Vai Google Scholar var izdzīvot AI revolūciju?

Vai Google Scholar var izdzīvot AI revolūciju?

Google Scholar, lielākā un visaptverošākā akadēmiskā meklētājprogramma, šonedēļ svin 20. dzimšanas dienu. Pēdējo divu desmitgažu laikā daži pētnieki ir atzīmējuši, ka šis rīks ir kļuvis par vienu no vissvarīgākajiem zinātnes rīkiem. Tomēr pēdējos gados ir parādījušies konkurenti, kas izmanto mākslīgo intelektu (AI), lai uzlabotu meklēšanas pieredzi, kā arī citus, kas lietotājiem ļauj lejupielādēt savus datus.

Google Scholar, kuru vada interneta gigants Google Google Mountain View, Kalifornijā, ietekme ir ievērojama, saka Jevin West, Sietlas Universitātes skaitļošanas sociālais zinātnieks, kurš katru dienu izmanto datu bāzi. Bet "ja kādreiz būtu kāds brīdis, kad Google Scholar varētu aizstāt kā galveno meklētājprogrammu, tas varētu būt tagad, jo daži no šiem jaunajiem rīkiem un jauninājumiem, kas notiek citur," sacīja Rietums.

Daudzas no Google Scholar priekšrocībām - bezmaksas piekļuvi, informācijas plašumu un sarežģītajām meklēšanas iespējām - "tagad dalās ar citām platformām", saka Alberto Martín Martín, Bibliometristians Granādas universitātē Spānijā.

AI darbināmi tērzēšanas roboti Piemēram, ChatGpt un citi rīki, kas izmanto lielus valodu modeļus, ir kļuvuši par dažu pētnieku lietojumprogrammām, meklējot, pārskatot un apkopojot literatūru. Daži pētnieki ir tirgojuši Google Scholar par šiem rīkiem. “Vēl nesen Google Scholar bija mana noklusējuma meklētājprogramma,” saka Ārons Tajs, Singapūras vadības universitātes akadēmiskais bibliotekārs. Tas joprojām ir viņa saraksta augšgalā, bet "pēdējā laikā esmu sācis lietot citus AI rīkus".

Tomēr, ņemot vērā Google Scholar izmēru un to, cik dziļi iesakņojušies tas ir zinātniskajā aprindās, "lai to atceltu, būtu nepieciešams daudz pūļu," piebilst Rietumi.

Anurag Acharya, Google Scholar līdzdibinātājs, atzinīgi vērtē visus centienus, lai padarītu zinātnisku informāciju vieglāk atrodamu, izpratni un balstītu. "Jo vairāk mēs visi varam darīt, jo labāk tas ir zinātnes attīstībai."

Lielākais un visaptverošākais

Google Scholar uzsāka 2004. gads parādās uz literatūras izpētes vietas un mainīja visu Apvidū Toreiz pētnieki izmantoja bibliotēkas, lai atrastu informāciju vai meklētu akadēmiskos darbus, izmantojot maksas tiešsaistes pakalpojumus, piemēram, zinātnes citēšanas datu bāzi. Tajā pašā mēnesī, kuru uzsāka Google Scholar, Elsevier uzsāka arī savu apmaksāto pakalpojumu Scopus - visaptverošu zinātnisko atsauces un kopsavilkumu datu bāzi.

Google Scholar meklēja visa veida zinātniskus darbus, piemēram, grāmatu nodaļas, pārskatus, priekšnoteikumus un tīmekļa dokumentus, ieskaitot tos, kas atrodas citās valodās, nevis angļu valodā. Mērķis bija “padarīt pasaules pētniekus efektīvākus un ļaut visiem stāvēt uz kopīgas zinātnes robežas”, saka Acharya.

Google Scholar nolīgumi ar izdevējiem piešķir tai nepārspējamu piekļuvi pilnam rakstu tekstam aiz Paywalls - ne tikai nosaukumiem un kopsavilkumiem, ko piedāvā vairums meklētājprogrammu. Raksti tiek vērtēti atbilstoši to atbilstībai meklēšanas vaicājumam - parasti visvairāk citētie raksti tiek nogādāti augšpusē - un tiek ieteikti turpmāki meklēšanas vaicājumi. Pārklājuma dziļums ļauj veikt ļoti specifiskus meklējumus.

