Активність Сонця у значній мірі визначає стан як наземного, так і космічного середовища, що робить вивчення та прогнозування сонячної активності та її циклів вирішальним. Особливо важливим є прогнозування індексу кількості сонячних плям (S_N); цей параметр, що стосується кількості сонячних плям і груп сонячних плям у фотосфері Сонця, є критичним показником сонячної активності. Оскільки сонячні бурі негативно впливають на електричні мережі, супутникові операції та системи зв 'язку, то здатність прогнозувати S_N з достатньою точністю є виключно корисною. Як наслідок, зростає науковий інтерес до прогнозування S_N та його поведінки, а також до різноманітних методологій, що застосовуються для вирішення цієї проблеми. Однак стрімке зростання кількості публікацій ускладнює отримання чіткого уявлення про найновіші та найпродуктивніші підходи, а також про найвідоміших авторів або країни в цій галузі. У цій роботі ми використовуємо інтелектуальний аналіз текстів для проведення наукометричного аналізу наявної наукової літератури з прогнозування кількості сонячних плям з 1927 року. 

          Використовуючи програмне забезпечення VOSviewer і дані Scopus, ми з'ясовуємо, як розвивалася література в цій галузі досліджень, показуючи публікації з точки зору країни походження (зі співавторством включно), джерела публікації, найбільш релевантних завдань і найбільш цитованих елементів як по журналах, так і по авторах. Наші результати показують, що прогнозування сонячних плям (особливо щодо S_N) є усталеною галуззю, яка набуває все більшого інтересу завдяки своєму важливому внеску в наші знання про сонячну активність.