¿Puede Google Scholar sobrevivir a la Revolución AI?

¿Puede Google Scholar sobrevivir a la Revolución AI?

Google Scholar, el motor de búsqueda científica más grande y completo de científicos, celebra su vigésimo cumpleaños esta semana. En las últimas dos décadas, algunos investigadores han descubierto que esta herramienta se ha convertido en uno de los instrumentos más importantes de la ciencia. Sin embargo, en los últimos años, han surgido competidores que usan inteligencia artificial (IA) para mejorar la experiencia de búsqueda, así como otros que permiten a los usuarios descargar sus datos.

Los efectos de Google Scholar, operados por el gigante de Internet Google en Mountain View, California, son notables, dice Jevin West, un científico social computacional de la Universidad de Washington en Seattle, que utiliza la base de datos diariamente. Pero "Si alguna vez hubo un momento en que Google Scholar pudiera reemplazarse como un motor de búsqueda principal, este podría ser el caso, debido a algunas de estas nuevas herramientas y a las innovaciones que tienen lugar en otros lugares", dice West.

Muchas de las ventajas de Google Scholar, el acceso gratuito, el ancho de la información y las sofisticadas opciones de búsqueda, "ahora están compartidas por otras plataformas", dice Alberto Martín Martín, bibliométrico de la Universidad de Granada en España.

Sin embargo, dado el tamaño de Google Scholar y cuán profundo está anclado en la comunidad científica, "requeriría mucho esfuerzo para expulsarlo del trono", agregó West.

El más grande y completo

Google Scholar Step cambió todo . En ese momento, los investigadores usaron bibliotecas para encontrar información o buscaban artículos académicos a través de servicios en línea pagados, como la base de datos de citas Web of Science. En el mismo mes en el que comenzó Google Scholar, también se lanzó el servicio de servicio pagado de Elsevier, una extensa base de datos de referencias científicas y resúmenes.

Google Scholar buscó en la Web en el trabajo científico de todo tipo, como el capítulo del libro, el informe, las preimpresiones y los documentos web, incluidos los de otros idiomas que el inglés. El objetivo era "hacer que los investigadores del mundo sean más efectivos y permitir que todos se paren en una frontera común de la ciencia", dice Acharya.

Los acuerdos de Google Scholar con editores le dan acceso incomparable a los textos completos de los artículos detrás de las barreras de pago, no solo a títulos y resúmenes que ofrecen la mayoría de los motores de búsqueda. Los artículos se clasifican de acuerdo con su relevancia para una consulta de búsqueda, por regla general, los artículos más conmovidos se llevan a la cima, y ​​se proponen consultas de búsqueda adicionales. La profundidad de la cubierta permite una búsqueda altamente específica.

Google no anunció ningún datos de uso para el servicio, pero de acuerdo con el medidor de tráfico web similar, Google Scholar recibe más de 100 millones de visitas por mes.

La base de datos también es muy buena para señalar a los usuarios para versiones gratuitas de un artículo, dice Martín Martín. Esto promueve el movimiento de acceso abierto, José Luis Ortega, bibliométrica del Instituto de Estudios Sociales Avanzados del Consejo Nacional de Investigación Española en Córdoba.

Sin embargo, Google Scholar es opaco de otras maneras. Una preocupación central es la falta de información sobre qué contenido, incluidas qué revistas especializadas, se buscan y qué algoritmo se utiliza para recomendar elementos. También limita las descargas masivas de sus resultados de búsqueda, que podrían usarse para análisis bibliométricos. "No tenemos mucha información sobre una de las herramientas más valiosas que tenemos en la ciencia", dice West.

Acharya explica que Google Scholar es principalmente una herramienta de adicción y su objetivo principal es ayudar a los científicos a encontrar la investigación más útil.

Motores de búsqueda actualizados

Los competidores han aparecido en los últimos años que ofrecen tales datos bibliométricos, aunque ninguno puede superar el tamaño y el acceso a los elementos de texto completos detrás de las barreras de pago de Google Scholar. Un ejemplo notable es OpenAxex, que comenzó en 2022. En el año anterior, el gráfico académico de Microsoft, que buscó en la web de acuerdo con la información científica, se suspendió y publicó todo su conjunto de datos. OpenAlex construye datos científicos sobre esta y otras fuentes abiertas. Los usuarios pueden buscar el contenido catalogado según autores, instituciones y citas y también descargar los registros completos de forma gratuita. "Haces lo que esperábamos de Google Scholar", dice Martín-Martín.

Otra herramienta de investigación popular, Semantic Scholar, se introdujo en 2015 y utiliza KI para crear resúmenes legibles de trabajo e identificar las citas más relevantes. Otra herramienta, Consensusus. La base de datos Semantic Scholar para encontrar respuestas a las preguntas informadas por la investigación (West es un consultor de consenso). Uno de los favoritos de Tay es en el enlace de texto del cuerpo ". Search sofisticada basada en agentes, en la que una entidad autónoma escanea literatura científica como una persona y adapta la búsqueda en función del contenido encontrado. Se necesitan unos minutos, en comparación con los segundos en Google Scholar, para entregar resultados, pero Tay explica que la espera vale la pena. "Creo que la calidad de los resultados que regresan es mejor que en Google Scholar".