Vai Google Scholar var izdzīvot AI revolūcijā?

Vai Google Scholar var izdzīvot AI revolūcijā?

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

Google Scholar, ko pārvalda interneta gigants Google Mauntinvjū, Kalifornijā, ietekme ir ievērojama, saka Dževins Vests, skaitļošanas sociālais zinātnieks no Vašingtonas universitātes Sietlā, kurš datubāzi izmanto katru dienu. Bet "ja kādreiz būtu bijis brīdis, kad Google Scholar varētu aizstāt kā primāro meklētājprogrammu, tas varētu būt tagad, pateicoties dažiem no šiem jaunajiem rīkiem un jauninājumiem, kas notiek citur," sacīja Vests.

Daudzas no Google Scholar priekšrocībām — brīva piekļuve, informācijas klāsts un izsmalcinātās meklēšanas iespējas — tagad ir pieejamas citām platformām, saka Alberto Martins Martēns, bibliometriķis no Granadas Universitātes Spānijā.

Ar AI darbināmi tērzēšanas roboti piemēram, ChatGPT un citi rīki, kas izmanto lielus valodu modeļus, ir kļuvuši par iecienītāko lietojumprogrammu dažiem pētniekiem, meklējot, pārskatot un apkopojot literatūru. Daži pētnieki ir nomainījuši Google Scholar pret šiem rīkiem. “Vēl nesen Google Scholar bija mana noklusējuma meklētājprogramma,” saka Ārons Tejs, Singapūras Vadības universitātes akadēmiskais bibliotekārs. Tas joprojām ir viņa saraksta augšgalā, taču "pēdējā laikā esmu sācis izmantot citus AI rīkus."

Tomēr, ņemot vērā Google Scholar lielumu un to, cik dziļi tas ir iesakņojies zinātnieku aprindās, "būtu jāpieliek lielas pūles, lai to gāztu no troņa", piebilst Vests.

Anurag Acharya, Google Scholar līdzdibinātājs, atzinīgi vērtē visus centienus padarīt zinātnisko informāciju vieglāk atrodamu, saprotamu un tālāk izmantojamu. "Jo vairāk mēs visi varam darīt, jo labāk tas ir zinātnes attīstībai."

Lielākais un visaptverošākais

Google Scholar sāka darboties 2004. gads parādās uz literatūras izpētes skatuves un mainīja visu. Toreiz pētnieki izmantoja bibliotēkas, lai atrastu informāciju, vai meklēja akadēmiskos darbus, izmantojot maksas tiešsaistes pakalpojumus, piemēram, Web of Science citātu datubāzi. Tajā pašā mēnesī, kad sāka darboties Google Scholar, Elsevier palaida arī savu maksas pakalpojumu Scopus — visaptverošu zinātnisko atsauču un kopsavilkumu datubāzi.

Google Scholar meklēja tīmeklī visu veidu zinātniskos darbus, piemēram, grāmatu nodaļas, pārskatus, priekšdrukas un tīmekļa dokumentus, tostarp tos, kas ir citās valodās, nevis angļu valodā. Mērķis bija "padarīt pasaules pētniekus efektīvākus un ļaut ikvienam nostāties uz kopīgas zinātnes robežas," saka Acharya.

Google Scholar līgumi ar izdevējiem nodrošina nepārspējamu piekļuvi pilnam rakstu tekstam aiz maksas sienām — ne tikai nosaukumiem un kopsavilkumiem, ko piedāvā lielākā daļa meklētājprogrammu. Raksti tiek sakārtoti pēc to atbilstības meklēšanas vaicājumam — parasti visvairāk citētie raksti tiek parādīti augšpusē — un tiek ieteikti turpmāki meklēšanas vaicājumi. Pārklājuma dziļums ļauj veikt ļoti specifiskus meklējumus.

Google neatklāja pakalpojuma lietojuma datus, taču saskaņā ar tīmekļa trafika mērītāju Likeweb Google Scholar saņem vairāk nekā 100 miljonus apmeklējumu mēnesī.

Datubāze arī ļoti labi norāda lietotājus uz raksta bezmaksas versijām, saka Martíns Martíns. Tas veicina atvērtās piekļuves kustību, piebilst Hosē Luiss Ortega, bibliometriķis Spānijas Nacionālās pētniecības padomes Kordovā Progresīvo sociālo pētījumu institūtā.

Tomēr Google Scholar citos aspektos ir nepārskatāms. Galvenās bažas rada tas, ka nav redzams, kāds saturs, tostarp žurnālos, tiek meklēts un kāds algoritms tiek izmantots, lai ieteiktu rakstus. Tas arī ierobežo savu meklēšanas rezultātu masveida lejupielādi, ko cita starpā varētu izmantot bibliometriskai analīzei. "Mums nav daudz priekšstata par vienu no vērtīgākajiem rīkiem, kas mums ir zinātnē," saka Vests.

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

Atjauninātas meklētājprogrammas

Pēdējos gados ir parādījušies konkurenti, kas piedāvā šādus bibliometriskos datus, lai gan neviens nevar pārspēt Google Scholar lielumu un piekļuvi pilna teksta rakstiem aiz maksas sienām. Ievērojams piemērs ir OpenAlex, kas tika palaists 2022. gadā. Iepriekšējā gadā Microsoft Academic Graph, kas tīmeklī meklēja akadēmisko informāciju, tika slēgta un publicēta visa tā datu kopa. OpenAlex balstās uz šo un citiem atklātajiem zinātnisko datu avotiem. Lietotāji var meklēt saturu, kas ir kataloģizēts pēc autora, iestādes un citāta, kā arī var lejupielādēt visu ierakstu bez maksas. "Viņi dara to, ko mēs cerējām, ka darīs Google Scholar," saka Martīns-Martins.

Vēl viens populārs pētniecības rīks Semantic Scholar tika palaists 2015. gadā un izmanto AI, lai izveidotu lasāmus rakstu kopsavilkumus un identificētu visatbilstošākos citātus. Vēl viens rīks, Vienprātība, kas tika palaists 2022. gadā, izmanto Semantic Scholar datubāzi, lai atrastu atbildes uz pētniecībā pamatotiem jautājumiem (West ir Consensus konsultants). Viens no Tay mīļākajiem ir Pazemināt, kurā tiek izmantota sarežģīta, uz aģentiem balstīta meklēšana, kurā autonoma vienība skenē zinātnisko literatūru kā cilvēks un pielāgo meklēšanu, pamatojoties uz atrasto saturu. Lai iegūtu rezultātus, ir nepieciešamas dažas minūtes — salīdzinājumā ar sekundēm pakalpojumā Google Scholar —, taču Tejs skaidro, ka ir vērts gaidīt. "Es domāju, ka atgriežamo rezultātu kvalitāte ir labāka nekā Google Scholar."

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

Viena lieta, ko Google Scholar vēl nedara, ir AI ģenerēti pārskati par atbildēm uz meklēto vaicājumu, līdzīgi tiem, kas tagad atrodami parasta Google meklēšanas augšdaļā. Acharya saka, ka ir grūti apkopot secinājumus no vairākiem dokumentiem kodolīgā un kontekstā bagātā veidā. "Mēs vēl neesam redzējuši efektīvu risinājumu šim izaicinājumam," viņš piebilst.