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 academică, sărbătorește săptămâna aceasta împlinirea a 20 de ani. În ultimele două decenii, unii cercetători au observat că acest instrument a devenit unul dintre cele mai importante instrumente din știință. Cu toate acestea, în ultimii ani, au apărut concurenți care folosesc inteligența artificială (AI) pentru a îmbunătăți experiența de căutare, precum și alții care permit utilizatorilor să-și descarce datele.

Impactul Google Scholar, condus de gigantul de internet Google din Mountain View, California, este remarcabil, spune Jevin West, un om de științe sociale computaționale de la Universitatea Washington din Seattle, care utilizează zilnic baza de date. Dar „dacă a existat vreodată un moment în care Google Scholar ar putea fi înlocuit ca motor de căutare principal, ar putea fi acum, din cauza unora dintre aceste noi instrumente și a inovațiilor care se întâmplă în altă parte”, a spus West.

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

Chatbot alimentat de AI precum ChatGPT și alte instrumente care folosesc modele de limbaj mari au devenit aplicații preferate pentru unii cercetători atunci când caută, revizuiesc și sintetizează literatura de specialitate. Unii cercetători au schimbat Google Scholar pentru aceste instrumente. „Până de curând, Google Scholar a fost motorul meu de căutare prestabilit”, spune Aaron Tay, bibliotecar academic la Singapore Management University. Este încă în fruntea listei sale, dar „în ultimul timp am început să folosesc alte instrumente AI”.

Totuși, având în vedere dimensiunea Google Scholar și cât de adânc înrădăcinată este în comunitatea științifică, „ar fi nevoie de mult efort pentru a-l detrona”, adaugă West.

Anurag Acharya, co-fondatorul Google Scholar, salută toate eforturile de a face informațiile academice mai ușor de găsit, înțeles și bazat pe baza. „Cu cât putem face cu toții mai mult, cu atât este mai bine pentru progresul științei.”

Cel mai mare și mai cuprinzător

Google Academic a intervenit 2004 apar pe scena cercetărilor literare şi a schimbat totul. Pe atunci, cercetătorii foloseau bibliotecile pentru a găsi informații sau căutau lucrări academice prin intermediul serviciilor online plătite, cum ar fi baza de date cu citate Web of Science. În aceeași lună în care Google Scholar a lansat, Elsevier a lansat și serviciul său plătit Scopus, o bază de date cuprinzătoare de referințe și rezumate academice.

Google Scholar a căutat pe web lucrări academice de tot felul, cum ar fi capitole de carte, rapoarte, preprinturi și documente web, inclusiv cele în alte limbi decât engleza. Scopul a fost de a „face cercetătorii lumii mai eficienți și de a permite tuturor să se afle la o frontieră comună a științei”, spune Acharya.

Acordurile Google Scholar cu editorii îi oferă acces de neegalat la textul integral al articolelor din spatele paywall-urilor - nu doar titlurile și rezumatele oferite de majoritatea motoarelor de căutare. Articolele sunt clasificate în funcție de relevanța lor pentru o interogare de căutare - de obicei cele mai citate articole sunt aduse în partea de sus - și sunt sugerate alte interogări de căutare. Profunzimea de acoperire permite căutări foarte specifice.

Google nu a dezvăluit date de utilizare pentru serviciu, dar conform contorului de trafic web Similarweb, Google Scholar primește peste 100 de milioane de vizite pe lună.

Baza de date este, de asemenea, foarte bună la indicarea utilizatorilor către versiuni gratuite ale unui articol, spune Martín Martín. Acest lucru încurajează mișcarea accesului deschis, adaugă José Luis Ortega, bibliometrician la Institutul de Studii Sociale Avansate al Consiliului Național de Cercetare Spaniol din Córdoba.

Cu toate acestea, Google Scholar este opac în alte privințe. O preocupare cheie este lipsa de vizibilitate asupra conținutului, inclusiv a revistelor, care este căutat și ce algoritm este utilizat pentru a recomanda articole. De asemenea, restricționează descărcările în masă ale rezultatelor căutării sale, care ar putea fi folosite pentru analiza bibliometrică, printre altele. „Nu avem prea multe informații despre unul dintre cele mai valoroase instrumente pe care le avem în știință”, spune West.

Acharya explică că Google Scholar este în primul rând un instrument de căutare și scopul său principal este de a ajuta oamenii de știință să găsească cele mai utile cercetări.

Motoare de căutare actualizate

În ultimii ani, au apărut concurenți care oferă astfel de date bibliometrice, deși niciunul nu poate depăși dimensiunea Google Scholar și accesul la articole full-text din spatele paywall-urilor. Un exemplu notabil este OpenAlex, lansat în 2022. Cu un an înainte, Microsoft Academic Graph, care căuta pe Web informații academice, fusese închis și întregul său set de date publicat. OpenAlex se bazează pe aceasta și pe alte surse deschise de date științifice. Utilizatorii pot căuta conținutul catalogat după autor, instituție și citare și pot descărca, de asemenea, întreaga înregistrare gratuit. „Ei fac ceea ce am sperat că va face Google Scholar”, spune Martín-Martín.

Un alt instrument de cercetare popular, Semantic Scholar, a fost lansat în 2015 și utilizează AI pentru a crea rezumate lizibile ale lucrărilor și pentru a identifica cele mai relevante citate. Un alt instrument, Consens, lansat în 2022, utilizează baza de date Semantic Scholar pentru a găsi răspunsuri la întrebări bazate pe cercetare (West este consultant pentru Consensus). Una dintre favoritele lui Tay este Subminează, care utilizează o căutare sofisticată bazată pe agenți, în care o entitate autonomă scanează literatura științifică ca un om și ajustează căutarea în funcție de conținutul găsit. Este nevoie de câteva minute – în comparație cu secunde pe Google Scholar – pentru a produce rezultate, dar Tay explică că merită așteptarea. „Cred că calitatea rezultatelor care revin este mai bună decât Google Academic.”

Acharya spune că Google Scholar folosește, de asemenea, inteligența artificială pentru a clasifica articolele, pentru a sugera căutări suplimentare și pentru a recomanda articole similare. Și la începutul acestei luni, compania a introdus rezumate ale articolelor generate de AI pentru cititorul său PDF. Acharya adaugă că instrumentul de căutare încearcă să înțeleagă intenția și contextul din spatele unei interogări. Această abordare de căutare semantică se bazează pe modele lingvistice și a fost folosită de aproximativ doi ani, spune el.

Un lucru pe care Google Academic nu îl face încă este să încorporeze prezentări generale generate de AI ale răspunsurilor la o interogare căutată, similare cu cele găsite acum în partea de sus a unei căutări tipice pe Google. Acharya spune că este o provocare să rezumați concluziile din mai multe lucrări într-o manieră concisă și bogată în context. „Nu am văzut încă o soluție eficientă la această provocare”, adaugă el.