Kan Google Scholar överleva AI-revolutionen?

Kan Google Scholar överleva AI-revolutionen?

Google Scholar, den största och mest omfattande akademiska sökmotorn, firar sin 20-årsdag denna vecka. Under de senaste två decennierna har vissa forskare noterat att detta verktyg har blivit ett av de viktigaste verktygen inom vetenskapen. Men på senare år har det dykt upp konkurrenter som använder artificiell intelligens (AI) för att förbättra sökupplevelsen, liksom andra som låter användare ladda ner sin data.

Effekten av Google Scholar, som drivs av internetjätten Google i Mountain View, Kalifornien, är anmärkningsvärd, säger Jevin West, en beräkningssamhällsvetare vid University of Washington i Seattle som använder databasen dagligen. Men "om det någonsin fanns ett ögonblick där Google Scholar kunde ersättas som den primära sökmotorn, så kan det vara nu, på grund av några av dessa nya verktyg och de innovationer som händer på andra håll," sa West.

Många av Google Scholars fördelar – den fria tillgången, bredden av information och de sofistikerade sökalternativen – "delas nu av andra plattformar", säger Alberto Martín Martín, en bibliometriker vid universitetet i Granada i Spanien.

AI-drivna chatbots som ChatGPT och andra verktyg som använder stora språkmodeller har blivit föredragna tillämpningar för vissa forskare när de söker, granskar och sammanfattar litteraturen. Vissa forskare har bytt ut Google Scholar mot dessa verktyg. "Tills nyligen var Google Scholar min standardsökmotor", säger Aaron Tay, en akademisk bibliotekarie vid Singapore Management University. Det är fortfarande högst upp på hans lista, men "på sistone har jag börjat använda andra AI-verktyg."

Ändå, med tanke på Google Scholars storlek och hur djupt förankrad den är i det vetenskapliga samfundet, "skulle det krävas mycket ansträngning för att avsätta den", tillägger West.

Anurag Acharya, medgrundare av Google Scholar, välkomnar alla ansträngningar för att göra vetenskaplig information lättare att hitta, förstå och bygga vidare på. "Ju mer vi alla kan göra, desto bättre är det för vetenskapens framsteg."

Den största och mest omfattande

Google Scholar slog in 2004 dyka upp på scenen för litteraturforskning och förändrat allt. På den tiden använde forskare bibliotek för att hitta information eller sökte efter akademiska artiklar genom betalda onlinetjänster som Web of Sciences referensdatabas. Samma månad som Google Scholar lanserades lanserade Elsevier också sin betaltjänst Scopus, en omfattande databas med vetenskapliga referenser och sammanfattningar.

Google Scholar sökte på webben efter vetenskapliga verk av alla slag, såsom bokkapitel, rapporter, förtryck och webbdokument – ​​inklusive de på andra språk än engelska. Målet var att "göra världens forskare mer effektiva och göra det möjligt för alla att stå på en gemensam gräns för vetenskapen", säger Acharya.

Google Scholars avtal med utgivare ger den oöverträffad tillgång till den fullständiga texten av artiklar bakom betalväggar – inte bara de titlar och sammanfattningar som de flesta sökmotorer erbjuder. Artiklarna rangordnas efter deras relevans för en sökfråga - vanligtvis placeras de mest citerade artiklarna högst upp - och ytterligare sökfrågor föreslås. Djupet av täckning möjliggör mycket specifika sökningar.

Google avslöjade inte användningsdata för tjänsten, men enligt webbtrafikmätaren Similarweb får Google Scholar över 100 miljoner besök per månad.

Databasen är också väldigt bra på att peka användare till gratisversioner av en artikel, säger Martín Martín. Detta uppmuntrar open access-rörelsen, tillägger José Luis Ortega, bibliometriker vid Institutet för avancerade samhällsstudier vid det spanska nationella forskningsrådet i Córdoba.

Google Scholar är dock ogenomskinlig i andra avseenden. En viktig fråga är bristen på insyn i vilket innehåll, inklusive vilka tidskrifter, som det söks på och vilken algoritm som används för att rekommendera artiklar. Det begränsar också massnedladdningar av sina sökresultat, som bland annat kan användas för bibliometrisk analys. "Vi har inte mycket insikt i ett av de mest värdefulla verktygen vi har inom vetenskapen," säger West.

Acharya förklarar att Google Scholar främst är ett sökverktyg och dess huvudsakliga mål är att hjälpa forskare att hitta den mest användbara forskningen.

Uppdaterade sökmotorer

Under de senaste åren har konkurrenter som erbjuder sådana bibliometriska data dykt upp, även om ingen kan slå Google Scholars storlek och tillgång till fulltextartiklar bakom betalväggar. Ett anmärkningsvärt exempel är OpenAlex, som lanserades 2022. Året innan hade Microsoft Academic Graph, som sökte på webben efter akademisk information, stängts ner och hela dess dataset publicerats. OpenAlex bygger på denna och andra öppna källor för vetenskaplig data. Användare kan söka i innehållet som är katalogiserat efter författare, institution och citat, och kan även ladda ner hela posten gratis. "De gör vad vi hoppades att Google Scholar skulle göra", säger Martín-Martín.

Ett annat populärt forskningsverktyg, Semantic Scholar, lanserades 2015 och använder AI för att skapa läsbara sammanfattningar av artiklar och identifiera de mest relevanta citaten. Ett annat verktyg, Samstämmighet, som lanserades 2022, använder Semantic Scholars databas för att hitta svar på forskningsinformerade frågor (West är konsult för Consensus). En av Tays favoriter är Undermind, som använder sofistikerad agentbaserad sökning där en autonom enhet skannar den vetenskapliga litteraturen som en människa och justerar sökningen baserat på det hittade innehållet. Det tar några minuter – jämfört med sekunder på Google Scholar – att producera resultat, men Tay förklarar att det är värt att vänta. "Jag tror att kvaliteten på resultaten som kommer tillbaka är bättre än Google Scholar."

Acharya säger att Google Scholar också använder AI för att rangordna artiklar, föreslå ytterligare sökningar och rekommendera relaterade artiklar. Och tidigare denna månad introducerade företaget AI-genererade artikelsammanfattningar för sin PDF-läsare. Acharya tillägger att sökverktyget försöker förstå avsikten och sammanhanget bakom en fråga. Denna semantiska sökmetod bygger på språkmodeller och har använts i ungefär två år, säger han.

En sak som Google Scholar inte gör ännu är att införliva AI-genererade översikter av svar på en sökfråga, liknande de som nu finns överst i en typisk Google-sökning. Acharya säger att det är utmanande att sammanfatta slutsatser från flera artiklar på ett kortfattat och kontextrikt sätt. "Vi har ännu inte sett en effektiv lösning på denna utmaning", tillägger han.