Artificial Intelligence in Gaming: A Bibliometric Analysis of Research Outputs and Trends
Notice bibliographique
Résumé
This report provides a thorough bibliometric analysis of academic research on artificial intelligence (AI) in gaming, utilizing data obtained from the Scopus database. The analysis reveals noteworthy trends and offers unique insights into the area by analyzing publication numbers, citation impacts, authorship patterns, and geographical distribution. The most notable publication sources are highlighted, with the IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG) being the primary venue, followed by CEUR Workshop Proceedings and AAAI Workshop - Technical Report. Documents that have received a significant number of citations, such as those authored by Mnih V (2015) and Vinyals O (2019), are recognized for their pioneering contributions. Renowned writers such as Bulitko V, Togelius J, and Lucas SM are recognized for their significant contributions to the scientific community. The report also shows a significant rise in academic production after 2013, suggesting an increasing fascination and swift progress in the utilization of AI in gaming. The United States has the top position in terms of research contributions, with the United Kingdom and Canada following closely behind, demonstrating a significant global presence. The frequent utilization of terminology such as "artificial intelligence," "human-computer interaction," and "video game" highlights the research's emphasis on technology and user-centeredness. The research also recognizes constraints arising from its sole dependence on the Scopus database, which may result in the exclusion of pertinent papers that are indexed in other prominent databases such as Web of Science and Google Scholar. However, the report provides a comprehensive summary of the present condition and future prospects of AI research in gaming, serving as a basis for further investigation and advancement in this rapidly evolving sector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,198 | 0,237 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».