Google Scholar peut-il survivre à la révolution de l'IA?
Google Scholar peut-il survivre à la révolution de l'IA?
Google Scholar, le moteur de recherche scientifique le plus grand et le plus complet, célèbre son 20e anniversaire cette semaine. Au cours des deux dernières décennies, certains chercheurs ont découvert que cet outil est devenu l'un des instruments les plus importants de la science. Ces dernières années, cependant, les concurrents ont émergé qui utilise l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer l'expérience de recherche, ainsi que d'autres qui permettent aux utilisateurs de télécharger leurs données.
Les effets de Google Scholar, qui est exploité par le géant Internet Google à Mountain View, en Californie, sont remarquables, explique Jevin West, un scientifique informatique de l'Université de Washington à Seattle, qui utilise la base de données quotidiennement. Mais "s'il y avait un moment où Google Scholar pouvait être remplacé comme un moteur de recherche principal, cela pourrait maintenant être le cas, en raison de certains de ces nouveaux outils et des innovations qui se déroulent dans d'autres endroits", explique West.
De nombreux avantages de Google Scholar - l'accès gratuit, la largeur des informations et les options de recherche sophistiquées - "sont maintenant partagées par d'autres plateformes", explique Alberto Martín Martín, bibliométriciste à l'Université de Grenade en Espagne.
ANURAG ACHETYA , co -founder de Google Scholar Welcome to Find to, ,, co -founder de Google Scholar Wide Plus facilement.
le plus grand et le plus complet
google Scholar Step 2004 sur la zone d'image de la littérature et
Google Scholar a recherché sur le Web le travail scientifique de toutes sortes, tels que le chapitre du livre, le rapport, les préprimés et les documents Web, y compris ceux qui dans d'autres langues que l'anglais. L'objectif était de «rendre les chercheurs dans le monde plus efficaces et de permettre à chacun de se tenir sur une frontière commune de la science», explique Acharya.
Les accords de Google Scholar avec les éditeurs lui donnent un accès incomparable aux textes complets des articles en retard sur les barrières de paiement - non seulement aux titres et aux résumés qui offrent la plupart des moteurs de recherche. Les articles sont classés en fonction de leur pertinence pour une requête de recherche - en règle générale, les articles les plus déplacés sont amenés au sommet - et d'autres requêtes de recherche sont proposées. La profondeur du couvercle permet une recherche très spécifique.
Google n'a annoncé aucune donnée d'utilisation pour le service, mais selon le Traffic Moumleter Weter, Google Scholar reçoit plus de 100 millions de visites par mois.
La base de données est également très bonne pour indiquer les utilisateurs aux versions gratuites d'un article, explique Martín Martín. Cela promeut le mouvement en plein air, José Luis Ortega, bibliométrique à l'Institut d'études sociales avancées du Conseil national de recherche espagnol de Cordoba.
Cependant, Google Scholar est opaque à d'autres égards. Une préoccupation centrale est le manque de perspicacité quant au contenu, y compris les revues spécialisées, est recherchée et quel algorithme est utilisé pour recommander des éléments. Il limite également les téléchargements de masse de ses résultats de recherche, qui pourraient être utilisés pour les analyses bibliométriques. "Nous n'avons pas beaucoup de perspicacité sur l'un des outils les plus précieux que nous ayons en science", explique West.
Acharya explique que Google Scholar est principalement un outil de dépendance et que son objectif principal est d'aider les scientifiques à trouver la recherche la plus utile.
Moteurs de recherche mis à jour
Les concurrents sont apparus ces dernières années qui offrent de telles données bibliométriques, bien que personne ne puisse surpasser la taille et l'accès aux éléments de texte intégral derrière les barrières de paiement de Google Scholar. Un exemple remarquable est l'Openalex, qui a commencé en 2022. Au cours de l'année précédente, le graphique académique Microsoft, qui a recherché le Web selon les informations scientifiques, a été interrompu et a publié l'ensemble de son ensemble de données. Openalex construit des données scientifiques à ce sujet et à d'autres sources ouvertes. Les utilisateurs peuvent rechercher le contenu qui est catalogué selon les auteurs, les institutions et les citations et également télécharger les enregistrements totaux gratuitement. "Vous faites ce que nous espérions de Google Scholar", explique Martín-Martín.
Un autre outil de recherche populaire, Semantic Scholar, a été introduit en 2015 et utilise KI pour créer des résumés lisibles du travail et identifier les citations les plus pertinentes. Un autre outil,
Acharya dit que Google Scholar utilise également KI pour évaluer les éléments, proposer des requêtes de recherche supplémentaires et recommander des articles connexes. Et au début de ce mois, la société a présenté des aperçus d'articles générés par l'IA pour son lecteur PDF. Acharya ajoute que l'outil de dépendance essaie de comprendre l'intention et le contexte derrière une enquête. Cet ensemble de recherche sémantique est basé sur des modèles vocaux et est utilisé depuis environ deux ans, dit-il. Une chose que Google Scholar ne fait pas encore est l'inclusion de vue d'ensemble générée par l'IA pour les réponses à une demande demandée, similaire à ceux qui peuvent maintenant être trouvés en haut d'une recherche Google typique. Acharya dit qu'il est difficile de résumer les conclusions de plusieurs œuvres de manière concise et contextuelle. "Jusqu'à présent, nous n'avons pas vu de solution efficace pour ce défi", ajoute-t-il.