skip to main |
skip to sidebar
Бібліотеки десятиліттями створюють бібліографічні метадані. Раніше вони були потрібні насамперед для каталогізації та обміну записами між бібліотеками. Сьогодні ці самі дані використовують репозитарії, пошукові системи, агрегатори… а тепер до них додаються ще й системи штучного інтелекту. Для опису та обміну інформацією існує чимало стандартів і технологій: MARC, Dublin Core, RDF, BIBFRAME, Schema.org, JSON-LD, OAI-PMH etc.. Їх часто згадують поруч, хоча вони виконують різні завдання. Одні визначають, яку інформацію записувати, інші – як її організовувати, зберігати або передавати. Спробуймо розібратися, як усе це пов'язано, на прикладі звичайної наукової статті.
Продовжую знайомитися з академічними ШІ-мультитулами. Цього разу спробував Paperpal – сервіс, який спеціалізується на підготовці та редагуванні наукових текстів. На відміну від SciSpace, про який я писав раніше, Paperpal більше зосереджений саме на академічному письмі, хоча поступово схоже теж перетворюється на повноцінне ШІ-середовище для дослідника.
Уявіть собі науковий світ, у якому дослідник може оприлюднити результати своєї роботи, не чекаючи пів року на рішення редактора. Інші науковці можуть відкрито оцінити дослідження, а різні наукові спільноти – рекомендувати його своїм читачам. Вчора оголосили про створення Publish, Review, Curate (PRC) Alliance – міжнародної коаліції, яка прагне змінити звичну модель наукового видавництва. Ініціатива об'єднує організації, що підтримують інший порядок наукової комунікації: спочатку публікація, потім рецензування, а вже після цього – відбір і рекомендація найцікавіших досліджень. При цьому ці етапи можуть відбуватися незалежно один від одного, на різних платформах і навіть повторюватися. Ідея не нова, але тепер її прихильники вирішили об'єднати зусилля.
Уявіть, що одного ранку ви прокидаєтесь, наливаєте собі філіжанку кави, відкриваєте інтернет і дізнаєтеся, що вас підозрюють у науковому шахрайстві. Хтось знайшов підозрілу схожість між двома зображеннями у вашій статті, помилку в розрахунках або невідповідність у даних. Про це вже написали в соціальних мережах, вашу публікацію активно обговорюють, а незнайомі люди вимагають її відкликання. Можливо, ви справді сфальсифікували результати. А можливо, припустилися помилки. Або ж помилилася людина, яка вас звинувачує. Хто має це встановити?
На світі є багато людей, які щиро не розуміють а) навіщо читати книжки, і ще менше розуміють б) навіщо витрачати гроші на науку, особливо на ту, від якої немає очевидної практичної користі. Такі люди можуть бути успішними бізнесменами, керувати людьми, заробляти великі гроші й цілком раціонально запитувати: Навіщо читати роман на 800 сторінок? Що конкретно зміниться в моєму житті після останньої сторінки? Навіщо знати історію Римської імперії? Навіщо філософія? Навіщо астрономи досліджують галактики, до яких ми ніколи не долетимо? Навіщо біолог роками вивчає якогось жука, назви якого ніхто навіть не чув? Не знаю, чим бозон відрізняється від бозона Хіггса, але я маю бізнес, сім'ю, будинок і авто. Що саме я втратив?
Пригадуєте, у книжках про Гаррі Поттера фотографії рухаються. Люди на них посміхаються, махають руками, можуть навіть кудись ненадовго піти з кадру. Натомість звичайні, маґлівські фотографії просто фіксують один момент.
Поки читав нову статтю у Nature про Paper2Agent, я подумав, що приблизно така сама халепа у нас із науковими статтями. Стаття фіксує результати дослідження, але сама нічого не вміє. Її можна прочитати, подивитися на таблиці та рисунки, а якщо дуже пощастить – ще й десь знайти або попросити в авторів код і дані. А що, як наукову статтю можна було б "оживити"?
Професор Лутц Борман, один із провідних дослідників у галузі наукометрії та оцінювання науки, у своїй новій короткій публікації ставить напрочуд просте питання: чи варто університету підписувати DORA, CoARA та подібні ініціативи, якщо сам підпис ще не гарантує кращого оцінювання? Доктор Борман виходить з того, що сучасна система оцінювання справді має проблеми. Надмірна залежність від кількості публікацій, імпакт-фактора, індексу Гірша та інших простих показників заохочує науковців пристосовувати свою поведінку до критеріїв оцінювання й підтримує культуру “публікуйся або зникни”.
