مطالعات مدیریت گردشگری عصر هوشمند

مطالعات مدیریت گردشگری عصر هوشمند

تحلیل کتاب‌سنجی روند جهانی پژوهش در حوزه میراث فرهنگی و هوش مصنوعی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 استادیار گروه مدیریت جهانگردی، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران.
2 استادیار گروه مدیریت دولتی و شهری، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران.
3 دانشیار گروه مدیریت جهانگردی، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران.
10.22072/tmsse.2026.2077858.1098
چکیده
میراث فرهنگی زیربنای هویت ملی و تداوم تاریخی است، با این حال در عصر تحول دیجیتال، حفظ و اشاعه پایدار آن به طور فزاینده‌ای به فناوری‌های پیشرفته وابسته است. در میان این فناوری‌ها، هوش مصنوعی به محرک اصلی برای تحلیل داده‌های پیچیده، شبیه‌سازی بازسازی‌های واقع‌گرایانه و بهبود حفاظت از میراث بشری تبدیل شده است. این مطالعه یک تحلیل کتاب‌سنجی (بیبلیومتریک) سیستماتیک از روندهای پژوهشی جهانی در تقاطع میراث فرهنگی و هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. داده‌ها از پایگاه داده اسکوپوس (Scopus) استخراج شده و از طریق نرم‌افزار VOSviewer برای ترسیم ساختارهای همکاری علمی و تکامل موضوعی بررسی شده‌اند. معیارهای کتاب‌سنجی بررسی‌شده شامل رشد سالانه انتشارات، کشورهای پیشرو، نویسندگان تأثیرگذار و شبکه‌های هم‌تالیفی و هم‌رخدادی واژگان کلیدی است. یافته‌ها افزایش چشمگیر خروجی‌های پژوهشی را بین سال‌های ۲۰۱۵ تا ۲۰۲۵ نشان می‌دهند که گویای یک تغییر پارادایم به سمت پژوهش‌های بین‌رشته‌ای است. کشورهای اروپایی، به‌ویژه ایتالیا، یونان، بریتانیا و اسپانیا، در ایجاد شبکه‌های همکاری پایدار پیشتازند، در حالی که کشورهای آسیایی مانند چین، هند، کره جنوبی و اندونزی رشد شتابنده‌ای را از خود نشان می‌دهند. با این حال، بهره‌وری بالای انتشارات لزوماً به معنای همکاری گسترده بین‌المللی نیست. تحلیل مفهومی زمانی، گذار از مستندسازی و حفاظت سنتی به یک مرحله نوآورانه از نظر فناوری را برجسته می‌کند که با مدل‌های زبانی بزرگ، هوش مصنوعی مولد و واقعیت افزوده مشخص می‌شود و در حال شکل‌دهی به اکوسیستم‌های تعاملی میراث دیجیتال است. در مجموع، نتایج بر یک گذار جهانی به سمت ادغام کامل هوش مصنوعی در سراسر چرخه عمر حفظ و مدیریت میراث فرهنگی تأکید می‌کنند. این مطالعه راهنمایی‌هایی را برای سیاست‌گذاران و پژوهشگران فراهم می‌کند تا حوزه‌های دانش نوظهور را شناسایی کرده و همکاری‌های بین‌المللی مؤثرتری را برای عملکردهای پایدار میراث دیجیتال پرورش دهند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

A Bibliometric Analysis of Global Research Trends in Cultural Heritage and Artificial Intelligence

نویسندگان English

parviz pourkarimi 1
Seyed J Faraji 2
Akbar Pourfaraj 3
1 Assistant Professor, Department of Tourism Management, Faculty of Management and Accounting, Allameh Tabataba’i University, Tehran, Iran.
2 Assistant Professor, Department of Public and Urban Management, Faculty of Management and Accounting, Allameh Tabataba’i University, Tehran, Iran.
3 Associate Professor, Department of Tourism Management, Faculty of Management and Accounting, Allameh Tabataba’i University, Tehran, Iran.
چکیده English

