Введение. Статья посвящена анализу применения инструментов искусственного интеллекта (ИИ) на различных этапах научного исследования, с акцентом на процесс выполнения обзора литературы. Рассматривается роль автоматизированных систем в оптимизации рутинных процессов и ускорении анализа больших массивов данных.
Методы исследования. Использованы методы контент-анализа научной литературы по тематике приграничных территорий и последующего синтеза полученной информации. Для обработки данных и визуального анализа применен инструмент CiteSpace 6.3. R1. Исходные данные были импортированы из базы Web of Science, а временной интервал анализа охватывал период 1992-2025 гг. При визуальном анализе использовались узлы авторов, учреждений и ключевых слов для многомерного представления данных.
Результаты и дискуссия. Показано, что использование CiteSpace позволяет автоматизировать процессы отбора источников, анализа ключевых терминов, построения сетевых карт соавторства, визуализации взаимосвязей между публикациями и кластеризации тематических направлений. Применение подобных инструментов значительно ускоряет обработку данных и облегчает выявление исследовательских трендов. Однако, несмотря на широкий функционал, ИИ-инструменты выполняют преимущественно вспомогательную роль, поскольку критическая интерпретация данных, формулирование гипотез, выводов и положений научной новизны остаются задачами исследователя. Отмечены потенциальные риски, связанные с возможными ошибками в интерпретации данных и снижением критического подхода при чрезмерной зависимости от автоматизированных систем.
Заключение. Сделан вывод о необходимости достижения оптимального баланса между автоматизацией технических этапов и сохранением ведущей роли исследователя, что обеспечивает не только повышение скорости работы, но и сохранение глубины и качества научных результатов. Перспективы дальнейших исследований связаны с интеграцией ИИ-инструментов в более сложные аналитические процессы для расширения возможностей научного анализа.
Введение. Для проведения современных научных исследований необходимо применять системный подход к анализу структуры, исследованию закономерностей научного знания. Это делает наукометрию важным инструментом в работе ученых и исследователей. Одним из ключевых направлений научных исследований в рассматриваемой области является изучение и разработка эконометрических методов моделирования и последующее их использование для прогнозирования регионального экономического развития. Для проведения исследований такого рода применяются библиометрические методы, включающие в себя анализ цитируемости, индексов научного влияния и картирование науки. Данные методы дают возможность определить ключевые научные школы, выявить исследовательские тренды и оценить уровень международного сотрудничества.
Методы исследования. Проведен библиометрический анализ отобранных научных публикаций в области эконометрических методов моделирования и прогнозирования регионального развития. Анализ проведен с использованием современных инструментов, таких как The Lens, Bibliometrix и VOSviewer. Были рассмотрены ключевые библиометрические показатели, освещены и применены на практике методы визуализации научных данных, проведен анализ публикационной активности в ведущих базах данных.
Результаты и дискуссия. Проведенный анализ библиометрических материалов показал наличие тренда устойчивого роста числа научных публикаций в исследуемой области регионального экономического развития, что подтверждает высокую актуальность темы. В ходе исследования, а именно проведения кластеризации научных направлений, было установлено, что в основном исследования посвящены трем направлениям: изучению региональной экологии и экономики, изучению традиционной экономики, изучению социальной экономики. Также был проведен сравнительный анализ исследуемых научных публикаций, в ходе которого были выявлены библиографические связи научных статей, ключевые слова, их плотность распределения. В качестве основных ключевых слов исследований можно выделить «экономическое развитие», «выбросы CO2», «возобновляемая энергия», «финансовое развитие», «устойчивое развитие».
Заключение. Проведенный в рамках исследования библиометрический анализ позволил выявить ключевые направления научных работ в области эконометрического моделирования регионального развития. Разработанный авторами алгоритм и методология системного анализа библиографии дали возможность определить наиболее значимые и весомые научные труды в рассматриваемой области. Представленные разнообразные визуализации данных проиллюстрировали междисциплинарный характер рассмотренных исследований. Дальнейшие исследования в освещаемой области возможны в части поиска и внедрения новых перспективных методов библиометрического анализа данных.