Когда Google Scholar уже не спасает: зачем нужен ресурс ResearchRabbit

Подбор источников для исследования – одна из важнейших частей написания дипломов, курсовых работ, научных статей, а иногда и эссе. Однако работа над составлением списка нередко превращается в сущую каторгу и для студентов, и для научных сотрудников. В особенности, когда речь идет о написании дипломной работы, и приходится собирать огромный перечень из минимум 50 наименований. Вводишь запрос в Google Scholar, получаешь три тысячи результатов, открываешь первую статью, там 87 ссылок на другие работы, половина из которых тоже кажутся релевантными. Через два часа у тебя открыто 40 вкладок, закладки в хаосе, а понимание темы не стало глубже — просто добавилось ощущение, что чем больше читаешь, тем меньше понимаешь.

Нейронные сети обещают изменить этот процесс, и в их число входит такой ресурс, как ResearchRabbit. Вопрос лишь в том, работает ли он на практике, или же представляет собой очередную попытку решить проблему при помощи нового интерфейса для старых данных.

Основные принципы работы ресурса

Разработчики данной платформы утверждают, что она представляет собой не поисковик, а полноценный инструмент для изучения научной литературы. Разница эта, конечно, тонкая, однако очень важная. Ведь поисковик предоставляет список результатов, и с ним уже приходится работать. ResearchRabbit показывает связи между работами, визуализирует сети цитирований, помогает понять, как статьи соотносятся друг с другом. Вместо того чтобы просто найти релевантные источники, видишь всю экосистему исследований по теме.

Базовый принцип работы строится на так называемых «seed papers» — стартовых статьях. Загружаешь одну-две работы, которые точно релевантны теме, или вводишь ключевые слова. Система анализирует эти точки входа и начинает разворачивать карту связанных исследований. Показывает похожие работы, более ранние публикации, на которые ссылаются исходные статьи, и более поздние, которые цитируют исходные. Принцип напоминает «кроличью нору»; исследование можно начать с одной точки, и постепенно углубляться в другие связанные материалы.

Главной особенностью платформы выступает визуализация результатов поиска. Имеющиеся статьи отображаются в качестве пузырей, соединенных линиями. Зеленые пузыри представляют собой работы, которые уже добавлены в коллекцию; синие – релевантные, однако еще не включенные. Если навести курсор на пузырь, то подсвечиваются все связанные работы. Линии показывают, каким образом статьи связаны через цитирования, общие ключевые слова, темы. Все это призвано помочь увидеть структуру исследовательского поля – какие работы центральные, какие считаются периферийными, где располагаются кластеры связанных идей. Сетевую визуализацию можно увидеть при помощи опции Таймлайн. Статьи размещаются на временной шкале, что позволяет увидеть развитие темы.

Платформа предоставляет доступ к базе более 270 миллионов академических статей. Речь идет об агрегации из различных источников — открытых репозиториев, издательств, институциональных архивов. Поиск работает по заголовкам, авторам, DOI, PMID, ключевым словам. Результаты включают базовую информацию: название, авторы, год публикации, журнал, абстракт. Функция «Explore People» позволяет находить материалы через авторов (других исследователей, которые работают в соответствующей области).

Стоимость подписки составляет 10 долларов в месяц:

Место в исследовательской инфраструктуре

ResearchRabbit конкурирует с несколькими классами инструментов. С одной стороны — академические поисковики наподобие таких гигантов, как Google Scholar, PubMed, Scopus, Web of Science. Они сильнее в покрытии и точности поиска, но слабее в визуализации связей. С другой стороны, конкуренцию ресурсу составляют менеджеры библиографии наподобие Zotero, Mendeley, EndNote. Они лучше организуют уже найденные источники, но не помогают в их поиске.

Минусами данного ресурса в сравнении с прочими выступает отсутствие фильтрации статей по качеству. Система не различает препринты, поддельные исследования, работы с конференций. Все перемешано в одной базе. Метаданные не содержат информацию относительно типа публикации или же статуса рецензирования. Пользователь должен сам проверять, откуда была взята статья и насколько ей можно доверять.

Нет на платформе и инструментов для углубленного анализа. ResearchRabbit показывает связи и помогает найти статьи, но не анализирует их содержание, не выделяет ключевые концепции, не сравнивает методологии, не идентифицирует противоречия в выводах. Это остается задачей пользователя. Платформа — карта, но не компас. Она показывает территорию, но не говорит, куда идти.

Выводы

Таким образом, платформа ResearchRabbit будет полезным инструментом на определенном этапе исследовательского процесса. Она не заменяет глубокое чтение статей, критическое мышление или экспертное понимание области. Ресурс ускоряет навигацию по литературе, помогает увидеть общую картину, обнаружить неочевидные связи.

По мнению экспертов портала Креатор Проджект, данный проект позволяет создать карту территории, но исследование самой территории остается задачей ученого. Инструмент хорош для тех, кто понимает его ограничения и использует его как часть более широкого исследовательского арсенала, а не как единственное решение.