Media społecznościowe a sztuczna inteligencja: analiza bibliometryczna publikacji naukowych z bazy Scopus za lata 2020-2025

Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji, dużych modeli językowych i narzędzi analitycznych wpływa na sposób tworzenia i moderowania treści w mediach społecznościowych. Celem pracy było określenie, jak w latach 2020–2025 rozwijało się piśmiennictwo poświęcone relacjom między tymi obszarami. Badanie objęło anglojęzyczne publikacje z zakresu nauk komputerowych, zindeksowane w bazie Scopus. Zastosowano analizę bibliometryczną, obejmującą dynamikę publikowania w poszczególnych latach, typy dokumentów, autorów, współpracę międzynarodową, cytowania, źródła oraz autorskie słowa kluczowe. Stwierdzono systematyczny wzrost liczby prac, z przyrostem na poziomie 94% w 2025 roku, dominację referatów konferencyjnych i wysoki udział publikacji wieloautorskich. Najaktywniejsi byli badacze z Indii, Stanów Zjednoczonych, Chin i Wielkiej Brytanii. Badanie współautorstwa artykułów na poziomie państw z wykorzystaniem VOSViewer wskazało Indie jako kraj współpracujący z największą liczbą państw, USA cechowało się najsilniejszymi relacjami z partnerami współtworzącymi. Analiza tematyczna pokazała trwałe znaczenie uczenia maszynowego, przetwarzania języka naturalnego, analizy sentymentu i uczenia głębokiego w publikacjach. Jednocześnie widoczna była zmiana zainteresowań badawczych: od big data i COVID-19 ku ChatGPT, generatywnej AI, dużym modelom językowym i wyjaśnialnej AI. Ważnymi problemami pozostawały dezinformacja, bezpieczeństwo, prywatność i etyka. Wyniki potwierdzają, że jest to dynamiczny, globalny i silnie zespołowy obszar badań, wymagający dalszych analiz, także poza naukami komputerowymi.

The development of generative artificial intelligence, large language models, and analytical tools influences how content is created and moderated on social media. This study aimed to determine how the literature on the relationships between these areas developed between 2020 and 2025. The study covered English-language publications in the field of computer science indexed in the Scopus database. A bibliometric analysis was conducted, examining annual publication trends, document types, authors, international collaboration, citations, sources, and author keywords. The findings revealed a systematic increase in the number of publications, with a growth rate of 94% in 2025, as well as the predominance of conference papers and a high proportion of multi-authored publications. Researchers from India, the United States, China, and the United Kingdom were the most active. A VOSviewer-based analysis of article co-authorship at the country level identified India as the country collaborating with the largest number of other countries, while the United States had the strongest collaborative relationships with its co-authoring partners. The topic analysis demonstrated the continued importance of machine learning, natural language processing, sentiment analysis, and deep learning in the literature. At the same time, a shift in research interests was observed, from big data and COVID-19 towards ChatGPT, generative AI, large language models, and explainable AI. Disinformation, security, privacy, and ethics remained important research concerns. The findings confirm that this is a dynamic, global, and highly collaborative field of research that requires further investigation, including studies extending beyond computer science.