A Bibliometric Analysis of the Ethical and Social Implications of AI
Notice bibliographique
Résumé
The rapid advancement of artificial intelligence (AI) has raised significant ethical and social concerns, necessitating a systematic analysis of research trends in this domain. This study employs a bibliometric analysis using data from Scopus and visualization through VOSviewer to map the scholarly landscape of AI ethics. The analysis identifies key research themes, including algorithmic bias, data privacy, transparency, accountability, and trust, while highlighting emerging topics such as ChatGPT, adversarial machine learning, AI in education and healthcare, and sustainability. The co-authorship and country collaboration networks reveal a highly interdisciplinary and globally connected research community, with strong contributions from the United States, Germany, India, and China, but limited representation from the Global South. Findings indicate that AI ethics research is evolving beyond theoretical discussions to address real-world applications and governance challenges. The study underscores the need for more inclusive AI policies, interdisciplinary collaborations, and ethical AI governance frameworks to ensure responsible AI development. Future research should focus on bridging the gap between AI engineering and ethical oversight, regulating AI-driven misinformation, and expanding the global diversity of AI ethics discourse.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,230 | 0,293 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».