パンデミックにおける人工知能と持続可能な開発：科学的議論の概観

本研究の目的は、パンデミック期間中の人工知能（AI）と持続可能な開発に関連する主要なテーマを分析することです。本研究は、パンデミックの始まりから2023年までのAIと持続可能性に関する専門文献の概観を提供します。本論文では、持続可能な開発目標（SDGs）に対する人工知能の正の影響と負の影響の両方を強調する科学文献を分析します。研究を遂行するために、Web of ScienceおよびScopusデータベースにインデックスされた文献の主要テーマを特定するために、文献計量分析とテキストマイニング技術を使用しました。まず、著者の影響、国別の記事生産、使用された主要キーワード、およびその他の記述データを特定するために記述的指標を使用しました。さらに、共起分析に基づくデータ削減手法（多重対応分析など）を著者のキーワードに適用し、文献で探求されたテーマのパターンを示しました。文献計量分析は、ラテント・ディリクレ割当（LDA）と構造トピックモデリングを用いて要約文に対するテキストマイニングによって補完され、AIと持続可能な開発に関する科学的議論の包括的な視点を提供します。私たちの研究は、AIと持続可能な開発に関連する文献に多様なテーマを特定しました。これらのテーマには、社会的持続可能性、健康関連の問題、省エネルギーのためのAI技術、産業と革新における持続可能性、スマートで持続可能な都市のためのIoT技術、都市計画、教育と知識生産のための技術、そしてSDGsへの技術の影響が含まれます。また、文献においてAIが持続可能な開発に与える影響について議論する際に、著しいポジティビティバイアスが存在することがわかりました。特定のリスクを認めながらも、文献は様々なセクターにおけるAIの潜在的利益に焦点を当てる傾向があります。さらに、分析はAI技術の使用によって促進されるエネルギー効率への関心の高まりを示しています。私たちの研究は、AIと持続可能な開発に関する現在の学術的議論の傾向と新たな科学の道についての理解を深めることに寄与しています。また、研究が必要とされる分野や実務者および政策立案者への影響を強調しています。