Cultural heritage underpins national identity and historical continuity, yet in the age of digital transformation, its sustainable preservation and dissemination depend increasingly on advanced technologies. Among these, artificial intelligence has become a major catalyst for analyzing complex datasets, simulating realistic reconstructions, and enhancing the conservation of human heritage. This study provides a systematic bibliometric analysis of global research trends at the intersection of cultural heritage and AI. Data were retrieved from the Scopus database and examined through VOSviewer to map scientific collaboration structures and thematic evolution. The bibliometric metrics explored include annual publication growth, leading countries, influential authors, and co-authorship and keyword-co-occurrence networks. The findings reveal a remarkable increase in scholarly output between 2015 and 2025, signaling a paradigmatic shift toward interdisciplinary research. European nations, particularly Italy, Greece, the United Kingdom, and Spain, lead in establishing enduring collaboration networks, while Asian countries such as China, India, South Korea, and Indonesia demonstrate accelerated growth. However, high publication productivity does not necessarily imply extensive international cooperation. Temporal concept analysis highlights a progression from traditional documentation and conservation to a technologically innovative stage characterized by large language models, generative AI, and augmented reality, which are shaping interactive digital heritage ecosystems. Overall, the results emphasize a global transition toward the full integration of AI across the lifecycle of cultural heritage preservation and management. The study offers guidance for policymakers and researchers to identify emerging knowledge domains and foster more effective cross-national collaborations for sustainable digital heritage practices.

