[J]. INTERNATIONAL JOURNAL OF GEOGRAPHICAL INFORMATION SCIENCE,2020,34(4):681-707.

[11] Morley J, Floridi L, Kinsey L, et al.From What to How: An Initial Review of Publicly Available AI Ethics Tools, Methods and Research to Translate Principles into Practices[J]. SCIENCE AND ENGINEERING ETHICS,2020,26(4):2141-2168.

[12] Dubey R, Gunasekaran A, Childe S J, et al.Big data analytics and artificial intelligence pathway to operational performance under the effects of entrepreneurial orientation and environmental dynamism: A study of manufacturing organisations[J]. INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION ECONOMICS,2020,226.

[13]Kumar A, Srinivasan K, Cheng W H, et al.Hybrid context enriched deep learning model for fine-grained sentiment analysis in textual and visual semiotic modality social data[J]. INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT,2020,57(1).

[14] Hegde J, Rokseth B.Applications of machine learning methods for engineering risk assessment - A review[J]. SAFETY SCIENCE,2020,122.

2.中文論文

[1]陳小亮,劉玲君,肖爭豔,陳彥斌.生產部門通縮與全局性通縮影響因素的差異性研究——機器學習方法的新視角[J].中國工業經濟,2021(07):26-44.

[2]徐輝.COVID-19防控背景下人工智能在全球性突發公共事件風險區域現代化治理中的應急體系模型與協同路徑創新[J].中國軟科學,2021(07):52-63.

[3]張衞,王昊,鄧三鴻,張寶隆.面向數字人文的古詩文本情感術語抽取與應用研究[J].中國圖書館學報,2021,47(04):113-131.

[4]趙志耘,徐峯,高芳,李芳,侯慧敏,李夢薇.關於人工智能倫理風險的若干認識[J].中國軟科學,2021(06):1-12.

[5]高奇琦.馬克思主義視域下的人工智能與未來治理之道[J].政治學研究,2021(03):78-88+162.

[6]王水興.人工智能的馬克思勞動價值論審思[J].馬克思主義研究,2021(05):87-96.

[7]李成.人工智能歧視的法律治理[J].中國法學,2021(02):127-147.

[8]王軍,詹韻秋,王金哲.誰更擔心在人工智能時代失業?——基於就業者和消費者雙重視角的實證分析[J].中國軟科學,2021(03):64-72.

[9]陳濤,劉煒,孫遜,朱慶華,趙宇翔.IIIF與AI作用下的文化遺產應用研究新模態[J].中國圖書館學報,2021,47(02):67-78.

[10]李訓虎.刑事司法人工智能的包容性規制[J].中國社會科學,2021(02):42-62+205.

[11]申琦,王璐瑜.當“機器人”成為社會行動者:人機交互關係中的刻板印象[J].新聞與傳播研究,2021,28(02):37-52+127.

[12]隆雲滔,劉海波,蔡躍洲.人工智能技術對勞動力就業的影響——基於文獻綜述的視角[J].中國軟科學,2020(12):56-64.

[13]何勤,李雅寧,程雅馨,李曉宇.人工智能技術應用對就業的影響及作用機制研究——來自制造業企業的微觀證據[J].中國軟科學,2020(S1):213-222.

[14]孫偉平.人工智能與人的“新異化”[J].中國社會科學,2020(12):119-137+202-203.

[15]塗良川.因果推斷證成強人工智能的哲學敍事[J].哲學研究,2020(12):110-121.

[16]李河.從“代理”到“替代”的技術與正在“過時”的人類?[J].中國社會科學,2020(10):116-140+207.

[17]蘇竣,魏鈺明,黃萃.社會實驗:人工智能社會影響研究的新路徑[J].中國軟科學,2020(09):132-140.

[18]陳小平.人工智能倫理建設的目標、任務與路徑:六個議題及其依據[J].哲學研究,2020(09):79-87+107+129.

[19]周俊亭,席彥羣,周媛媛,邱濤,翁安棟.大數據、人工智能與財税服務創新[J].中國軟科學,2020(08):69-77.

[20]高奇琦.智能革命與國家治理現代化初探[J].中國社會科學,2020(07):81-102+205-206.

[21]唐曉彬,董曼茹,張瑞.基於機器學習LSTM&US模型的消費者信心指數預測研究[J].統計研究,2020,37(07):104-115.

[22]肖峯.人工智能與認識論的哲學互釋:從認知分型到演進邏輯[J].中國社會科學,2020(06):49-71+205-206.

[23]楊伊,任傑.我國中小學體育課程改革70年——兼論人工智能對體育教育的影響[J].體育科學,2020,40(06):32-37.

[24]周琪,付隨鑫.美國人工智能的發展及政府發展戰略[J].世界經濟與政治,2020(06):28-54+156-157.

[25]呂越,谷瑋,包羣.人工智能與中國企業參與全球價值鏈分工[J].中國工業經濟,2020(05):80-98.

[26]陳露,劉修巖,葉信嶽,胡漢輝.城市羣視角下的產業共聚與產業空間治理:機器學習算法的測度[J].中國工業經濟,2020(05):99-117.

[27]王林輝,胡晟明,董直慶.人工智能技術會誘致勞動收入不平等嗎——模型推演與分類評估[J].中國工業經濟,2020(04):97-115.

[28]林晨,陳小亮,陳偉澤,陳彥斌.人工智能、經濟增長與居民消費改善:資本結構優化的視角[J].中國工業經濟,2020(02):61-83.

[29]顧基發,趙明輝,張玲玲.換個角度看人工智能:機遇和挑戰[J].中國軟科學,2020(02):1-10.

[30]萬昆,鄭旭東,任友羣.規模化在線學習準備好了嗎?——後疫情時期的在線學習與智能技術應用思考[J].遠程教育雜誌,2020,38(03):105-112.

[31]肖睿,肖海明,尚俊傑.人工智能與教育變革:前景、困難和策略[J].中國電化教育,2020(04):75-86.

[32]蘭國帥,郭倩,張怡,孔雪柯,鍾秋菊.影響未來高等教育教學的宏觀趨勢、技術實踐和未來場景——《2020年EDUCAUSE地平線報告(教學版)》要點與思考[J].開放教育研究,2020,26(02):27-39.

[33]鍾紹春.人工智能如何推動教育革命[J].中國電化教育,2020(03):17-24.

[34]曹培傑.人工智能教育變革的三重境界[J].教育研究,2020,41(02):143-150.

3.2017-2020年國家社科基金人工智能相關重大項目

4.2021年國家社科基金人工智能相關項目


因學科專業所限,難免出錯,敬請批評指正。同時,我們也面向全校師生徵集關注的領域和專題。聯繫方式:68754258,Email:jflai@lib.whu.edu.cn

(編輯:仲秋、鄭怡萍 審核:劉霞、劉穎)

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