Kan Google Scholar overleve AI -revolutionen?

Kan Google Scholar overleve AI -revolutionen?

Google Scholar, den største og mest omfattende akademiske søgemaskine, fejrer sin 20 -års fødselsdag denne uge. I løbet af de sidste to årtier har nogle forskere bemærket, at dette værktøj er blevet et af de vigtigste værktøjer inden for videnskab. I de senere år har konkurrenterne imidlertid vist sig, at brug af kunstig intelligens (AI) for at forbedre søgeoplevelsen såvel som andre, der giver brugerne mulighed for at downloade deres data.

Virkningen af ​​Google Scholar, der drives af internetgiganten Google i Mountain View, Californien, er bemærkelsesværdig, siger Jevin West, en beregningsmæssig socialvidenskabsmand ved University of Washington i Seattle, der bruger databasen dagligt. Men "hvis der nogensinde var et øjeblik, hvor Google Scholar kunne udskiftes som den primære søgemaskine, kan det være nu på grund af nogle af disse nye værktøjer og de innovationer, der sker andre steder," sagde West.

Mange af Google Scholar's fordele - den frie adgang, bredden af ​​information og de sofistikerede søgemuligheder - "deles nu af andre platforme," siger Alberto Martín Martín, en bibliometrisk ved University of Granada i Spanien.

AI-drevne chatbots Såsom ChatGpt og andre værktøjer, der bruger store sprogmodeller, er blevet foretrukne applikationer til nogle forskere, når man søger, gennemgår og opsummerer litteraturen. Nogle forskere har handlet Google Scholar til disse værktøjer. ”Indtil for nylig var Google Scholar min standard søgemaskine,” siger Aaron Tay, en akademisk bibliotekar ved Singapore Management University. Det er stadig på toppen af ​​hans liste, men "for nylig er jeg begyndt at bruge andre AI -værktøjer."

I betragtning af Google Scholar's størrelse og hvor dybt forankret det er i det videnskabelige samfund, "ville det kræve en stor indsats for at nedbryde det," tilføjer West.

Anurag Acharya, medstifter af Google Scholar, glæder sig over alle bestræbelser på at gøre videnskabelige oplysninger lettere at finde, forstå og bygge videre på. ”Jo mere vi alle kan gøre, jo bedre er det til fremskridt af videnskab.”

Den største og mest omfattende

Google Scholar sparkede ind 2004 vises på litteraturforskningens scene og ændret alt. Dengang brugte forskere biblioteker til at finde information eller søgte efter akademiske papirer gennem betalte onlinetjenester såsom Web of Science Citation Database. Samme måned, som Google Scholar lancerede, lancerede Elsevier også sin betalte Service Scopus, en omfattende database med videnskabelige referencer og abstrakter.

Google Scholar søgte på Internettet efter videnskabelige værker af alle slags, såsom bogkapitler, rapporter, fortryk og webdokumenter - inklusive dem, der er på andre sprog end engelsk. Målet var at "gøre verdens forskere mere effektive og gøre det muligt for alle at stå på en fælles videnskabsgrænse," siger Acharya.

Google Scholar's aftaler med udgivere giver det uovertruffen adgang til den fulde tekst af artikler bag Paywalls - ikke kun de titler og abstrakter, som de fleste søgemaskiner tilbyder. Artiklerne er rangeret efter deres relevans for en søgeforespørgsel - normalt bringes de mest citerede artikler til toppen - og yderligere søgningsforespørgsler foreslås. Dækningsdybden giver mulighed for meget specifikke søgninger.

Google afslørede ikke brugsdata til tjenesten, men ifølge Web Traffic Meter lignendeweb modtager Google Scholar over 100 millioner besøg pr. Måned.

Databasen er også meget god til at pege brugere til gratis versioner af en artikel, siger Martín Martín. Dette tilskynder til Open Access Movement, tilføjer José Luis Ortega, en bibliometrisk ved Institute for Advanced Social Studies of the Spanish National Research Council i Córdoba.

Google Scholar er imidlertid uigennemsigtig i andre henseender. En vigtig bekymring er manglen på synlighed i, hvilket indhold, inklusive hvilke tidsskrifter, søges, og hvilken algoritme der bruges til at anbefale artikler. Det begrænser også masseoverførsler af sine søgeresultater, som blandt andet kunne bruges til bibliometrisk analyse. ”Vi har ikke meget indsigt i et af de mest værdifulde værktøjer, vi har inden for videnskab,” siger West.

Acharya forklarer, at Google Scholar primært er et søgeværktøj, og dets hovedmål er at hjælpe lærde med at finde den mest nyttige forskning.

Opdaterede søgemaskiner

I de senere år er konkurrenter, der tilbyder sådanne bibliometriske data, dukker op, selvom ingen kan slå Google Scholar's størrelse og adgang til fuldtekstartikler bag Paywalls. Et bemærkelsesværdigt eksempel er Openalex, der blev lanceret i 2022. Året før var Microsoft Academic Graph, der søgte på Internettet efter akademisk information, blevet lukket og hele datasættet offentliggjort. Openalex bygger på dette og andre åbne kilder til videnskabelige data. Brugere kan søge på det indhold, der er katalogiseret af forfatter, institution og citat, og kan også downloade hele rekorden gratis. ”De gør, hvad vi håbede, at Google Scholar ville gøre,” siger Martín-Martín.

Et andet populært forskningsværktøj, Semantic Scholar, der blev lanceret i 2015 og bruger AI til at skabe læsbare resuméer af papirer og identificere de mest relevante citater. Et andet værktøj, Konsensus, lanceret i 2022, bruger Semantic Scholar's Database til at finde svar på forskningsinformerede spørgsmål (West er en konsulent for konsensus). En af Tays favoritter er Undergrav, der bruger sofistikeret agentbaseret søgning, hvor en autonom enhed scanner den videnskabelige litteratur som et menneske og justerer søgningen baseret på det fundne indhold. Det tager et par minutter - sammenlignet med sekunder på Google Scholar - for at producere resultater, men Tay forklarer, at det er værd at vente på. ”Jeg synes, kvaliteten af ​​de resultater, der kommer tilbage, er bedre end Google Scholar.”

Acharya siger, at Google Scholar også bruger AI til at rangere artikler, foreslå yderligere søgninger og anbefale relaterede artikler. Og tidligere denne måned introducerede virksomheden AI-genereret artikeloversigter for sin PDF-læser. Acharya tilføjer, at søgeværktøjet forsøger at forstå intentionen og konteksten bag en forespørgsel. Denne semantiske søgetilgang er baseret på sprogmodeller og er blevet brugt i cirka to år, siger han.

Én ting, Google Scholar ikke gør endnu, er at inkorporere AI-genererede oversigter over svar på en søgt forespørgsel, svarende til dem, der nu findes øverst i en typisk Google-søgning. Acharya siger, at det er udfordrende at opsummere konklusioner fra flere papirer på en kortfattet og kontekstrig måde. ”Vi har endnu ikke set en effektiv løsning på denne udfordring,” tilføjer han.