Google Scholar Labs: AI đang thay đổi nghiên cứu học thuật

Trí tuệ nhân tạo phân tích các truy vấn và tìm kiếm phức tạp từ nhiều góc độ trong Google Scholar.
Ưu tiên tính hữu ích hơn số liệu: không có bộ lọc cho trích dẫn hoặc hệ số tác động; giải thích lý do cho mỗi kết quả.
Tính năng này hoạt động với toàn văn, cho phép lọc theo ngày và phân loại theo địa điểm xuất bản, tác giả và động lực trích dẫn.
Ra mắt thử nghiệm và có giới hạn với danh sách chờ; tác động tiềm tàng đến các trường đại học ở Tây Ban Nha và Châu Âu.

Google đã giới thiệu một tính năng thử nghiệm trong hệ sinh thái học thuật của mình: Phòng thí nghiệm Google Scholar, một đề xuất mà Nghiên cứu này nhằm mục đích xem xét lại cách trả lời các câu hỏi nghiên cứu phức tạp.Công ty đang khám phá với Trí tuệ nhân tạo một cách để giảm thời gian dành cho việc xem xét tài liệu và mở rộng trọng tâm ra ngoài phạm vi tìm kiếm từ khóa.

Đối với môi trường đại học châu Âu, bao gồm cả các tổ chức Tây Ban Nha, điều này có thể đại diện cho sự thay đổi trong thói quen giai đoạn lập tài liệu: Quyền truy cập bị hạn chế a Người dùng đã đăng nhập và có danh sách chờVì vậy, việc triển khai sẽ diễn ra dần dần trong khi Google thu thập phản hồi và điều chỉnh dịch vụ.

Nó là gì và nó nhằm mục đích gì

Giao diện tìm kiếm nâng cao trong Google Scholar

Scholar Labs được định nghĩa là một công cụ của Nghiên cứu hỗ trợ AI giải quyết các câu hỏi đòi hỏi phải xem xét một chủ đề từ nhiều góc độGoogle mô tả đây là "hướng đi mới" trong nghiên cứu học thuật, tập trung vào việc tìm kiếm tài liệu hữu ích nhất cho một truy vấn cụ thể, không nhất thiết phải là tài liệu phổ biến nhất.

Nội dung độc quyền - Bấm vào đây Google kích hoạt AI để lập kế hoạch cho các chuyến đi: hành trình, chuyến bay giá rẻ và đặt chỗ tất cả trong một luồng

Đề xuất này khác với các bộ lọc truyền thống dựa trên số lần trích dẫn và hệ số tác động của tạp chí, vốn được công ty cho là quá hạn chế để tránh bỏ qua các công trình gần đây hoặc liên ngành. Thay vào đó, Hệ thống đánh giá các tín hiệu như địa điểm xuất bản, tác giả, toàn bộ nội dung của bài viết và động lực trích dẫn..

Cách lựa chọn và giải thích kết quả

Google Scholar Labs: Cách sử dụng

Quá trình bắt đầu bằng việc phân tích câu hỏi của người dùng để phát hiện Các chủ đề chính, khía cạnh cụ thể và mối quan hệ. Từ đó, AI khởi chạy các tìm kiếm song song trong Google Scholar bao gồm tất cả các phần đó và tập hợp chúng lại để giải quyết vấn đề ban đầu.

Một ví dụ minh họa: nếu bạn hỏi về tác động của việc tiêu thụ caffeine đối với trí nhớ ngắn hạn, Công cụ này không giới hạn ở sự kết hợp các thuật ngữ đóNó mở rộng phạm vi để bao gồm các kiểu ăn uống, nghiên cứu về khả năng duy trì trí nhớ và nghiên cứu về nhận thức liên quan đến tuổi tác, và sau đó tổng hợp các bằng chứng từ các bài viết, khi kết hợp lại với nhau, sẽ trả lời câu hỏi một cách tốt nhất.

Ngoài ra, hệ thống hoạt động với văn bản hoàn thành và nêu bật những lý do mà công việc xuất hiện trong kết quả, giải thích mối quan hệ giữa nội dung của bài viết và truy vấnĐiều này giúp nhà nghiên cứu dễ dàng hiểu được mức độ liên quan của từng nguồn.

