गूगल के पास है की घोषणा की यह एक नए AI-संचालित खोज उपकरण का परीक्षण कर रहा है, स्कॉलर लैब्सजो विस्तृत शोध प्रश्नों का उत्तर देने के लिए डिज़ाइन किया गया है। लेकिन इसके प्रदर्शन ने “अच्छे” विज्ञान अध्ययन खोजने के बारे में एक बड़े प्रश्न पर प्रकाश डाला। वैज्ञानिक उस उपकरण पर कितना भरोसा करेंगे जो अच्छे शोध को सामने लाने में मदद करने के लिए शब्दों के बीच संबंधों को पढ़ने के पक्ष में वैज्ञानिक प्रतिष्ठान के साथ अध्ययन की लोकप्रियता का आकलन करने के विशिष्ट तरीकों को छोड़ देता है?
नया खोज टूल उपयोगकर्ता की क्वेरी में मुख्य विषयों और संबंधों की पहचान करने के लिए एआई का उपयोग करता है और वर्तमान में लॉग-इन उपयोगकर्ताओं के सीमित समूह के लिए उपलब्ध है। स्कॉलर लैब्स के डेमो वीडियो में ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस (बीसीआई) के बारे में एक प्रश्न दिखाया गया था। मेरे पास बीसीआई में पीएचडी है, इसलिए मैं यह देखने के लिए उत्सुक था कि स्कॉलर लैब्स क्या करती है।
पहला परिणाम 2024 में नामक जर्नल में प्रकाशित बीसीआई शोध का एक समीक्षा पत्र था अनुप्रयुक्त विज्ञान. स्कॉलर लैब्स में यह स्पष्टीकरण शामिल है कि परिणाम क्वेरी से मेल क्यों खाते हैं, इसलिए यह बताया गया कि पेपर इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम नामक एक गैर-इनवेसिव सिग्नल में शोध पर चर्चा करता है और क्षेत्र में कुछ प्रमुख एल्गोरिदम का सर्वेक्षण करता है।
लेकिन मैंने देखा कि स्कॉलर लैब्स में “अच्छे” अध्ययनों को “बहुत अच्छे नहीं” से अलग करने के लिए उपयोग किए जाने वाले सामान्य मेट्रिक्स के लिए फ़िल्टर का अभाव है। एक मीट्रिक यह है कि किसी अध्ययन को उसके प्रकाशन के बाद से अन्य अध्ययनों द्वारा कितनी बार उद्धृत किया गया है, जो मोटे तौर पर किसी पेपर की लोकप्रियता का अनुवाद करता है। यह समय के साथ भी जुड़ा हुआ है: हाल ही में प्रकाशित एक अध्ययन में शून्य उद्धरण हो सकते हैं या कुछ महीनों के भीतर सैकड़ों उद्धरण हो सकते हैं; 90 के दशक का एक अध्ययन हजारों लोगों की संख्या बता सकता है। एक अन्य मीट्रिक विज्ञान पत्रिका का “प्रभाव कारक” है। व्यापक रूप से उद्धृत अध्ययनों को प्रकाशित करने वाली पत्रिकाओं में प्रभाव कारक अधिक होता है और इस प्रकार वैज्ञानिक समुदाय के लिए अधिक कठोर या सार्थक होने की प्रतिष्ठा होती है। अनुप्रयुक्त विज्ञान स्व-रिपोर्ट ए 2.5 का प्रभाव कारक. प्रकृतितुलना के लिए, इसका प्रभाव कारक कहता है 48.5.
मूल Google विद्वान में “प्रासंगिकता” के आधार पर अध्ययनों को रैंकिंग देने का विकल्प होता है और प्रत्येक परिणाम के लिए उद्धरणों की संख्या सूचीबद्ध होती है। Google प्रवक्ता लिसा ओगुइके ने बताया, नई स्कॉलर लैब्स का लक्ष्य “उपयोगकर्ता की शोध खोज के लिए सबसे उपयोगी कागजात” खोजना है। द वर्ज Google का कहना है कि यह शोधपत्रों को शोधकर्ताओं की तरह ही रैंक करके करता है, “प्रत्येक दस्तावेज़ के पूर्ण पाठ का वजन करके, इसे कहाँ प्रकाशित किया गया था, इसे किसने लिखा था, साथ ही इसे कितनी बार और हाल ही में अन्य विद्वानों के साहित्य में उद्धृत किया गया है।”
हालाँकि, नई स्कॉलर लैब्स किसी पेपर के उद्धरण संख्या या जर्नल के प्रभाव कारक के आधार पर परिणामों को क्रमबद्ध या सीमित नहीं करेंगी, ओगुइके ने बताया द वर्ज.
