Може ли Google Scholar да оцелее в AI ​​революцията?

Може ли Google Scholar да оцелее в AI ​​революцията?

Google Scholar, най-голямата и всеобхватна академична търсачка, празнува своя 20-ти рожден ден тази седмица. През последните две десетилетия някои изследователи отбелязват, че този инструмент се е превърнал в един от най-важните инструменти в науката. През последните години обаче се появиха конкуренти, които използват изкуствен интелект (AI), за да подобрят изживяването при търсене, както и други, които позволяват на потребителите да изтеглят техните данни.

Въздействието на Google Scholar, управлявано от интернет гиганта Google в Маунтин Вю, Калифорния, е забележително, казва Джевин Уест, изчислителен социален учен в Университета на Вашингтон в Сиатъл, който използва базата данни ежедневно. Но „ако някога е имало момент, в който Google Scholar може да бъде заменен като основна търсачка, това може да е сега, поради някои от тези нови инструменти и иновациите, които се случват другаде“, каза Уест.

Много от предимствата на Google Scholar – безплатният достъп, обхватът на информацията и усъвършенстваните опции за търсене – „сега се споделят от други платформи“, казва Алберто Мартин Мартин, библиометрик в Университета на Гранада в Испания.

Задвижвани от AI чатботове като ChatGPT и други инструменти, които използват големи езикови модели, са се превърнали в предпочитани приложения за някои изследователи, когато търсят, преглеждат и обобщават литературата. Някои изследователи са заменили Google Scholar за тези инструменти. „Доскоро Google Scholar беше моята търсачка по подразбиране“, казва Арън Тей, академичен библиотекар в Сингапурския университет по мениджмънт. Все още е на първо място в неговия списък, но „напоследък започнах да използвам други инструменти за изкуствен интелект“.

И все пак, като се има предвид размерът на Google Scholar и колко дълбоко е вкоренен в научната общност, „би трябвало много усилия да го детронираме“, добавя Уест.

Анураг Ачария, съосновател на Google Scholar, приветства всички усилия да се направи научната информация по-лесна за намиране, разбиране и надграждане. „Колкото повече можем да направим всички, толкова по-добре е за напредъка на науката.“

Най-големият и най-всеобхватният

Google Scholar се включи 2004 г се появяват на сцената на литературните изследвания и промени всичко. Тогава изследователите използваха библиотеки, за да намерят информация или да търсят академични статии чрез платени онлайн услуги като базата данни с цитати Web of Science. Същия месец, когато стартира Google Scholar, Elsevier стартира и своята платена услуга Scopus, изчерпателна база данни с научни справки и резюмета.

Google Scholar търси в мрежата научни трудове от всякакъв вид, като глави от книги, доклади, предпечатни отпечатъци и уеб документи – включително тези на езици, различни от английски. Целта беше „да направим световните изследователи по-ефективни и да позволим на всички да застанат на обща граница на науката“, казва Ачария.

Споразуменията на Google Scholar с издателите му дават несравним достъп до пълния текст на статиите зад платени стени - не само заглавията и резюметата, които повечето търсачки предлагат. Статиите се класират според тяхната релевантност към заявка за търсене - обикновено най-цитираните статии се извеждат в началото - и се предлагат допълнителни заявки за търсене. Дълбочината на покритие позволява много специфични търсения.

Google не разкрива данни за използването на услугата, но според измервателя на уеб трафика Similarweb, Google Scholar получава над 100 милиона посещения на месец.

Базата данни също е много добра в насочването на потребителите към безплатни версии на статия, казва Мартин Мартин. Това насърчава движението за отворен достъп, добавя Хосе Луис Ортега, библиометрик в Института за напреднали социални изследвания към Испанския национален съвет за научни изследвания в Кордоба.

Google Scholar обаче е непрозрачен в други отношения. Основно безпокойство е липсата на видимост какво съдържание, включително кои списания, се търси и какъв алгоритъм се използва за препоръчване на статии. Той също така ограничава масовите изтегляния на своите резултати от търсене, които могат да се използват за библиометричен анализ, наред с други неща. „Нямаме много представа за един от най-ценните инструменти, които имаме в науката“, казва Уест.

Ачаря обяснява, че Google Scholar е преди всичко инструмент за търсене и основната му цел е да помогне на учените да намерят най-полезните изследвания.

Актуализирани търсачки

През последните години се появиха конкуренти, предлагащи такива библиометрични данни, въпреки че никой не може да победи размера на Google Scholar и достъпа до пълнотекстови статии зад платени стени. Забележителен пример е OpenAlex, стартиран през 2022 г. Година по-рано Microsoft Academic Graph, който търсеше в мрежата академична информация, беше спрян и целият му набор от данни беше публикуван. OpenAlex се основава на този и други отворени източници на научни данни. Потребителите могат да търсят съдържанието, което е каталогизирано по автор, институция и цитат, и могат също да изтеглят целия запис безплатно. „Те правят това, което се надявахме, че Google Scholar ще направи“, казва Мартин-Мартин.

Друг популярен изследователски инструмент, Semantic Scholar, стартира през 2015 г. и използва AI за създаване на четливи резюмета на документи и идентифициране на най-подходящите цитати. Друг инструмент, Консенсус, стартирана през 2022 г., използва базата данни на Semantic Scholar, за да намери отговори на въпроси, основани на научни изследвания (West е консултант на Consensus). Един от любимите на Тей е Undermind, който използва усъвършенствано търсене, базирано на агенти, при което автономна единица сканира научната литература като човек и коригира търсенето въз основа на намереното съдържание. Отнема няколко минути – в сравнение със секунди в Google Scholar – за получаване на резултати, но Тей обяснява, че чакането си струва. „Мисля, че качеството на резултатите, които се връщат, е по-добро от Google Scholar.“

Ачаря казва, че Google Scholar също използва AI за класиране на статии, предлагане на допълнителни търсения и препоръчване на свързани статии. И по-рано този месец компанията представи обобщения на статии, генерирани от AI за своя PDF четец. Acharya добавя, че инструментът за търсене се опитва да разбере намерението и контекста зад заявка. Този подход за семантично търсене се основава на езикови модели и се използва от около две години, казва той.

Едно нещо, което Google Scholar все още не прави, е включването на генерирани от AI прегледи на отговорите на търсена заявка, подобно на тези, които сега се намират в горната част на типично търсене в Google. Ачаря казва, че е предизвикателство да се обобщят заключения от множество документи по стегнат и богат на контекст начин. „Все още не сме видели ефективно решение на това предизвикателство“, добавя той.