Nó cho phép bạn thu hẹp phạm vi theo ngày xuất bản. để điều chỉnh đánh giá tạm thời.
Không bao gồm các bộ lọc theo trích dẫn hoặc hệ số tác động của tạp chí..
Phân loại theo địa điểm xuất bản, tác giả, toàn văn và động lực trích dẫn.
Tạo điều kiện cho các câu hỏi tiếp theo để đi sâu hơn vào các sắc thái.

Nội dung độc quyền - Bấm vào đây Ống nghe AI có thể xác định ba bệnh lý tim trong 15 giây

Sự khác biệt với Google Scholar và tranh luận về chất lượng

Công cụ nghiên cứu học thuật hỗ trợ AI

Sự gián đoạn chính là sự thiếu vắng các bộ lọc dựa trên trích dẫn và uy tín của tạp chí, những chỉ số mà nhiều nhà khoa học đã sử dụng như một cách để đánh giá chất lượng. Một số nhà nghiên cứu đồng ý rằng những Các số liệu không phải lúc nào cũng phản ánh giá trị thực sự của một nghiên cứuNhưng họ cũng thừa nhận rằng nếu không có họ thì có thể Khó khăn hơn để đánh giá độ tin cậy khi bước vào một lĩnh vực mới.

Google tập trung vào việc đánh giá nội dung và bối cảnh của bài viếtCách tiếp cận này dựa trên mối quan hệ giữa các khái niệm trong chính văn bản. Nó nhằm mục đích giảm thiểu sự thiên vị về mức độ phổ biến và khám phá những công trình hữu ích mà nếu không có nó, có thể bị bỏ qua, đồng thời thừa nhận thách thức trong việc duy trì tính chính xác trong một môi trường với hàng triệu tài liệu học thuật.

Tính khả dụng, khả năng tiếp cận và sự phát triển của thí nghiệm

Còn bây giờ, Google Scholar Labs chỉ có thể truy cập được bởi một số lượng người dùng hạn chế với phiên đã đăng nhập. Quyền truy cập được quản lý thông qua danh sách chờ và công ty chỉ ra rằng Dịch vụ này đang trong giai đoạn thử nghiệm và sẽ mở rộng khả năng của nó tùy thuộc vào thông tin phản hồi từ cộng đồng học thuật.

Nội dung độc quyền - Bấm vào đây Cách thêm hình thu nhỏ vào trang chủ Google

Màn hình hiển thị hạn chế cho thấy một Đặc biệt chú ý đến độ chính xác và giảm thiểu ảo giác tiềm ẩn của AITrên thực tế, điều này liên quan đến những cải tiến lặp đi lặp lại trước khi phát hành rộng rãi hơn, một khía cạnh quan trọng đối với các trung tâm nghiên cứu và thư viện đại học ở Tây Ban Nha và các nước châu Âu khác.

Đối thủ cạnh tranh và bối cảnh thị trường

Gợi ra

Động thái của Google diễn ra vào thời điểm cạnh tranh gay gắt. Các công cụ như Gợi ra Semantic Scholar đã thu hút được sự chú ý trong giới học thuậtvà các mô hình đàm thoại như ChatGPT Chúng đã được sử dụng làm hỗ trợ, mặc dù không có sự tích hợp gốc với các nguồn học thuật đã được xác minh như Google Scholar cung cấp.

Công ty đang tìm cách định vị mình với một giải pháp giúp giảm thời gian dành cho việc đánh giá tài liệu và khám phá các kết nối khó phát hiện theo cách thủ côngMặc dù vậy, cuộc tranh luận về tiêu chí chất lượng và minh bạch vẫn sẽ được tiếp tục, đặc biệt là trong các lĩnh vực nhạy cảm, nơi khả năng tái tạo và tính nghiêm ngặt về mặt phương pháp là rất quan trọng.

Với cách tiếp cận ưu tiên tính hữu ích thực sự của truy vấn và giải thích rõ ràng lý do tại sao mỗi kết quả xuất hiện, Scholar Labs đang nổi lên như một lựa chọn thận trọng để hiện đại hóa nghiên cứu học thuật.Sự thành công của nó sẽ phụ thuộc vào việc nó đáp ứng tốt các yêu cầu về độ chính xác của lĩnh vực khoa học như thế nào và việc áp dụng nó tại các trường đại học châu Âu và Tây Ban Nha.