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O interesse sobre inteligência artificial (IA) tem sido demonstrado tanto pela academia quanto pela sociedade em geral, a partir de análises de tendências tecnológicas, de pesquisas e estudos científicos, e pela crescente visibilidade do tema nas mídias sociais, tanto para a disseminação da produção científica no ambiente acadêmico, por cientistas, autores e centros de pesquisas, quanto pelo público em geral, como jornalistas e produtores de conteúdo, que utilizam dessa literatura com o intuito de informar à quem se interessar.
A IA tem ganhado visibilidade desde meados do século XX, mas foi nas duas primeiras décadas do século XXI que o interesse da sociedade sobre o tema apresentou evidente crescimento, ao passo em que suas áreas e subáreas passaram a exercer maior impacto no cotidiano dos indivíduos. Como exemplos:  processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, sistemas especialistas e robótica, também diferentes sistemas e dispositivos inteligentes, como assistentes virtuais (Siri, Alexa e Cortana), Big Data, computação em nuvem e internet das coisas, que apresentam grande procura e impacto na vida de seus usuários (JORDAN, 2019; LEITÃO et al., 2016; PAN, 2016; RUSSELL; NORVIG, 2013). 
Tais tecnologias são encontradas em diversos seguimentos da sociedade: na indústria, em transportes, no desenvolvimento de energia, em assistência médica, em áreas de finanças, telecomunicações, recuperação de documentos, classificação de textos, detecções de fraudes, sistemas de recomendações, buscas personalizadas, e análises de redes sociais, sendo comumente utilizadas em empresas como Google, Apple, Facebook, Amazon, Netflix, Tesla, Audi e General Motors (JORDAN, 2019; WEST, 2015). 
O interesse sobre a IA pode ser percebido por meio do volume de consultas na internet pelo tema, verificado a partir de pesquisa na ferramenta Google Trends, que apresenta um índice de consultas realizadas pelo Google, em determinado momento e em diferentes regiões do mundo, com os valores sendo calculados em escala de 0 a 100, em que 100 representa o pico de popularidade, 50 a metade da popularidade, e 0 que não há dados suficientes para o cálculo (GOOGLE TRENDS, 2019). Logo, pelos dados coletados por pesquisa realizada em dezembro de 2019, utilizando o termo “inteligência artificial”, nos últimos 5 anos (2014-2019) e em todo o mundo, mostra-se que houve crescimento de buscas pelo assunto a partir de 2017, chegando ao seu pico de popularidade, com 100 pontos, neste mesmo ano. Para os principais países/regiões a realizarem tais buscas, destacam-se: Vietnã, China, Coreia do Sul, Moldávia e Singapura, sendo que o Vietnã apresentou o maior volume entre eles, isto é, 100 pontos de popularidade (GONTIJO, 2020).
A International  Federation  of  Library  Associations (IFLA) também se refere à inteligência artificial em seu relatório de 2013, o IFLA Trend Report, em que cita tendências tecnológicas voltadas aos avanços em IA, como o Big Data e as impressoras 3D. Expõe-se que as tecnologias de web semântica aliadas com o aprendizado de máquina e com o reconhecimento de voz trarão benefícios que permitem dissolver barreiras linguísticas e de acesso à deficientes visuais por meio de dispositivos conectados à internet. Assim como o Big Data poderá permitir a criação de serviços automatizados, como equipamentos do dia a dia e tecnologias complexas voltadas para infraestrutura (GONTIJO, 2020; IFLA, 2013).   
Devido ao crescente espaço alcançado pela inteligência artificial como campo de pesquisa científica e pelo aumento do uso de seus sistemas e dispositivos pela sociedade em geral, como formas de se averiguar os impactos causados por sua literatura tanto em ambiente acadêmico, quanto social, utiliza-se de métodos quantitativos oferecidos pelos estudos métricos da informação, como a bibliometria e a altmetria em complementaridade. Portanto, o impacto acadêmico pode ser percebido por meio dos indicadores bibliométricos, em que verificam como a produção científica é tratada dentro do universo da academia. E o impacto social pelos indicadores altmétricos, que indicam o seu nível de atenção on-line e de visibilidade em ambiente virtual, diante do público em geral, que pode ou não apresentar envolvimento direto com essa produção (GONTIJO; ARAÚJO, 2021).
Segundo Meadows (1999), é de grande importância analisar tanto a quantidade de informações que os cientistas produzem e comunicam, quanto a qualidade e o impacto de seus trabalhos. Para tanto, utilizam-se os indicadores bibliométricos e de citações como os mais adequados para as análises de impacto acadêmico e para o seu reconhecimento pela comunidade científica (FREITAS; ROSAS; MIGUEL, 2017). Em que a “[...] apreciação e avaliação do impacto de publicações de resultados de pesquisa são processos fundamentais à ciência e servem ao avanço do conhecimento em nossa sociedade” (ARAÚJO; MURAKAMI; PRADO, 2018, p. 367).
Enquanto a altmetria permite analisar o impacto social da literatura científica perante outras comunidades além da acadêmica, ao rastrear a atenção on-line dada pelo público em geral nas muitas fontes virtuais, que facilitam as interações sociais entre pesquisadores e comunidade em geral (MARICATO; LIMA, 2017). Coletando dados de disseminação de pesquisas em mídias e redes sociais, blogs, portais de notícias, entre diferentes fontes de divulgação, por meio de publicações, menções, comentários, curtidas, compartilhamentos, downloads, etc. (COSTAS; ZAHEDI; WOUTERS, 2015; MELERO, 2015; VANTI; SANZ-CASADO, 2016).
Portanto, com as análises bibliométricas e altmétricas de impacto acadêmico e social sobre a literatura referente a inteligência artificial, em conformidade com o contexto das tendências trazidas pela evolução dessa tecnologia, a academia bem como a indústria continuarão a gerar muitas inovações para a sociedade (JORDAN, 2019). Enquanto a academia apresentará técnicas inovadoras em suas produções científicas, a indústria colocará em prática tais técnicas, com benefícios para toda sociedade.@pt
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