छवि: गूगल स्कॉलर
ओगुइके ने लिखा, “प्रभाव कारक और उद्धरण गणना कागजात के शोध क्षेत्र पर निर्भर करती है और अधिकांश उपयोगकर्ताओं के लिए विशिष्ट शोध प्रश्नों के संदर्भ में उपयुक्त मूल्यों का अनुमान लगाना कठिन हो सकता है।” ओगुइके ने कहा, “प्रभाव कारक या उद्धरण गणना द्वारा सीमित करने से अक्सर प्रमुख पेपर छूट सकते हैं – विशेष रूप से, अंतःविषय/आसन्न क्षेत्रों/जर्नल या हाल ही में प्रकाशित लेखों में पेपर।”
वेंडरबिल्ट यूनिवर्सिटी मेडिकल सेंटर में न्यूरोलॉजी के एसोसिएट प्रोफेसर मैथ्यू श्राग ने एक साक्षात्कार में कहा, उद्धरण गणना और प्रभाव कारक जैसे मेट्रिक्स “पेपर की गुणवत्ता का बहुत मोटा आकलन” हैं। द वर्जGoogle के कथन से सहमत हूं। उन्होंने इसकी गुणवत्ता के बजाय “पेपर के सामाजिक संदर्भ के बारे में अधिक बात की”, हालांकि “उम्मीद है कि वे दो चीजें सहसंबंधित हैं,” उन्होंने कहा।
श्राग, जो अल्जाइमर रोग पर शोध करते हैं, उन कई वैज्ञानिकों-जासूसों में से एक हैं जिन्होंने इस पर प्रकाश डाला है प्रकाशित विज्ञान अध्ययनों में संदिग्ध डेटा. श्राग जैसे डेटा जासूसों के प्रयासों और बड़े पैमाने पर विज्ञान समुदाय के करीबी ध्यान के परिणामस्वरूप, अच्छी तरह से मानी जाने वाली पत्रिकाओं से अध्ययन को हटा दिया गया है। छेड़छाड़ की गई छवियांद्वारा जारी किए गए सुधार नोबेल पुरस्कार विजेताऔर संघीय जांच नकली डेटा में.
फिर भी, यह मुश्किल है नहीं किसी अध्ययन की आकस्मिक रूप से जांच करने के लिए उद्धरण संख्या या जर्नल की प्रतिष्ठा का उपयोग करें, विशेष रूप से किसी नए क्षेत्र में प्रवेश करते समय। टफ्ट्स विश्वविद्यालय में पुनर्वास विज्ञान के प्रोफेसर, जेम्स स्मोलिगा, जो मूल Google Scholar के लगातार उपयोगकर्ता हैं, खुद को अत्यधिक उद्धृत कागजात को अधिक भरोसेमंद मानते हैं। उन्होंने कहा, “हर किसी की तरह मैं भी इसके लिए दोषी हूं।” द वर्ज. होते हुए भी वह ऐसा करता है खारिज हजारों उद्धरणों के साथ एक अध्ययन में उपयोग की जाने वाली विधियाँ। “और मैं खुद जानता हूं कि ऐसा नहीं है लेकिन फिर भी मैं उस जाल में फंस जाता हूं क्योंकि मैं और क्या करने जा रहा हूं?”
मैंने पबमेड में स्ट्रोक रोगियों के लिए बीसीआई अनुसंधान के बारे में स्कॉलर लैब्स डेमो क्वेरी को दोहराया, जो यूएस नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ नेशनल लाइब्रेरी ऑफ मेडिसिन द्वारा संचालित बायोमेडिकल और स्वास्थ्य अनुसंधान का एक प्रमुख भंडार है। स्कॉलर लैब्स के विपरीत, पबमेड बड़े पैमाने पर फिल्टर और इससे जुड़े शब्दों पर निर्भर करता है यारेत औरएस। मैंने अपने परिणामों को पिछले पांच वर्षों में केवल मनुष्यों पर किए गए नैदानिक अनुसंधान के लेखों की समीक्षा तक सीमित कर दिया है। मैंने प्रीप्रिंट्स को बाहर कर दिया, जो अन्य वैज्ञानिकों की समीक्षा प्रक्रिया से गुज़रे बिना सीधे arXiv या बायोRxiv जैसे पेपर रिपॉजिटरी पर पोस्ट किए गए अध्ययन हैं। छह में से दो परिणाम विशेष रूप से इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम पर केंद्रित थे, जो स्ट्रोक के रोगियों की मदद के लिए उपयोग किए जाने वाले गैर-आक्रामक बीसीआई के प्राथमिक प्रकार के रूप में था।
ओगुइके ने कहा, उपयोगकर्ता अपनी क्वेरी में “हालिया” पेपर मांग सकेंगे और अपने अनुरोध में समय की अवधि निर्दिष्ट कर सकेंगे, और स्कॉलर लैब्स उपयोगकर्ता क्वेरी से मेल खाने वाले परिणाम ढूंढने के लिए “शोध पत्रों के पूर्ण-पाठ” का उपयोग करती है।
Google स्कॉलर लैब्स को “हमारे लिए नई दिशा” कह रहा है और कहता है कि वह भविष्य में उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया को शामिल करने की योजना बना रहा है। इसमें प्रवेश के लिए एक प्रतीक्षा सूची है।
श्राग का मानना है कि नई स्कॉलर लैब्स की तरह एआई-संचालित खोज का भी वैज्ञानिक पारिस्थितिकी तंत्र में एक स्थान है। उन्होंने कहा, सिद्धांत रूप में, यह उन कागजों को सतह पर लाने के लिए एक व्यापक जाल बिछा सकता है जो अन्यथा दरारों से फिसल जाते हैं, या सोशल मीडिया प्लेटफार्मों पर किसी अखबार की लोकप्रियता के बारे में अतिरिक्त संदर्भ जोड़ सकते हैं। उन्होंने कहा, अध्ययनों को समग्र मूल्यांकन की आवश्यकता है, जिसे एआई संबोधित करने में सक्षम हो सकता है। उन्होंने कहा, “आपको यह समझना होगा कि क्षेत्र में कठोरता के संदर्भ में क्या मानक हैं और क्या कोई अध्ययन उस पर खरा उतरता है।”
श्राग ने कहा, अंततः, वैज्ञानिक यह निर्धारित करने के लिए ज़िम्मेदार हैं कि विज्ञान क्या प्रभावशाली है। इसके लिए विज्ञान साहित्य को पढ़ने और उसके साथ जुड़ने की आवश्यकता है “अंतिम मध्यस्थ बनने के लिए और जिसे हम उच्च गुणवत्ता मानते हैं उसका एल्गोरिदम को अंतिम मध्यस्थ नहीं बनने दें।”