Google neatklāja pakalpojuma lietošanas datus, bet saskaņā ar līdzīgu tīmekļa trafika mērītāju, Google Scholar saņem vairāk nekā 100 miljonus apmeklējumu mēnesī.

Datu bāze arī ļoti labi norāda lietotājus uz bezmaksas raksta versijām, saka Martín Martín. Tas veicina atvērtās piekļuves kustību, pievieno Hosē Luisu Ortega, Spānijas Nacionālās pētniecības padomes progresīvo sociālo pētījumu institūta bibliometristi Kordobā.

Tomēr Google Scholar ir necaurspīdīgs citos aspektos. Galvenās bažas rada redzamības trūkums par to, kāda satura, ieskaitot to žurnālus, tiek meklēts un kāds algoritms tiek izmantots rakstu ieteikšanai. Tas arī ierobežo masveida meklēšanas rezultātu lejupielādi, ko cita starpā varētu izmantot bibliometriskai analīzei. “Mums nav daudz ieskatu vienā no vērtīgākajiem rīkiem, kas mums ir zinātnē,” saka Rietumi.

Acharya skaidro, ka Google Scholar galvenokārt ir meklēšanas rīks, un tā galvenais mērķis ir palīdzēt zinātniekiem atrast visnoderīgāko pētījumu.

Atjauninātas meklētājprogrammas

Pēdējos gados ir parādījušies konkurenti, kas piedāvā šādus bibliometriskus datus, lai gan neviens nevar pārspēt Google Scholar lielumu un piekļuvi pilna teksta rakstiem aiz Paywalls. Ievērojams piemērs ir Openalex, kas tika palaists 2022. gadā. Gadu iepriekš tika izslēgts Microsoft Academic Graph, kas meklēja tīmekli akadēmisko informāciju un publicēta visa tā datu kopa. Openalex balstās uz šo un citiem atvērtiem zinātnisko datu avotiem. Lietotāji var meklēt saturu, ko katalogizē autors, iestāde un citāts, kā arī bez maksas lejupielādēt visu ierakstu. "Viņi dara to, ko mēs cerējām, ka Google Scholar darīs," saka Martins-Martins.

Vēl viens populārs pētniecības rīks Semantic Scholar, kas tika palaists 2015. gadā un izmanto AI, lai izveidotu lasāmus dokumentu kopsavilkumus un identificētu visatbilstošākos citātus. Vēl viens rīks, Vienprātība, kas tika palaists 2022. gadā, izmanto Semantic Scholar datu bāzi, lai atrastu atbildes uz pētnieciskiem jautājumiem (Rietumi ir vienprātības konsultants). Viens no Tay favorītiem ir Pazemināt, kas izmanto sarežģītu uz aģentu balstītu meklēšanu, kurā autonoma entītija skenē zinātnisko literatūru kā cilvēks un pielāgo meklēšanu, pamatojoties uz atrasto saturu. Rezultātu sasniegšanai ir vajadzīgas dažas minūtes - salīdzinājumā ar sekundēm Google Scholar -, taču Tajs skaidro, ka tas ir gaidīšanas vērts. "Es domāju, ka rezultātu kvalitāte, kas atgriežas, ir labāka nekā Google Scholar."

Acharya saka, ka Google Scholar izmanto arī AI, lai ranžētu rakstus, ieteiktu papildu meklēšanu un ieteiktu saistītus rakstus. Un šī mēneša sākumā uzņēmums ieviesa AI ģenerētus rakstu kopsavilkumus savam PDF lasītājam. Acharya piebilst, ka meklēšanas rīks mēģina izprast vaicājuma nodomu un kontekstu. Viņš saka, ka šī semantiskās meklēšanas pieeja ir balstīta uz valodu modeļiem un tiek izmantota apmēram divus gadus.

Viena lieta, ko Google Scholar vēl nedara, ir AI ģenerētu pārskatu par meklēšanu vaicājuma pārskatiem, kas ir līdzīgi tiem, kas tagad atrodami tipiska Google meklēšanas augšgalā. Acharya saka, ka ir grūti apkopot vairāku dokumentu secinājumus kodolī un kontekstā bagātīgi. "Mēs vēl neesam redzējuši efektīvu risinājumu šim izaicinājumam," viņš piebilst.