[論文レビュー] Application of Artificial Intelligence and Machine Learning in Libraries: A Systematic Review

Rajesh Das, Mohammad Sharif Ul Islam|arXiv (Cornell University)|Dec 6, 2021

Organizational and Employee Performance被引用数 27

ひとこと要約

この論文は、図書館におけるAIとMLに関する経験的研究を系統的にレビューし、32件の記事に基づいて、理論的研究が優勢で、実装事例研究もいくつかあることを示しています。

ABSTRACT

As the concept and implementation of cutting-edge technologies like artificial intelligence and machine learning has become relevant, academics, researchers and information professionals involve research in this area. The objective of this systematic literature review is to provide a synthesis of empirical studies exploring application of artificial intelligence and machine learning in libraries. To achieve the objectives of the study, a systematic literature review was conducted based on the original guidelines proposed by Kitchenham et al. (2009). Data was collected from Web of Science, Scopus, LISA and LISTA databases. Following the rigorous/ established selection process, a total of thirty-two articles were finally selected, reviewed and analyzed to summarize on the application of AI and ML domain and techniques which are most often used in libraries. Findings show that the current state of the AI and ML research that is relevant with the LIS domain mainly focuses on theoretical works. However, some researchers also emphasized on implementation projects or case studies. This study will provide a panoramic view of AI and ML in libraries for researchers, practitioners and educators for furthering the more technology-oriented approaches, and anticipating future innovation pathways.

研究の動機と目的

• 図書館におけるAIとMLの適用に関する経験的研究を統合する。
• 研究者および実務家のために、LIS分野におけるAI/MLの使用のパノラマビューを提供する。
• 一般的に用いられているAI/ML手法と、現存する研究の性質（理論的 vs. 実装）を特定する。
• ギャップを強調し、技術志向のLIS研究の将来の方向性を提案する。

提案手法

• Kitchenham et al. (2009) guidelines に従って系統的文献レビューを実施した。
• Web of Science、Scopus、LISA and LISTA データベースからデータを収集した。
• 関連研究を特定するために厳密な選択プロセスを適用した。
• 図書館におけるAI/MLの適用を要約するために32件の記事をレビューおよび分析した。
• Aimed to map AI/ML domain techniques most often used in LIS.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 図書館およびLISドメインでどのようなAI/MLの適用が検討されてきたか？
• RQ2 図書館の文脈で最も一般的に使用されるAI/ML技術は何か？
• RQ3 AI/ML図書館研究における既存エビデンスの性質（理論的か実装か）は何か？
• RQ4 どのようなギャップが存在し、図書館におけるAI/MLの将来の方向性として何が提案されているか？

主な発見

• LISに関連するAI/ML研究のほとんどは実装よりも理論的である。
• 一部の研究は図書館での実装プロジェクトやケーススタディを提示している。
• 本研究は今後の技術志向の研究を導くために図書館におけるAI/MLのパノラマビューを提供する。
• 分析対象の文献は系統的プロセスを通じて選択された32件の記事で構成されている。
• このレビューは図書館分野で頻繁に用いられるAI/ML技術を統合してまとめる。