A Bibliometric Analysis of Artificial Intelligence applications
during COVID-19 Based on Web of Science (WoS) Database
Abdelmageed Algamdi
University of Bisha || KSA
Abstract: This article opens up another analytic method of Artificial Intelligence applications in Light of COVID-19, mainly explaining this binding domain’s current trends and knowledge areas, according to the data analysis of previous studies in this field.
The bibliometric study was performed to present new research trends in Artificial Intelligence in light of COVID-19. The data of 1635 studies published in Web of Science were analyzed during the last two years (2020-2021). We achieved the bibliometric analysis using three software CiteSpace, VOSviewer, and KnowledgeMatrix Plus.
The findings of bibliometric analysis suggest that there are twelve research clusters in this topic (emerging industry, cross-sectional survey study, emerging technologies, joint position paper, colony predation algorithm, medical worker, deep learning, covid-19 risk prediction, future smart connected communities, supply chain resilience, virtual screening, and k-12 students). The United States, People’s Republic of China, the United Kingdom, India, Saudi Arabia, Italy, Australia, Spain, South Korea, and Canada are the most intriguing countries that investigated this issue during COVID-19, so this study reveals the latest policy trends in Artificial intelligence using bibliometric analysis.
Keywords: Bibliometric review; Artificial Intelligence; COVID-19; Machine learning, Web of Science (WoS).
عبد المجيد الغامدي
جامعة بيشة || المملكة العربية السعودية
المستخلص: تعالج هذه الورقة البحثية طريقة تحليلية أخرى لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في ظل كوفيد 19، وتشرح بشكل أساسي الاتجاهات الحالية ومجالات المعرفة، من خلال تحليل بيانات الدراسات السابقة في هذا المجال.
تم القيام بالدراسة الببليومتري لتقديم اتجاهات بحثية جديدة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في ظل كوفيد 19، من خلال تحليل بيانات 1635 دراسة نُشرت في قاعدة المعرفة (Web of Science) خلال العامين الماضيين (2020-2021). قمنا بالتحليل الببليومتري باستخدام ثلاثة برامجيات CiteSpace و VOSviewer و KnowledgeMatrix Plus.
تشير نتائج التحليل الببليومتري أن هناك اثني عشر مجموعة بحثية في هذا المجال (الصناعات الناشئة، المسح المقطعي، التقنيات الناشئة، الموقف المشترك، خوارزمية الافتراس المكروبي، العامل الطبي، التعلم العميق، التنبؤ بمخاطر كوفيد 19، المجتمعات الذكية، مرونة سلسلة التوريد، الفحص الافتراضي، طلاب K-12). أيضا تتمثل الدول الأكثر اهتماما للبحث في هذه الاشكالية في الولايات المتحدة الأمريكية، جمهورية الصين الشعبية، المملكة المتحدة، الهند، المملكة العربية السعودية، إيطاليا، أستراليا، إسبانيا، كوريا الجنوبية وكندا. تكشف هذه الدراسة في الأخير عن أحدث السياسات للاتجاه لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
الكلمات المفتاحية: مراجعة ببليومترية؛ ذكاء اصطناعي؛ كوفيد 19، تعلم الآلة، قاعدة المعرفة.Web of Science (WoS).