发现研究趋势包括识别在特定学术或科学领域内获得显著关注的新兴主题、方法论或问题。它与基础文献检索的不同之处在于，它侧重于增长模式、引用影响、合作网络以及一段时间内新出版物的频率。这需要分析思想如何演变、哪些领域吸引越来越多的关注以及创新集中在何处，而不仅仅是查找现有信息。
研究人员通常使用Scopus或Web of Science等文献计量分析工具来跟踪出版物数量、引用次数和关键词共现情况。例如，在生物医学领域，这可能会揭示关于“CRISPR基因编辑应用”的出版物激增。应用于论文摘要或会议论文集的自然语言处理（NLP）技术也可以发现新兴主题，例如在计算机科学会议中识别出对“AI伦理框架”日益增长的兴趣。
这种方法通过突出有前景的领域和揭示差距来加速创新。然而，它存在局限性：数据库可能存在覆盖偏差，定量指标可能会遗漏细微的早期想法。伦理考虑包括确保分析数据中的多样性代表性，以避免扭曲趋势。未来的发展包括人工智能驱动的预测分析，为潜在的未来方向提供更深入的见解，并促进更具战略性的研究规划。