Публикации автора

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.