Выявление лидеров мнений для анализа сферы искусственного интеллекта с использованием графовой модели

Аннотация

В статье рассматривается проблема ориентирования в активно развивающейся области искусственного интеллекта (ИИ). В качестве примера этой области взяты большие языковые модели. В данной работе в качестве инструмента анализа предлагается графовое представление научного сообщества, позволяющее описать структуру взаимосвязей между авторами и выделить исследовательские группы. Также предлагается инструмент выделения ключевых фигур и лидеров мнений. Предполагается, что последующее изучение публикаций таких групп позволит своевременно фиксировать тенденции и принимать на этой основе решения по выбору и внедрению соответствующих технологий. На основе этого подхода построена модель, для чего использовались открытые данные из наукометрических баз: исследователи представлены вершинами графа с дополнительными атрибутами, а их связи — ребрами. Влияние отдельных персон измерялось метрикой центральности PageRank, а скрытые исследовательские группы идентифицировались с помощью алгоритма Louvain. Полученные результаты подтверждают исходные гипотезы: ученые с высоким значением PageRank действительно являются признанными лидерами индустрии, а алгоритм устойчиво выделяет пять кластеров, соотносящихся с реальными исследовательскими и корпоративными структурами. В совокупности предложенная графовая модель может рассматриваться как вспомогательный инструмент для аналитического описания актуального научного ландшафта ИИ и мониторинга исследовательских тенденций.