Poate Google Scholar să supraviețuiască revoluției AI?

Poate Google Scholar să supraviețuiască revoluției AI?

Google Scholar, cel mai mare și mai cuprinzător motor de căutare științific, își sărbătorește 20 de ani de naștere în această săptămână. În ultimele două decenii, unii cercetători au descoperit că acest instrument a devenit unul dintre cele mai importante instrumente din știință. Cu toate acestea, în ultimii ani, concurenții au apărut care folosește inteligența artificială (AI) pentru a îmbunătăți experiența de căutare, precum și alții care permit utilizatorilor să își descarce datele.

Efectele Google Scholar, care este operat de gigantul de internet Google în Mountain View, California, sunt remarcabile, spune Jevin West, un om de știință social de calcul la Universitatea din Washington din Seattle, care folosește zilnic baza de date. Dar „dacă ar fi fost vreodată un moment în care Google Scholar ar putea fi înlocuit ca un motor principal de căutare, acesta ar putea fi acum cazul, din cauza unora dintre aceste noi instrumente și inovațiilor care au loc în alte locuri”, spune West.

Multe dintre avantajele Google Scholar - accesul gratuit, lățimea informațiilor și opțiunile de căutare sofisticate - „sunt acum împărtășite de alte platforme”, spune Alberto Martín Martín, bibliometricist la Universitatea din Granada din Spania.

AI B-B-Byated Chatbots Cu toate acestea, având în vedere dimensiunea Google Scholar și cât de adânc este ancorat în comunitatea științifică, „ar fi nevoie de mult efort pentru a -l împinge de pe tron”, a adăugat West.

Anurag Acharya , co -founding of Google Scholar SchelesEs All Eforts To Find and Build On Co-Founder of Google Scholar School Scheles, toate eforturile de a găsi și de a înțelege și de a fi bine mai ușor

cel mai mare și mai cuprinzător

Google Scholar Step a schimbat totul . În acel moment, cercetătorii au folosit bibliotecile pentru a găsi informații sau căutau lucrări academice prin intermediul serviciilor online plătite, cum ar fi Database Citation Web of Science. În aceeași lună în care a început Google Scholar, a fost lansat și Scopus Serviciul plătit de la Elsevier, o bază de date extinsă de referințe și rezumate științifice.

Google Scholar a căutat pe Web pentru lucrări științifice de tot felul, cum ar fi capitolul de carte, raportul, preimprimările și documentele web incluzând cele din alte limbi decât engleza. Scopul a fost de a „face cercetătorii din lume mai eficienți și de a permite tuturor să stea pe o frontieră comună a științei”, spune Acharya.

Acordurile Google Scholar cu editori îi oferă acces incomparabil la textele complete ale articolelor din spatele barierelor de plată - nu numai la titluri și rezumate care oferă majoritatea motoarelor de căutare. Articolele sunt clasificate în funcție de relevanța lor pentru o interogare de căutare - de regulă, cele mai emoționate articole sunt aduse în vârf - și sunt propuse alte interogări de căutare. Adâncimea capacului permite o căutare extrem de specifică.

Google nu a anunțat date de utilizare pentru acest serviciu, dar, în conformitate cu contorul de trafic Web similarWeb, Google Scholar primește peste 100 de milioane de vizite pe lună.

Baza de date este, de asemenea, foarte bună să sublinieze utilizatorii către versiuni gratuite ale unui articol, spune Martín Martín. Acest lucru promovează mișcarea de acces deschis, José Luis Ortega, un bibliometric la Institutul pentru Studii Sociale Avansate al Consiliului Național de Cercetare din Spania din Córdoba.

Cu toate acestea, Google Scholar este opace în alte moduri. O preocupare centrală este lipsa de perspectivă în ceea ce privește conținutul, inclusiv jurnalele de specialitate, și ce algoritm este folosit pentru a recomanda articole. De asemenea, limitează descărcările în masă ale rezultatelor căutării sale, care ar putea fi utilizate pentru analize bibliometrice. „Nu avem prea multe informații despre unul dintre cele mai valoroase instrumente pe care le avem în știință”, spune West.

Acharya explică faptul că Google Scholar este în principal un instrument de dependență, iar obiectivul său principal este de a ajuta oamenii de știință să găsească cea mai utilă cercetare.

motoare de căutare actualizate

concurenți au apărut în ultimii ani care oferă astfel de date bibliometrice, deși niciunul nu poate depăși dimensiunea și accesul la articolele de text complete din spatele barierelor de plată ale Google Scholar. Un exemplu remarcabil este OpenAlex, care a început în 2022. În anul precedent, Graficul Academic Microsoft, care a căutat pe Web în conformitate cu informațiile științifice, a fost întrerupt și publicat întregul său set de date. OpenAlex construiește date științifice cu privire la aceasta și alte surse deschise. Utilizatorii pot căuta în conținutul care este catalogat în funcție de autori, instituții și citări și, de asemenea, să descarce gratuit întreaga înregistrare. „Faceți ceea ce am sperat de la Google Scholar”, spune Martín-Martín.

Un alt instrument popular de cercetare, Semantic Scholar, a fost introdus în 2015 și folosește KI pentru a crea rezumate lizibile ale muncii și pentru a identifica cele mai relevante citări. Un alt instrument, Consensusus a fost lansat în 202 Baza de date a savantului semantic pentru a găsi răspunsuri la întrebările informate de cercetare (West este un consultant pentru consens). Unul dintre favoriții Tay este submind Căutare bazată pe agenți, în care o entitate autonomă scanează literatura științifică ca o persoană și adaptează căutarea pe baza conținutului găsit. Durează câteva minute - comparativ cu secundele pe Google Scholar - pentru a oferi rezultate, dar Tay explică că așteptarea merită. "Cred că calitatea rezultatelor care revin este mai bună decât pe Google Scholar."

Acharya spune că Google Scholar folosește, de asemenea, KI pentru a evalua articolele, pentru a propune întrebări de căutare suplimentare și pentru a recomanda articole conexe. Și la începutul acestei luni, compania a prezentat prezentări generale ale articolului generate de AI pentru cititorul său PDF. Acharya adaugă că instrumentul de dependență încearcă să înțeleagă intenția și contextul din spatele unei anchete. Acest set de căutare semantică se bazează pe modele vocale și a fost folosit de aproximativ doi ani, spune el.

Un lucru pe care Google Scholar nu îl face încă este includerea prezentărilor generale generate de AI la răspunsuri la o solicitare solicitată, similară cu cei care pot fi găsiți acum în partea de sus a unei căutări Google tipice. Acharya spune că este dificil să rezumăm concluziile din mai multe lucrări într -un mod concis și context -rich. „Până acum nu am văzut o soluție eficientă pentru această provocare”, adaugă el.