کلیدواژه‌ها English

Cultural Heritage
Artificial Intelligence
Bibliometric Analysis
Digital Preservation
Asadian Ardakani, F. (2025). Analyzing tourist satisfaction through artificial intelligence: A bibliometric study. Tourism Management Studies, 20(71), 253–294. [in Persian]
https://doi.org/10.22054/tms.2025.83370.3012
Barceló, J., Del Castillo, F., Kayikci, D., & Urbistondo, B. (2022). Neural networks for archaeological classification and typology: An overview. Journal of Post-Classical Archaeology, 12, 7–33.
Casillo, M., Colace, F., Gupta, B. B., Lorusso, A., Santaniello, D., & Valentino, C. (2024). The role of AI in improving interaction with cultural heritage: An overview. In B. B. Gupta & F. Colace (Eds.), Handbook of research on AI and ML for intelligent machines and systems (pp. 30–59). IGI Global.
https://doi.org/10.4018/978-1-6684-9999-3.ch006
Colavizza, G., Blanke, T., Jeurgens, C., & Noordegraaf, J. (2022). Archives and AI: An overview of current debates and future perspectives. ACM Journal on Computing and Cultural Heritage, 15(1), Article 4, 1–15.
Croce, V., Caroti, G., De Luca, L., Piemonte, A., & Véron, P. (2023). Neural radiance fields (NeRF): Review and potential applications to digital cultural heritage. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLVIII-M-2-2023, 453–460.
Esmaeili Mahyari, M., Irani, H. R., & Noormandi Pour, V. (2021). Biblometric review on smart tourism researches. Tourism and Leisure Time, 6(12), 21–35. [in Persian]
https://doi.org/10.22133/tlj.2022.332168.1031
Ghasemi Hamedani, I., Bashokouh Ajirlo, M., Rahimi Kolour, H., & Seifollahi, N. (2024). Analysis of the application of virtual reality in cultural tourism: A bibliometric approach. Quarterly Journal of Social Development, 18(4), 165–194. [in Persian]
https://doi.org/10.22055/qjsd.2024.44148.2834
Ghodousiyan, T., Razani, M., Mehdikhani, A. H., Keshtkar, A., Mirzaie, A. K., Mansouri, A., et al. (2024). A comprehensive analysis of artificial intelligence concepts and applications in cultural heritage and arts: From archaeology to the metaverse reality. Knowledge of Conservation and Restoration, 7(3), 39–50. [in Persian]
Gîrbacia, F. (2024). An analysis of research trends for using artificial intelligence in cultural heritage. Electronics, 13(18), 3738.
Khan, M. A., & Guleria, S. (2024). Mapping the landscape of heritage management research: A bibliometric analysis. Educational Administration: Theory and Practice, 30(5), 7829–7838.
Liu, Z. (2022). Literature review on image restoration. Journal of Physics: Conference Series, 2386(1), 012041.
https://doi.org/10.1088/1742-6596/2386/1/012041
Mahdizadeh, B. M., Khodadad Hosseini, S. H., & Nazarpour Kashani, H. (2025). Bibliometric analysis of customer experience and artificial intelligence. Scientometrics Research Journal, 11(2), 91–114. [in Persian]
https://doi.org/10.22070/rsci.2025.19066.1729
Mishra, M. (2021). Machine learning techniques for structural health monitoring of heritage buildings: A state-of-the-art review and case studies. Journal of Cultural Heritage, 47, 227–245.
Niknam, M., & Bagheri Tostani, H. (2024). A review of the impact of artificial intelligence on art. Journal of Research in Arts and Humanities, 9(64), 9–16. [in Persian]
Papi, F., & Dadvar, A. (2024). Investigating the role and application of artificial intelligence in creating new works of art and how to change artistic approaches in the digital era. Strategic Studies of Art, 3(1), 31–63. [in Persian]
https://doi.org/10.22083/ssa.2025.480976.1047
Pisolkar, Y. (2024). Cultural heritage management and sustainable development: Major themes and research trajectories. Electrical Systems, 20(6), 2417–2431.
Rallis, I., Voulodimos, A., Bakalos, N., Protopapadakis, E., Doulamis, N., & Doulamis, A. (2020). Machine learning for intangible cultural heritage: A review of techniques on dance analysis. In Visual computing for cultural heritage (pp. 103–119). Springer.
Rezvani, L., Kamrani, B., & Sharifzadeh, M. (2024). Reviewing the role of artificial intelligence in creating original works of art: Case study: Harold Cohen's paintings. Bagh-e Nazar, 20(128), 57–68. [in Persian]
https://doi.org/10.22034/bagh.2023.399032.5380
Sadri, S. A., Kaboli, M. H., Mirzarezaee, M., & Soleymani, M. R. (2024). Adaptive interaction of artificial intelligence and architecture: A focus on historical developments from 1920 to 2023. Urban Futurology, 4(2), 1–26. [in Persian]
Sarvari Laleh, H., Niki Esfahlan, H., & Emari, H. (2025). Modeling factors affecting smart governance for managing cultural heritage tourism destinations. International Journal of Tourism, Culture and Spirituality, 8(2), 65–80.
Sohrabi Moghadam, I., & Akbarnejad Damochali, H. (2022). Examining the role of artificial intelligence in the reconstruction of Iran's historical monuments. Jostarnameh of Islamic Culture and Art, 1(4), 92–106. [in Persian]
Soleimani, H. (2025). Analysis of the role of AI-based foresight algorithms in the transformation of sixth-generation museum management: Designing a conceptual framework for enhancing intelligent decision-making and improving the interactive-cultural experience. Bunyān-i Hunar: Justārhā-yi Mūzah/Dārī, Marimmat, Bāstānshināsī va Tārīkh-i Hunar, 3(6), e727405. [in Persian]
https://doi.org/10.22034/ciom.2025.2066153.1045
Soleymani, H. (2025). Examining the role of modern museology with the use of artificial intelligence: A digital transformation in the preservation, management, and enhancement of visitor experience in cultural heritage in the era of new technologies. Bunyān-i Hunar: Justārhā-yi Mūzah/Dārī, Marimmat, Bāstānshināsī va Tārīkh-i Hunar, 2(5), e722567. [in Persian]
https://doi.org/10.22034/ciom.2025.722567
Soleymani, A., Jahangir, H., & Nehdi, M. L. (2023). Damage detection and monitoring in heritage masonry structures: Systematic review. Construction and Building Materials, 397, 132402.
Vlase, I., & Lähdesmäki, T. (2023). A bibliometric analysis of cultural heritage research in the humanities: The Web of Science as a tool of knowledge management. Humanities and Social Sciences Communications, 10, Article 84.
Wang, H., Gong, Y., Zhang, Y., & Li, F. (2025). Artificial intelligence for sustainable cultural heritage: Practical guidelines and case-based evidence. Sustainability, 17(20), 9192.
Westenberger, P., & Farmaki, D. (2025). Artificial intelligence for cultural heritage research: The challenges in UK copyright law and policy. European Journal of Cultural Management and Policy, 15, Article 14009.
Yang, S., Hou, M., & Li, S. (2023). Three-dimensional point cloud semantic segmentation for cultural heritage: A comprehensive review. Remote Sensing, 15(3), 548. https://doi.org/10.3390/rs15030548
Zhang, Y., Ikiz Kaya, D., & van Wesemael, P. J. V. (2024). An assessment framework for digital participatory practices engaging youth in cultural heritage management. Journal of Cultural Heritage, 70, 408–421.
Zhao, J., Zhang, R., & Jung, E. (2024). A bibliometric analysis of the application of artificial intelligence in Chinese cultural heritage based on CiteSpace. Journal of Psychology Research, 14(7), 237–250.
Zhao, M., Wu, X., Liao, H.-T., & Liu, Y. (2020). Exploring research fronts and topics of big data and artificial intelligence application for cultural heritage and museum research. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 806(1), 012036.